当今世界越来越受数据驱动。麦肯锡预测，到 2025 年，几乎所有员工都会自然而然地定期利用数据来支持他们的工作。
每天，全球都会产生 5 EB 的数据。到 2025 年，随着人工智能的普及，这一数字将上升至每天 463 EB。但随着企业继续加速采用人工智能，如今的企业越来越担心这项技术会如何影响其宝贵的数据。
为了应对这一威胁，超过四分之一的组织禁止使用生成式人工智能 (Gen AI)，这凸显了人们对 Gen AI 日益增长的隐私担忧以及组织在使用人工智能方面面临的信任挑战。
为了纪念 2024 年的数据隐私日，《科技杂志》听取了专家的意见，强调了人工智能时代数据隐私的重要性。
数据治理政策对于建立人工智能信心至关重要
Alteryx首席信息官 Trevor Schulze表示，随着 Gen AI 的企业用例不断扩展，明确的数据治理政策和明确的角色对于建立信心至关重要。
“Gen AI 的强大企业用例仍在被发现，但在数据隐私和监管方面也存在局限性，”他说。“信息专员办公室最近审查了数据保护法应如何适用于此类 Gen AI 应用程序，这是对此的重要提醒。欧盟人工智能法案是第一部官方人工智能法规，要求在欧盟部署的人工智能系统安全、透明、可追溯、非歧视和环保，这是监管机构迅速应对人工智能问题的另一个很好的例子。”
舒尔茨解释道，47% 的数据领导者认为数据隐私是其组织尚未部署人工智能功能的原因。
“明确的数据治理政策对于建立对人工智能未来发展的总体信心至关重要，”他补充道。“在企业内部创建或加强数据管理员角色，通过制定、执行和执行数据使用规则和法规来倡导安全使用人工智能，这将展示对数据隐私的承诺并建立全公司的信心。”
企业必须抵御大量新的潜在威胁
正如GTT副总裁Samir Desai所解释的那样，数据隐私日再次提醒企业保护数据的重要性。
“云计算、物联网/工业物联网、移动设备和远程工作的快速普及增加了网络格局的规模和复杂性，网络犯罪分子正在利用这一点，”他说。“除了网络钓鱼等常见威胁外，当今的企业还必须防范一系列全新的潜在风险，例如 Gen AI 可能会通过让不法分子更轻松、更快地制作令人信服的内容来增强网络钓鱼攻击的威力。”
Desai 补充道，为了确保基于云的应用程序的数据安全，同时仍为混合工作场所和远程工作者提供可靠的连接，现代企业需要投资于正确的解决方案。“这可能需要与托管安全和服务合作伙伴进一步合作，以确定和实施正确的技术来保护不断扩大的边界。
“例如，零信任网络方法将网络安全和软件定义连接结合到单一的基于云的服务体验中，这可能会带来变革。其‘始终在线’的安全功能意味着无论资源或最终用户位于企业环境中的何处，数据都会受到保护。”
人工智能继续改变数据隐私领域
正如BlackBerry Cybersecurity的 UKI 和新兴市场副总裁Keiron Holyome所描述的那样，人工智能将继续改变企业和个人数据隐私和保护领域。
“我们已进入一个阶段，人工智能为那些寻求保护数据的人打开了强大的新武器库。当它被训练用于预测和保护时，它就是网络安全最显著的优势。但它也为那些心怀恶意的人提供了武器。它在生成性商业和消费者应用中的大规模数据收集引发了对数据和通信隐私和保护的合理担忧，用户需要对此保持警惕并缓解。
“目前的一个大问题是，立法如何能够足够普及，让人们安心，并保护人们免受日益增长的人工智能对数据隐私的威胁，同时又不妨碍那些负责保护数据安全的人。”
Holyome 指出，黑莓的研究发现，92% 的 IT 专业人士认为政府有责任监管 ChatGPT 等先进技术，但他也承认，即使是最严密的立法也无法改变现实。
“也就是说，随着人工智能技术的成熟和黑客使用经验的不断进步，如果不将人工智能纳入保护策略，组织和机构将越来越难以提高防御能力。”
需要采取主动而非被动的方法
WithSecure的 CISO Christine Bejerasco呼吁采取被动的数据保护方法，并认识到威胁总是跟随技术趋势。
“人工智能是不可避免的，即使我们不直接使用它，我们使用的产品和服务仍将使用它。当谈到新技术时，我们过于关注它们的新用途，而不是它们被滥用的可能性——我们也有可能在人工智能上发生同样的事情。
“威胁总是跟随技术趋势而来——我们在操作系统、互联网通信协议和物联网中都看到过这种趋势。只有当我们遭受损害时，我们才会退一步重新设计。随着人工智能的力量仍在被理解和不断发展，数据隐私日为我们提供了一个采取一系列措施的机会，让我们在数据保护方面采取主动，而不是像过去那样被动应对。
“首先，您组织中存储的所有数据都将用于训练 AI 模型（即使是您忘记的数据），因此一旦您不再需要这些数据，就将其删除，这一点非常重要。查看网站上的数据保留声明并删除您的数据。此外，查看您订阅的服务的安全和隐私配置并加强它们，这应该会减少您的数据在公众中的暴露，并将其限制在服务范围内。如果有选项将您的数据用于各种模糊的用途，只需选择退出。通过采取这些非常简单的步骤，我们可以显著减少我们数据的暴露。”
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