根据 Gartner 最近的分析，到2027年，超过40% 的人工智能相关数据泄露将源于生成式人工智能（GenAI）的误用。随着 GenAI 技术的迅速普及，企业和组织在数据治理与安全措施的制定上面临着严峻挑战。尤其是在数据本地化的背景下，这一问题显得尤为突出，因为这些技术对集中计算能力的需求很高。
Gartner 的副总裁分析师 Joerg Fritsch 指出，组织在集成 GenAI 工具时，常常缺乏足够的监督，导致意外的跨境数据转移。他提到，“如果员工在使用 GenAI 工具时发送了敏感提示，而这些工具和 API 又托管在未知地点，便会带来安全隐患。” 尽管这些工具可以用于经批准的商业应用，但其潜在的安全风险不容忽视。
在全球范围内，缺乏一致的最佳实践和数据治理标准也是 Gartner 所指出的关键挑战。这种缺口导致市场的碎片化，迫使企业为特定地区制定策略，从而影响了它们在全球有效利用 AI 产品和服务的能力。Fritsch 还提到，“管理数据流的复杂性以及由于本地化 AI 政策带来的质量维护问题，可能会导致运营效率低下。”
为了保护敏感数据和确保合规，企业需要在 AI 治理和安全方面进行投资，以应对这些风险。Gartner 预测，到2027年，全球将普遍要求 AI 治理，尤其是在主权 AI 法律和法规的框架下。未能及时整合必要治理模型的组织，将面临竞争劣势。
为了降低与 AI 数据泄露相关的风险，Gartner 建议企业采取以下策略:首先，增强数据治理，包括遵守国际法规、监测意外的跨境数据转移等;其次，成立治理委员会，以提高对 AI 部署和数据处理的透明度和监督力度;最后，加强数据安全，采用先进的技术，如加密和匿名化技术，以保护敏感信息。
企业还被鼓励投资于与 AI 技术相关的信任、风险和安全管理（TRiSM）产品和能力。这包括 AI 治理、数据安全治理、提示过滤和红 action，以及合成生成非结构化数据。Gartner 预测，到2026年，实施 AI TRiSM 控制的企业将减少至少50% 的不准确信息，从而降低错误决策的风险。
划重点:
🔍 超过40% 的 AI 数据泄露将由生成式 AI 误用引发。
🛡️ 企业需加强数据治理，确保合规与安全。
📈 投资 AI 相关的信任、风险和安全管理产品，能显著减少错误信息的产生。
