确保公共部门人工智能安全：安全和负责任采用的关键优先事项

人工智能（AI）正速捷融入大家部分的运营中。正在2024年，美邦联邦机构就陈说了1700众部分工智能用例，是前一年的两倍众。个中一半鸠合正在料理敏锐邦度职分的部分，如医疗保健、任职和疆土安然，于是正在政府中珍惜人工智能编制的需求既迫切又繁复。然而AI利用的胜利依赖于端到端的举措来应对危害，连结合规性，并构修既可诠释又有弹性的编制。

正在大家部分珍惜人工智能的根本离间之一是应对连接转移的禁锢和料理式样。假使正在没有任何扫数的人工智能立法的环境下，现有的数据珍惜法和特定行业的条例一经见知了务必怎样料理人工智能。各机构务必确保其人工智能编制吻合负仔肩和德行应用的尺度，包含与隐私、透后度、私睹和监视相合的尺度。

禁锢机构不分别人工差错或算法差错；对影响的判别是相似的，不对规的潜正在本钱，越发是正在周围上，或者是宏伟的。正在此配景下，透后度和可诠释性至合苛重。异常是正在高危害场景中，人工智能模子的作为和倡导或者会产糊口亡攸合的影响；于是，确切剖释这些模子怎样以及为什么做出决定至合苛重。

于是，负仔肩的人工智能料理务必植根于一个众学科框架，该框架正在一切人工智能性命周期中纳入了德行尺度、国法合规性、人类监视和可接续性。编制的计划务必应用器材和流程，使开拓职员、操作员和监视机构也许跟踪决定并识别模子作为。主动化输出背后的逻辑务必明了且可审查；不然，大家部分的IT团队浮现，正在发作挫折时，险些不或者审计人工智能驱动的决定、评估公道性或探求编制的仔肩。

数据是全部人工智能模子的根柢，其正在存储、传输和应用的每个阶段的安然性至合苛重。这对大家机构来说越发苛重，由于它们常常收拾从公民记实到邦度谍报等高度敏锐的数据。珍惜这些数据必要分层防御，以应对古代的汇集安然劫持和人工智能特有的新兴危害。

正在存储级别，务必珍惜数据集免受未经授权的拜候和窜改。当数据传输时，无论是通过地面汇集仍旧卫星通讯，都务必应用今世的、最好是量子级的尺度实行加密。一朝数据被应用，创修安然的盘算境况能够助助制止内存级攻击，内存级攻击通过一律正在经过或编制的运转内存中操作来绕过古代的安然法子。正在人工智能时间，全部这些珍惜层变得特别苛重，由于人工智能编制往往比古代盘算机标准正在机合中的数据集之间创修更众的接连。

固然人工智能正正在饱励更繁复的劫持，比如应用深度伪制和其他合成内容的社会工程攻击，但好讯息是，人工智能还可认为作为领悟和极度检测等更进步的珍惜供给动力，这些珍惜正在应对此类危害方面阐扬效率。与此同时，根本的汇集卫生实施，如强有力的拜候职掌、众要素身份验证和按期审计，对大家部分的汇集安然如故至合苛重。

除了透后度和汇集珍惜之外，珍惜大家部分的人工智能还涉及连结根本的运营完善性和效果，这意味着料理本钱。开拓和运转繁复的人工智能模子所需的资源包含能源繁茂型盘算、大型数据集和专业人才。这些进步的哀求或者会使危殆的政府预算左支右绌，但明智的筹办能够助助料理本钱。

比如，机构之间用于敲诈检测或其他联合离间的互操作平台能够制止反复，并鼓励更有用地使用资源来处理困扰政府很众周围的联合题目。另一种举措是应用检索加强天生（RAG）、数据压缩算法和其他进步技巧，正在连结人工智能平台高精度的同时应用较小的模子。这能够节减对大型、资源繁茂型编制的依赖，并赞成与预算和计谋局部相类似的更切确、特定于职分的利用标准。

正在根柢办法层面，机构应试虑云平台，通过供给可扩展的盘算和存储、加强的安然效力和简化的料理，为腾贵的当地编制供给取代计划。智能劳动力筹办是安然且具有本钱效益的大家部分人工智能的增加。这包含主动化反复性职分，使员工也许担任更具政策性的仔肩，并通过有针对性的培训布置创修内部专业学问，以节减对外部垂问的依赖，更好地料理内部项目。

跟着大家部分人工智能正在周围和影响力上的接续延长，这日做出的采选将正在改日几年塑制这些编制的安然性、信托度和有用性。各机构务必明了人工智能怎样与其奇特的营业境况和危害订交，而且务必主动和洽各团队，以确保与政策倾向和安然哀求连结类似。最终，正在这些境况中珍惜人工智能必要一种主动的端到端举措，正在一切人工智能性命周期中嵌入安然性、隐私性、公道性和效果。

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