人工智能（AI）正迅速成为现代商业运营的核心驱动力，推动各行业的创新与效率提升。然而，AI技术的快速普及与监管缺失导致许多组织面临一个日益严峻的挑战——影子AI。
什么是影子AI？
影子AI指组织内部未经授权使用的AI工具，这类工具的部署缺乏适当监管或审批。类似于“影子IT”，它通常出现在员工为解决即时业务需求而绕过正式流程时。
想象你的组织是一列高速行驶的列车，正驶向创新与增长。人工智能就是驱动列车的引擎，帮助你加速前进、做出更明智的决策、抵达新目标。但正如列车一样，缺乏控制的速度可能引发危险。
接下来，我们将探讨医疗保健领域的影子AI现象。
为何影子AI对医疗保健领域构成威胁？
AI工具的普及使员工能够便捷地使用未经审核的应用提升业务效率，但这也引发了关于影子AI的新担忧——如何在组织内部对先进科技进行有效治理。
影子AI如同轨道上的失控开关——未受监控且未经授权。它可能导致列车脱轨，驶向未知且危险的领域。
缺乏有效治理的影子AI会扰乱运营系统、破坏合规性要求，并损害客户与患者对机构的信任。
影子AI对医疗机构的具体风险
机构往往需要同时管理多个AI平台，每个平台都有独立的安全策略、合规标准和数据集成需求。
这不仅造成资源浪费、导致运营不协调，还可能给医疗组织带来多重风险：
- 数据安全风险：影子AI常绕过IT和网络安全监管，可能引发网络攻击和数据泄露漏洞。在医疗保健领域，保护受保护健康信息（PHI）尤为关键。
- 合规挑战：生命科学和保险机构等行业的合规性至关重要，需严格遵守GDPR、HIPAA和HITRUST等法规。影子AI在监管体系外运行，可能使机构面临法律和财务风险。
- 运营低效：影子AI导致部门间协作碎片化、成本上升和决策冲突，降低整体效率，阻碍明确可执行的结果产出。
- 声誉风险：未能有效管理影子AI可能导致机构无法保护关键数据或遵守行业标准，进而损害声誉，修复成本高昂且耗时。
降低影子AI风险的策略
有效的治理框架和流程可显著降低影子AI风险，保护组织稳定性。建议从以下基础步骤着手：
一、强化集中化治理
机构应在IT团队内建立统一的AI治理结构，将AI监管视为管理其他供应商或技术同等重要。具体包括：
- 维护AI部署目录
- 确保符合公司政策
- 监控重复建设
二、建立基础AI卫生规范
降低影子AI风险应从“基础卫生”做起：
- 账户保护：实施多因素认证（MFA），增强身份安全性，防范未经授权的AI工具访问。
- 身份防护：确保AI平台访问者使用基于角色的权限控制，避免非必要员工获得敏感数据权限。
- 数据防护：定期监控AI系统，确保数据安全存储、加密并符合相关标准。
- 安全配置：遵循IT团队或治理委员会指导的配置最佳实践。
三、开展员工培训与意识提升
影子AI常源于员工为解决即时问题而选择非授权工具。机构应通过教育让员工了解其安全影响，并提供安全的AI工具和创新沙箱。
四、实施有规划的多云策略
AI工作负载常分布在多个云平台，若缺乏监控将加剧影子AI问题。机构需在AWS、Azure、GCP等多云环境中构建主动安全防线，通过集中化管理平衡安全与创新。
五、与可信合作伙伴协作
许多机构缺乏内部AI治理经验。除设立首席AI官或治理团队外，还可借助云安全、合规与监控领域的外部专家。这些跨行业专家能帮助机构规避代价高昂的错误。
医疗保健领域的影子AI治理
治理听起来可能不够“创新”，但它并非抑制进步，而是确保AI负责任且可持续的应用。缺乏统一治理的AI工具终将成为负债而非资产。
有效的治理框架如同列车的控制中心，配备先进监控系统和专业操作员，确保每条轨道切换受控、每条路线规划清晰、每个部门（乘客）与列车最终目标一致。
通过强化基础数字卫生规范，组织可从根本上解决影子AI问题。
以长远视角应对影子AI挑战
影子AI本质上并非应被恐惧的问题，而是需要管理的挑战。透明化应对能增强组织长期韧性，保障敏感数据安全、确保合规并维持运营一致性。
对医疗机构而言，这意味着专注患者隐私与法规遵循；对生命科学领域，是优化研究流程而不牺牲数据完整性；对保险机构，则是确保预测分析的准确性与安全性。
归根结底，这与我们采用其他新技术时遵循的基本卫生原则无异。每个组织都能将影子AI从潜在风险转化为高效增长的机遇。
Jim Ducharme, ClearDATA首席技术官
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