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开发者指南：构建AI安全治理框架
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原文英文，约1800词，阅读约需7分钟。
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内容提要
人工智能（AI）是数字转型的支柱，提高效率并提供大数据访问。本文探讨了AI安全治理的复杂领域，以确保负责任的AI技术发展。
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关键要点
- 人工智能（AI）是数字转型的支柱，提高效率并提供大数据访问。
- AI安全治理是确保负责任的AI技术发展的复杂领域。
- AI不是单一实体，而是涵盖多种技术和应用。
- 根据2023年MITRE报告，AI主要分为三大领域：作为子系统、作为人类增强、具有自主性。
- 有效的AI安全治理需要遵循多种组织制定的框架和原则。
- 组织必须确定适用于其AI使用的框架，并与其实践对齐。
- AI安全治理的基础是了解组织使用或开发的AI技术及其目的。
- 进行全面的AI系统、算法和数据源清单是AI安全治理的基础步骤。
- 建立强大的安全风险管理程序是负责任的AI安全治理的核心。
- AI的特性使得安全风险管理更加复杂，需考虑AI生命周期的不同阶段。
- 安全风险管理应是一个持续的过程，需定期重新评估和审查。
- GitLab Duo利用AI增强DevSecOps工作流程，确保安全性。
- 管理AI系统的输出与输入同样重要，需整合安全扫描工具。
- 现有的安全控制措施同样适用于AI系统。
- GitLab的安全团队与法律和企业事务团队紧密合作，确保AI安全治理框架的全面性。
- AI安全治理是一个复杂领域，负责任的AI安全治理是任何安全程序的关键支柱。
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