36页PPT | Gartner：生成式+AI+对治理和政策的影响（附下载）

文章主旨：

生成式AI技术正在快速发展，对治理和政策体系提出了新的挑战，需在享受技术红利的同时有效应对其风险。

关键要点：

• 生成式AI技术，通过学习和模仿数据特征，创造新数据，代表性应用如ChatGPT。
• GenAI技术具有提升效率、降低成本的优势，同时存在数据隐私泄露、模型偏见等风险。
• 治理与政策需调整，应平衡创新与风险防控，强化企业内部控制与风险评估。
• 不同部署模型的优劣：公开发布模型成本低但隐私风险高，行业定制模型更安全，系统集成模型可控性强。
• 未来需构建灵活治理框架并加强国际合作以应对跨国界风险。

内容结构：

• 一、引言

  生成式AI技术正深刻改变我们的工作和生活方式，同时对治理和政策体系提出挑战。本文结合Gartner研究探讨其影响及应对策略。

• 二、生成式AI的兴起与现状

  生成式AI通过数据学习创造新数据，代表性应用如ChatGPT。虽然技术广泛应用，但部分企业因风险评估禁止使用。

• 三、生成式AI的利弊权衡

  GenAI技术带来效率提升与成本降低的便利，但也伴随不可靠输出、数据隐私泄露等风险，需在使用中有效防范。

• 四、治理与政策的应对策略

  企业需了解GenAI用例与风险，将风险评估纳入治理模型路线图，利用工具防止未经授权的技术使用。

• 五、生成式AI的部署模型与风险分析

  GenAI部署模型包括公开发布、行业定制和系统集成，每种模型在成本、安全性和风险上各有特点。

• 六、治理与政策的未来展望

  治理框架需更加完善和灵活，并加强国际合作以共同应对技术发展带来的跨国界风险。

• 七、结语

  生成式AI是科技革命的重要力量，需充分利用其优势并完善治理体系，以构建安全、美好的未来。

文章总结：

本文对生成式AI的技术发展、影响及应对策略进行了全面分析，建议在技术使用中保持谨慎，平衡创新与风险管理。

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