人工智能並非標準的SaaS工具。對於智能體系統而言，安全模型更容易失效。 傳統的安全事件處理流程假定所有權、邊界和責任明確。而人工智能安全事件處理流程則不然。 推理過程中使用的數據歸誰所有？ 誰控制輸出結果？ 當模型跨團隊或跨組織協作時，誰應承擔責任？ 保密性而非性能成為核心挑戰。治理也成為一門全新的學科。 客戶需要的不是空頭支票，而是確保數據在執行過程中始終受到保護。 這就是運行人工智能和負責任地運行人工智能之間的區別。 觀看完整播客。鏈接在評論區。