云环境下的ERMF适配
在深入探讨生成式AI专用控制措施之前，理解支撑这些技术的基础设施至关重要。云计算是使生成式AI得以大规模实现和普及的基础设施。大型语言模型和其他生成式AI系统的开发部署需要巨大的计算资源、海量数据存储以及复杂的分布式处理能力，而云系统能够高效提供这些能力。
云技术与本地IT解决方案不同，金融机构与云服务提供商的关系也不同于传统外包提供商。这些差异改变了金融机构面临的许多风险性质及其管理方式。但如果以正确方式实施云技术，它可以降低风险并为首席风险官提供风险管理工具。
生成式AI的ERMF适配
采用生成式AI的组织可以利用企业风险管理框架在实现业务价值的同时保持适当控制。这种方法允许组织在现有风险管理实践基础上，针对生成式AI的独特特性进行扩展。
AWS AI云采用框架提供了与企业风险管理原则一致的详细实施指南。在模型管理和AI系统生命周期方面，组织可参考ISO42001 AI管理标准的A6章节，该章节涵盖负责任AI系统设计开发的目标和流程。
ERMF中的生成式AI政策与治理基础
组织在生成式AI领域既建立创新护栏，又明确风险管理责任。三线防御模型为实施这些基础要素提供结构：
- 组织可接受使用框架：明确的生成式AI使用指导帮助组织在管理风险的同时推动创新
- 风险责任：生成式AI生命周期需要跨业务和控制职能的清晰所有权
生成式AI实施方法：将原则转化为实践
基于三线防御模型，组织可以调整风险管理实践以应对生成式AI的独特特性。AWS服务具有内置功能，支持这些增强的治理、风险管理和合规要求。
关键控制领域详解
公平性
生成式AI系统可为不同利益相关者群体提供公平结果。Amazon Bedrock Guardrails提供可配置的保障措施，通过可定制阈值保持公平无偏见的输出。
可解释性
生成式AI系统可提供其决策过程的理解，支持问责和有效监督。Amazon Bedrock提供工具帮助识别影响AI决策的因素，保持详细的系统输入输出记录。
隐私与安全
生成式AI系统受益于强大的隐私安全措施。Amazon Bedrock实施多层安全保护，包括私有端点、精细IAM访问控制和端到端加密。
安全性
生成式AI系统可设计操作保障措施以避免对个人和社区造成伤害。Amazon Bedrock Guardrails提供行业领先的安全保护，在基础模型原生保护基础上额外阻止85%的有害内容。
可控性
组织可保持对生成式AI系统的适当控制。Amazon Bedrock通过可定制代理提示和推理技术增强控制能力。
真实性与鲁棒性
生成式AI系统可产生可靠准确的输出。Amazon Bedrock Guardrails通过自动推理检查提高真实性，检测正确响应的准确率高达99%。
治理
有效的生成式AI系统治理有助于管理风险、保持问责制。AWS已获得ISO/IEC 42001认证，证明我们对AI实施中系统化治理方法的承诺。
透明度
生成式AI系统可透明运作，帮助利益相关者理解系统能力、限制和AI生成输出的背景。
统一风险管理
这八个领域在企业风险管理框架内相互关联、相互加强。组织可根据使用案例和风险偏好确定优先级，但它们共同为负责任的生成式AI采用提供全面方法。
实践中的AI风险管理：构建组织能力
成功实施生成式AI系统涉及将风险管理实践整合到整个组织中。这包括建立结果和风险测量流程，并准备组织适应技术发展。
可持续风险管理：使ERMF支持生成式AI
治理、风险和合规领导层可提供生成式AI采用的持续执行赞助。长期能力建设超越技术和创新中心，涵盖业务和控制职能。
可持续生成式AI实施行动清单
- ERMF基础：评估和增强风险框架对生成式AI的准备度
- 技术控制：从核心控制开始，根据具体使用案例和风险概况扩展
- 组织能力：通过培训和监督机制在业务和控制职能间发展广泛专业知识
- 监控与测量：创建关键风险指标仪表板并保持定期审查
- 整合策略：将生成式AI控制与现有流程和组织战略对齐
结论
本系列文章探讨了将生成式AI治理整合到企业风险管理框架中的关键重要性。通过实施这些策略并遵循提供的行动清单，组织可以建立随着技术进步和新兴风险而发展的可持续实践。