在采訪中，普華永道美國公司網絡、數據和技術風險業務主管羅漢·森(Rohan Sen)探討了企業如何從設計之初就為自主式AI構建完善的治理體系。隨著AI日益融入商業生態系統，忽視智能體的安全性可能引發聲譽、運營和合規風險。

在設計自主式智能體時，從一開始就必須納入哪些最關鍵的治理和風險控制機制?你能否舉例說明，在實踐中的良好實施與薄弱實施分別是什么樣的?

最關鍵的一步是將自主式智能體視為具有現實影響的數字身份，要求其接受與人類用戶同等水平的治理，這包括從一開始就實施最小權限訪問原則、分配唯一憑證，并記錄所有操作以確保完全可審計性。

完善的實施體系會構建分層防護機制：嚴格限定權限范圍、設置沙盒環境、明確嚴格的升級路徑，并進行實時監控，這些控制措施使企業能夠根據需要監督、限制和回滾智能體的活動。

薄弱的實施體系則將智能體視為簡單的自動化工具，賦予其廣泛權限，卻缺乏所有權或監督機制。由于沒有輸入驗證或使用控制，智能體容易受到提示注入和對抗性操縱的影響，從而成為安全盲點。

歸根結底，區別在于企業對智能體的身份、權限和風險重視程度。治理良好的智能體會受到監督和限制，而治理不善的智能體則可能引發事故。

從你的角度來看，在未來12至24個月內，治理不善的自主式智能體最有可能引發哪些運營或聲譽風險?

在未來12至24個月內，自主式智能體最直接的風險包括：

? 冒名頂替和品牌受損：惡意行為者可以利用未受保護的智能體冒充高管、員工或客服，從而導致網絡釣魚、欺詐和聲譽受損。

? 非預期業務行為：擁有財務工作流程、供應商系統或敏感數據控制權的過度授權智能體，可能會在無人監督的情況下發起不可逆轉的操作，一個不良輸出就可能引發嚴重后果。

? 監管和合規風險：處理個人或敏感數據的智能體可能會無意中違反隱私或披露規定。許多智能體缺乏內置的可解釋性，導致難以證明合規性或調查有害結果，這一漏洞增加了審計、罰款或法律訴訟的風險。

? 事件響應不足：許多企業不具備實時檢測、隔離或修復行為異常智能體的能力。如果沒有專門的框架和遏制工具，響應工作可能過于遲緩，無法防止損害發生。

為增強AI生態系統的韌性，企業和IT安全領導者今天應采取哪些具體措施，特別是針對那些做出決策或采取自主行動的智能體?

企業和IT安全領導者增強AI生態系統韌性的措施包括：

? 將智能體視為行為主體，而非工具：將自主式智能體視為具有實際影響力且可能影響系統、決策和數據的實體，要求其接受與高權限人類用戶同等的治理和監督。

? 在部署前實施強大的基礎控制：在賦予自主權之前，實施最小權限訪問原則、分配唯一憑證、使用強大的身份驗證機制，并確保所有智能體操作都被不可篡改地記錄下來。

? 定期進行紅隊演練和壓力測試：模擬提示注入、對抗性輸入和邏輯陷阱等場景，以發現漏洞并驗證現有控制在現實條件下的有效性。

? 根據風險和自主性對智能體進行分類：開發分層系統，區分低風險和高風險智能體，對高風險功能應用更強的防護措施，如人工審核、實時監控或自動關閉。

? 提高全組織意識并做好準備：確保安全、人力資源、財務和運營等團隊了解智能體的工作原理、可能被利用的方式以及出現問題時的應對措施。

如果由于提示注入、意外行為或對抗性輸入，自主式智能體開始超出預期范圍行事，完善的應急響應計劃應包含哪些內容?

AI智能體的事件響應始于準備，這意味著要建立一個所有已部署智能體的注冊表，詳細記錄它們訪問的系統、擁有的權限以及所有者，此外，還需設定行為基準和檢測閾值，監控數據訪問異常、輸出量異常或決策路徑陌生等偏差情況。

領導者還應確認已設置并定期測試預定義的緊急關閉開關、可快速關閉的訪問權限或隔離工具，這些工具能夠在不要求完全關閉系統的情況下實現快速遏制。

強有力的響應還必須涉及法律、合規、溝通和領導團隊，如果事件影響客戶、觸發監管閾值或引起媒體關注，跨團隊協作至關重要，企業需要針對AI特定風險量身定制的事件響應計劃，并確保所有相關人員都經過測試、完善并理解該計劃。

購買方應向AI供應商提出哪些關鍵問題，以確保自己不會繼承隱藏的治理或合規問題?

在評估AI供應商時，應優先詢問有關治理、安全和風險控制的問題，首先，詢問智能體如何進行身份驗證和授權，尋找基于角色的訪問控制、限定權限范圍和完整審計跟蹤。如果供應商無法解釋這些問題，則是一個危險信號。

接下來，詢問采取了哪些防護措施來防止不安全決策，有力的回答將提及策略執行、沙盒化、升級邏輯和實時覆蓋，還要詢問對抗性測試情況，特別是供應商如何防范提示注入和意外行為。

可見性也至關重要，確認你是否可以訪問跟蹤每項操作的防篡改日志，因為沒有這些日志，一旦出現問題，你可能會失去控制權，最后，詢問供應商遵循哪些治理框架，如果他們無法描述其風險態勢，你很可能會繼承他們尚未解決的風險。