人工智能并非标准的SaaS工具。对于智能体系统而言，安全模型更容易失效。 传统的安全事件处理流程假定所有权、边界和责任明确。而人工智能安全事件处理流程则不然。 推理过程中使用的数据归谁所有？ 谁控制输出结果？ 当模型跨团队或跨组织协作时，谁应承担责任？ 保密性而非性能成为核心挑战。治理也成为一门全新的学科。 客户需要的不是空头支票，而是确保数据在执行过程中始终受到保护。 这就是运行人工智能和负责任地运行人工智能之间的区别。 观看完整播客。链接在评论区。