近期，云安全联盟大中华区公布了一份关于AI安全的重要报告，题为《AI韧性：AI安全的革命性基准模型》。这份详尽的57页报告，主要聚焦于如何应对人工智能在治理与合规方面带来的全新挑战。
报告深入探讨了人工智能技术的广泛应用及其伴随的合规难题。由于人工智能技术的多样性和复杂性，包括其许可、专利和版权问题在内的诸多方面，都受到了多种因素的影响。因此，制定相关合规要求变得尤为复杂，而这些要求的框架往往需要基于人类监督等实际需求来构建。
报告中通过一系列案例分析，揭示了人工智能在实际应用中遇到的问题。例如，微软Tay聊天机器人的偏见问题、亚马逊招聘工具中存在的性别偏见，以及特斯拉自动驾驶汽车发生的事故等。这些问题不仅揭示了技术本身的局限性，也突显了在不同行业中应用人工智能所面临的监管挑战。
针对不同行业，报告详细分析了人工智能应用所面临的特定挑战。汽车行业需特别关注自动驾驶技术的安全性，目前相关标准正在逐步制定中；航空业虽然已有通用标准，但在人工智能具体应用方面仍缺乏具体的法规指导，同时面临着技术快速更新的挑战；关键基础设施领域需要在性能和安全性之间找到平衡，相关法规亟待完善；国防领域的人工智能应用具有特殊性，道德和安全问题尤为重要，但相关法规却相对较少；教育领域需注重隐私保护和公平性；金融行业则因监管严格，必须遵守众多标准和指南；医疗保健领域则需要对机器学习（ML）和生成式人工智能（GenAI）进行区分，确保可信赖的AI系统。
报告还提出了一种基于进化论启发的AI韧性基准模型，该模型定义了AI韧性的三个关键要素：抵抗力、复原力和可塑性。报告建议制定评分标准，并优先考虑适应性，同时强调政策制定者等利益相关方应积极推动这一基准模型的发展。报告还强调了智能感知和尊重智能系统差异的重要性。
这份报告为理解和应对人工智能在安全、合规和治理方面的挑战提供了宝贵的见解和实用框架，对于推动人工智能技术的健康发展具有重要意义。
