Gartner公布最新生成式AI在中国的应用报告
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简介：Gartner近日发布了关于生成式人工智能技术在中国应用现状与趋势的最新研究报告，深入分析了各行业采用情况及未来展望。
生成式人工智能（GenAI），特别是大型语言模型（LLM）如ChatGPT，在许多业务流程创新中扮演了早期角色。在中国，越来越多的企业开始利用第三方的GenAI应用程序或自行开发此类应用，尤其是在制造、电子与半导体、能源和银行等行业。然而，这一快速发展也带来了一系列安全和法律挑战。
尽管生成式人工智能的应用前景广阔，但在网络安全领域中的实际案例并不多见——无论是用于防御还是攻击手段，这表明在短期内GenAI可能不会显著提升网络安全性。
面对这些挑战时，中国企业的安全团队面临的主要问题包括：不成熟的GenAI安全控制以及技术环境的快速变化。为了确保GenAI的安全合法使用，企业需要建立和完善人工智能治理机制，这是长期成功的关键所在。
针对如何应对由生成式人工智能带来的影响，CIO和安全团队可以采取以下策略：
1. **加强防护措施**：随着AI应用攻击面扩大，调整现有的应用程序安全实践以适应新型风险。
2. **管理和监控使用方式**：企业需要探索将GenAI集成到现有系统中的方法，并理解这些系统的独特安全需求。
3. **利用生成式网络安全AI进行防御**：通过采用生成式人工智能技术来优化风险管理、资源分配和新兴威胁的应对策略，从而提高安全性并降低成本。
4. **准备对抗新型攻击**：鉴于恶意行为者可能使用GenAI工具和技术发起新的网络攻击手段，企业需要对这些潜在的新风险保持警惕。
中国的人工智能大模型研究显示，自然语言处理是当前最活跃的研发领域之一。这预示着未来将会有更多的生成式人工智能应用场景被开发出来，并且部署方式会更加多样化（例如集成现有系统、创建AI助手、数据生成等）。
为了有效管理和控制GenAI的使用，CIO和安全团队需要与法务、合规性和业务部门紧密合作，制定确保AI应用的安全使用的标准。同时，在低风险环境中逐步试用这些新技术是建立信任并积累管理新威胁经验的有效方法。
总的来说，随着中国企业在生成式人工智能的应用上进入快速增长阶段，它们必须谨慎地平衡技术创新和风险管理之间的关系，并构建全面的AI安全治理框架以应对这一新兴技术所带来的机遇与挑战。
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