影子AI与经授权工具:界限究竟在何处?
摘要
本文探讨了企业在管理“影子AI”时面临的挑战——即嵌入已批准软件和浏览器扩展中的未经授权的AI工具的使用,以及界定经授权与未经授权AI使用的难度。
我们内部已经试图界定这个问题好几个月了,却一直在兜圈子。我们有一份经授权工具列表。ChatGPT企业版在上面,Copilot也在上面,还有另外几个业务部门特别要求并通过采购流程的工具。除此之外的所有工具理论上都不被批准。问题在于,现在AI已经嵌入到一切事物中。去年我们批准了Notion,如今Notion内置了AI助手;我们批准了Slack,Slack现在有了AI摘要和内置的AI工具;我们批准了一个项目管理平台,它在一次产品更新中悄无声息地推出了AI功能。这些工具在最初批准时都没有作为AI工具被评估。如今它们成了AI工具,而流经它们的数据正在被发送给我们从未审查过的外部模型。此外还有浏览器扩展的问题。员工直接在Chrome中安装AI扩展:语法工具、写作助手、会议总结器、代码助手。有些扩展拥有读取所有页面所有内容的权限。我们发现一个被约60人安装的扩展,它拥有对包括内部工具、CRM数据、支持工单在内的所有浏览器内容的完全读取权限。此前没有任何人注意到它。影子AI的覆盖范围与影子IT完全不同。在影子IT中,你可以通过网络日志或云账单发现异常。而影子AI潜伏在经批准的工具内部、浏览器内部、IDE内部。它不会产生新账户或新开支。它只是悄无声息地在那里移动数据。其他团队是如何划定界限的?实际上又是如何执行的呢?
相似文章
关于AI代理自主性,你究竟在哪里划定界限?
一篇反思性文章,质疑AI代理自主性的界限应划在哪里,讨论了各种行动的风险级别,以及某些决策是否仍必须经过人工批准。
对于使用工具的智能体,安全边界应划在哪里?
讨论AI智能体使用工具的安全风险,重点关注提示注入这一实际威胁——不受信任的文本可能改变智能体行为,以及在授予权限前需要进行可重复测试。
AI护栏如何阻碍进攻性网络安全研究人员的工作
旨在防止恶意使用的AI安全护栏,同时也阻碍了合法的进攻性网络安全研究人员,他们需要不受限制的模型访问权限来识别和利用漏洞以进行防御。研究人员批评了像Anthropic和OpenAI这样的AI公司所实施的任意把关行为。
AI智能体很有趣,直到它们开始接触真实数据
文章探讨了AI智能体与真实公司数据和工具交互时出现的治理挑战,强调了策略执行和审计追踪的必要性,并提到Trust3 AI作为潜在解决方案。
如何防止AI代理在生产环境中采取意外或有害行动
一位开发者探讨了在不造成意外损害的情况下将AI代理部署到生产环境的挑战,并寻求关于最小权限、影子模式、速率限制和审批工作流程等控制机制的建议。