生成式AI在几乎所有行业和应用领域都产生了深远影响。大型语言模型（LLMs）已经改变了自然语言处理，实现了对话代理和自动化内容生成。在医疗保健领域，生成式AI可以帮助药物研发，并提供个性化的身体和心理治疗建议。在创意领域，生成式AI可以生成艺术、音乐和设计作品，推动人类创造力的边界。在金融领域，它可以辅助风险评估、欺诈检测和算法交易。生成式AI的多功能和创新性将继续重新定义行业，并为未来带来新的可能性。

ChatGPT于2022年11月底首次上市，到12月份已经吸引了约2.66亿次访问，并在首5天获得了100万活跃用户 - 这是当时任何应用程序所取得的最高采用率纪录。根据分析公司Similarweb的数据，到2023年4月，该网站收到了约17.6亿次访问。在历史上，没有任何软件能像这样迅速和热情地被各行各业、各部门和各个职业的人所接受。

然而，全球企业发现自己无法为大规模、安全和可控的生成式AI使用提供支持，因为它们没有做好应对所带来挑战的准备。数据泄露的后果是巨大的，创新的数据保护解决方案加速、促进和确保安全使用已变得迫在眉睫。

幸运的是，技术解决方案是未来前进的最佳路径。即使企业已制定明确的政策来指导或阻止使用这项技术，生成式AI的效用仍能克服员工的安全顾虑。因此，“如何防止数据泄露”等问题变得无关紧要，因为员工在不考虑隐私问题的情况下继续使用生成式AI工具。例如，科技巨头三星最近报告称，其员工使用ChatGPT优化运营并创建演示文稿，导致三星的商业机密存储在ChatGPT服务器上。

尽管这类事件对企业来说令人担忧，但并没有阻止员工希望利用生成式AI提供的效率。根据Fishbowl的数据，70%的员工在使用ChatGPT进行工作时没有向管理层透露他们的使用情况。Cyberhaven的一份类似报告显示，11%的员工将机密公司信息输入到LLMs中。员工使用其他设备、虚拟私人网络（VPN）和其他生成式AI工具来规避公司对这些提高工作效率工具的访问限制。因此，大数据隐私保护已经成为一场大型“打地鼠”游戏。

许多生成式AI和LLM提供商仅依赖合同法律保证（如服务条款）来承诺不滥用暴露给提供商和其平台的生成式AI数据。针对这些提供商的诉讼变得昂贵、不确定且缓慢。由于使用泄露信息可能难以检测，许多诉讼原因可能未被发现。

如何安全且成功地利用生成式AI数据

在生成式AI时代，保护数据将需要持续的警惕、适应和积极的解决方案。通过采取以下步骤，可以准备组织，应对这个新时代带来的一切，并以自信和远见来把握机遇和应对挑战。

1.了解AI应用情况

对组织当前和潜在的生成式AI使用进行全面评估。包括IT、人力资源、法律、运营等部门，以及可能正在使用AI的其他部门，以及AI团队、隐私和安全专家。

记录当前（已批准和未批准的）正在使用的所有AI方式，例如搜索、摘要、聊天机器人、内部数据分析以及当前实施的任何AI工具。务必包括公司依赖的任何第三方AI系统（或使用嵌入式AI功能的系统）。

针对每个应用程序，确定潜在的数据风险。这包括机密信息和商业机密的暴露、安全漏洞、数据隐私问题、潜在的偏见可能性、错误信息传播的可能性，以及对员工或客户的负面影响。评估和优先处理风险，确定和优先处理缓解策略，并不断监控其有效性。

2.明确关注数据保护

尽管大家都在尽力保护安全，数据泄露仍然可能发生。除了数据治理和访问控制以防止组织内不必要的数据暴露外，还必须加入防护性解决方案，以防止未经保护的数据暴露给组织外部的生成式AI工具（未经保护的数据是以人类可理解的形式，例如纯文本或图像形式的数据）。与保持对纯文本数据的所有权的生成式AI公司合作。

3.对员工进行教育和培训

在解决如何防止数据泄露问题时，员工是至关重要的因素。投资于员工教育和培训，并鼓励他们熟悉与生成式AI相关的概念、工具和最佳实践，但不要依赖他们的绝对可靠性。培养一个既拥抱AI又意识到其影响并防范其固有风险的文化。

正如a16z的Marc Andreesen最近写道：“人工智能可能是我们文明创造的最重要和最好的东西之一，与电力和微芯片堪比。”现在清楚的是，商业未来将与生成式AI密不可分。

有能力利用生成式AI提供的优势，同时积极确保组织的未来。通过采取前瞻性的解决方案，可以确保数据保护，为开创革命性未来的道路铺平。