随着生成式人工智能重塑行业和企业，组织必须保持警惕并确保数据安全治理是首要任务。随着越来越多的企业采用生成式AI的强大功能，数据安全治理(DSG)变得前所未有的重要。生成式AI的影响正在加深，促使组织重新评估与生成式AI应用相关的数据安全、隐私和治理策略。
鉴于这一点，随着人工智能领域的不断发展，企业应该牢记以下趋势。
1.保护敏感的生成性人工智能数据变得至关重要
随着生成式人工智能的快速发展，组织将越来越多地利用敏感数据来训练人工智能模型、大型语言模型(LLM)和矢量数据库中的相关嵌入。虽然这开启了新的可能性，但也引发了对敏感数据泄露的担忧。传统上被锁定在孤岛中的数据现在可以通过生成式人工智能用例来利用。虽然商业价值很明显，但如果不妥善管理和保护，生成式人工智能还可能通过暴露敏感数据使企业面临更大的风险。与保护标准数据库中的数据不同，保护生成式人工智能应用的数据输入和输出，将需要组织调整其数据安全和治理框架以适应新的架构。
许多企业已经不再局限于实验，而是越来越多地使用敏感数据来训练底层AI和大型语言模型。这种转变只有在统一的数据安全治理策略下才能成功，数据领导者必须以一致且可扩展的方式对敏感数据和AI进行控制。
2.人工智能监管和数据驻留的全球势头
在欧盟《人工智能法案》等新法规和GDPR等现有法规的推动下，隐私、数据安全和合规性成为焦点。人工智能和数据的影响不分国界，因此全球合规性成为重中之重。组织必须主动领先于监管变化，以确保其数据和人工智能实践在全球范围内保持安全和合规。实施控制系统以自动化保障措施（而不是单纯依靠教育人员）并以统一、自动化和全球的方式增强信任和安全性至关重要。
3.多云采用的持续增长以及对全面数据治理和安全策略的需求
在创新的推动下，多云采用和“最佳组合”方法将继续获得发展势头。组织将继续利用云合作伙伴和服务来解决特定用例。微软与OpenAI的合作已取得先机。最近，谷歌通过对Gemini的最近更改提供了前所未有的功能。除了云提供商之外，开源生态系统也蓬勃发展，新的LLM和应用程序不断发布。
在多样化的世界中，企业必须全面考虑数据治理和安全，以降低有效管理数据和AI模型的复杂性和成本。可扩展的解决方案对于支持现代应用程序、副驾驶和跨云边界协作至关重要，同时保持一致的数据安全和治理。
4.统一数据安全与治理策略的融合
随着组织越来越依赖各种工具，对DSG采取统一方法的需求也从未如此强烈。现代数据和AI中的数据安全需要端到端生命周期方法，首先要查找、分类和标记敏感数据可能位于数据资产中的位置。然后，必须全面保护数据访问，并持续审核和监控数据安全状况。统一方法不是在每个工具中构建数据治理和安全，而是确保在整个数据资产中一致应用安全和治理控制，无论组织的规模或数据如何。这种方法通过识别敏感数据、部署强大的数据策略和确保大规模访问透明度，提供了满足不断变化的合规性和安全性要求的灵活性。
5.从集中指挥和控制转向联合数据治理
数据不断向云端和AI转移，对数据产品和新AI应用的需求不断增长，改变了IT作为组织中主要技术管理者和运营商的典型模式。一种新的模式正在出现，它将IT中的中央数据团队与业务部门内的数据，和分析管理员之间的适当管理职责联合起来。DSG解决方案必须采用并支持这种共同所有权模式，以提供组织实现其负责任和可信的数据使用要求所需的分析速度以及集中治理和监督。
人工智能和DSG的当前形势至关重要。随着生成式人工智能重塑行业和企业，组织必须保持警惕和适应能力。这些趋势和预测可作为应对未来挑战和机遇的规划图。
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