制药行业正处于一个危险的十字路口。尽管企业竞相利用人工智能来推动药物发现、优化临床试验和提高制造效率，但Kiteworks的一项新行业研究表明了一个令人震惊的事实：只有17%的组织实施了自动化的控制措施，以防止敏感数据通过AI工具泄露。这意味着83%的制药公司——包括许多合同开发和制造组织（CDMO）——在员工将分子结构、临床试验结果和患者记录粘贴到ChatGPT、Claude、Perplexity等AI平台时，并未采取基本的技术防护措施。
这份报告调查了461名来自各行业的网络安全、IT、风险管理与合规专业人士，揭示了制药企业高管对AI安全的认知与实际情况之间的严重脱节。这一发现与斯坦福大学2025年AI指数报告相吻合，该报告记录了仅一年内AI相关安全事件增加了56.4%。在一个因单个分子结构泄露就可能导致数十亿美元研发投入付诸东流的行业中，这种差距不仅是一个安全问题，更是对企业竞争优势和合规性的生存威胁。
制药行业AI安全现状：现实审视
Kiteworks的研究数据描绘了一幅关于制药行业AI安全的严峻画面。绝大多数企业依赖于极不充分的措施来保护其数据免受AI暴露的风险。在安全金字塔的顶端，仅有17%的企业拥有能够自动阻止未经授权的AI访问并扫描敏感数据的技术——这是当今环境中最低限度的保护要求。
其余83%的企业则依赖越来越不可靠的人为措施。其中40%的企业依靠员工培训和定期审计，本质上寄希望于员工在高压工作环境下能记住并遵循规则。另有20%的企业通过发送警告邮件提醒员工注意AI使用，但从不验证合规性。10%的企业仅仅发布了指导方针，而令人震惊的是，13%的企业完全没有相关政策。
当考虑到制药研究人员所面临的独特压力时，这种安全漏洞显得尤为令人担忧。在加速药物开发时间表的巨大压力下，科学家们经常转向AI工具进行快速分析、文献综述和数据解读。Varonis 2025年数据安全报告进一步证实了这一担忧，发现99%的组织将其敏感数据暴露于AI工具之下，其中90%的敏感文件仅通过Microsoft 365 Copilot即可访问。例如，一名药物化学家可能会上传专有的分子结构以获取潜在药物相互作用的见解；一名临床数据分析师可能会将患者结果粘贴到AI平台中以识别模式。每一个看似善意的操作，都带来了无法撤销的永久性风险。
真正被暴露的内容
Kiteworks的研究显示，27%的生命科学组织承认其AI处理的数据中有超过30%包含敏感或私人信息。在制药背景下，这代表了一种灾难性的暴露水平，涉及行业最宝贵的资产。
试想制药员工每天与AI工具共享的内容：耗费数年时间和数百万美元开发的专有分子结构被上传用于快速结构分析；可能决定药物审批命运的未发布临床试验结果被粘贴到聊天机器人中生成摘要；作为商业秘密保护的制造流程在质量团队寻求优化建议时流入AI系统；据称受HIPAA保护的患者健康信息在研究人员请求帮助分析不良事件时进入公共AI平台。
这种暴露的永久性不容忽视。与传统数据泄露不同，公司可以通过更改密码或撤销访问权限来补救，而一旦信息被嵌入AI训练模型，就会永久留存。正如关于AI数据泄漏风险的研究详细说明的那样，制药公司面临着独特的脆弱性，即“模型记忆”问题——即使经过适当清理的模型，AI系统也可能无意中保留并随后暴露敏感信息片段，如患者标识符、诊断结果或专有分子结构。
合规挑战
对于制药公司而言，不受控的AI使用带来的监管影响构成了一场合规完美风暴。Kiteworks报告显示，仅有12%的组织将合规违规列为他们对AI的主要关注点之一——这是一个危险的盲点，尤其是在监管执法加速的情况下。斯坦福大学AI指数报告证实了这一监管激增，记录显示2024年美国联邦机构发布了59项与AI相关的法规，比2023年的25项增加了一倍多。
当前的做法同时违反了多项监管要求。HIPAA要求对所有电子受保护健康信息（ePHI）的访问进行全面审计跟踪，但公司无法追踪哪些数据流入了“影子AI”工具。FDA的21 CFR Part 11要求任何处理临床数据的系统必须经过验证并配备电子签名，而公共AI平台无法满足这些标准。GDPR要求能够根据请求删除个人信息，但嵌入AI模型中的数据无法检索或移除。
全球范围内的执法环境正在收紧，斯坦福大学报告称，在75个国家中，立法提及AI的比例增加了21.3%。这些不仅仅是建议——它们伴随着对高管的巨额罚款和潜在刑事责任。当监管机构在审计期间要求提供AI使用的文档时，“我们不知道”将成为疏忽的自白，而非辩护理由。
传统的合规方法——政策、培训和定期审查——在AI背景下完全失效。“影子AI”的使用发生在企业视野之外，通常是在个人设备上访问消费级AI服务。Varonis报告显示，98%的公司有员工使用未经批准的应用程序，每个组织平均有1,200个非官方应用。等到合规团队发现问题时，敏感数据已经被永久嵌入AI系统。
制药公司为何特别脆弱
现代药物开发涉及与CDMO、合同研究组织（CRO）、学术机构和技术供应商的广泛合作。每个合作伙伴都可能引入新的AI工具和安全漏洞。Verizon最新的数据泄露调查报告显示，第三方参与数据泄露的比例从15%翻倍至30%，仅用了一年时间。
制药知识产权具有非凡的价值，使其成为极具吸引力的目标。一个单一的分子结构可能代表价值十亿美元的药物机会，临床试验数据决定了市场成败，制造流程提供了值得保护的竞争优势。当员工随意与AI工具共享这些信息时，实际上是在全球平台上发布商业机密。
前进之路：建立真正的保护
Kiteworks的报告明确指出，依赖人为的安全措施在各个行业中都已失败，包括制药行业。斯坦福大学AI指数报告进一步证实了这一点，显示尽管组织认识到风险——64%提到AI不准确性问题，60%识别出网络安全漏洞——但不到三分之二的组织正在积极实施保护措施。企业必须立即转向技术控制，以自动防止未经授权的AI访问和数据暴露。
有效的制药AI治理的关键要素从自动数据分类和阻断开始。系统必须能够识别并阻止敏感信息——无论是分子结构、患者数据还是临床结果——流向未经授权的AI平台。这需要实时运行的技术，在数据离开企业控制之前对其进行扫描。
通过AI数据网关等解决方案持续监控AI交互，为制药公司提供了目前缺乏的可见性。组织需要统一的治理平台，跟踪云服务、本地系统和影子IT中的每个AI接触点。
结论
制药行业面临着缩小窗口来解决AI数据泄露问题，否则将面临灾难性后果。根据斯坦福大学的研究，83%的组织在没有基本技术保障的情况下运营，同时泄露其最有价值的数据，AI事故同比增加了56.4%。感知安全与实际安全之间的差距已达到临界水平。
选择显而易见：要么立即实施真正的技术控制，要么面对不可避免的后果——竞争对手窃取商业机密的竞争劣势、违规行为曝光后的监管处罚，以及患者数据泄露成为头条新闻后声誉受损。根据斯坦福大学的研究，公众对AI公司的信任度已从50%降至47%，仅用了一年时间。对于一个以创新和信任为基础的行业来说，未能确保AI使用的安全性是对这两者的双重威胁。现在是采取行动的时候了，以免下一个上传的分子或临床数据集成为明天的竞争灾难。
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