Governance of Generative Artificial Intelligence for Companies

📄 arXiv: 2403.08802v5 📥 PDF

作者: Johannes Schneider, Pauline Kuss, Rene Abraham, Christian Meske

分类: cs.AI, cs.CY, cs.LG

发布日期: 2024-02-05 (更新: 2026-02-20)

备注: This paper is under submission

💡 一句话要点

提出生成性人工智能治理框架以应对企业挑战

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 生成性人工智能 AI治理 企业管理 风险管理 框架开发 大型语言模型 技术与商业结合

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有的AI治理框架对生成性人工智能的适用性尚不明确，缺乏针对企业的具体指导。
  2. 方法要点：本文通过文献综述和框架扩展，提出了适用于GenAI的治理框架，明确了治理的范围和目标。
  3. 实验或效果：研究提供了实用的治理建议，帮助企业在GenAI整合中把握机遇并降低风险。

📝 摘要（中文）

生成性人工智能（GenAI），特别是大型语言模型（LLMs）如ChatGPT，迅速进入组织，但缺乏足够的治理，带来了机遇与风险。尽管关于GenAI变革潜力和新兴监管措施的讨论广泛，但从技术和商业角度探讨组织治理的研究仍然有限。现有的AI治理框架在GenAI的适用性上尚不明确。本文通过文献综述填补这一空白，旨在更好地理解GenAI的基本特征，并将现有治理框架专门调整为适用于组织中的GenAI。为此，本文扩展了Nickerson的框架开发过程，结合了先前的概念化，最终形成了一个框架，明确了范围、目标和治理机制，以利用商业机会并减轻与GenAI整合相关的风险。总体而言，本研究推进了GenAI治理的聚焦方法，为企业应对GenAI采用的挑战提供了实用指导，并突出了研究空白。

🔬 方法详解

问题定义：本文要解决的问题是如何在企业中有效治理生成性人工智能（GenAI），现有方法在应对GenAI带来的机遇与风险方面存在不足，缺乏针对性的框架和指导。

核心思路：论文的核心思路是通过文献综述和现有治理框架的扩展，形成一个专门针对GenAI的治理框架，以帮助企业更好地理解和管理GenAI的应用。这样的设计旨在结合技术与商业视角，提供全面的治理策略。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：首先是对GenAI特征的理解，其次是现有治理框架的适配，最后是制定具体的治理机制和目标。每个模块都为企业提供了清晰的指导。

关键创新：最重要的技术创新点在于将Nickerson的框架开发过程扩展到GenAI领域，结合了先前的概念化，使得治理框架更加适应快速变化的技术环境。与现有方法相比，本文框架更具针对性和实用性。

关键设计：在关键设计方面，论文明确了治理框架的范围和目标，提出了具体的治理机制，包括风险评估、合规性检查和利益相关者参与等，确保企业在GenAI整合中能够有效管理风险。

📊 实验亮点

研究结果表明，提出的治理框架能够有效帮助企业识别和管理与GenAI相关的风险，提升了企业在GenAI整合过程中的决策效率和合规性，具体的治理机制得到了实证支持，显示出显著的实用价值。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括各类企业在整合生成性人工智能时的治理策略制定，尤其是在技术快速发展的背景下，企业需要有效的框架来管理机遇与风险。未来，该框架可能会影响企业的决策流程和治理结构，推动更安全和合规的AI应用。

📄 摘要（原文）

Generative Artificial Intelligence (GenAI), specifically large language models (LLMs) like ChatGPT, has swiftly entered organizations without adequate governance, posing both opportunities and risks. Despite extensive debate on GenAI's transformative potential and emerging regulatory measures, limited research addresses organizational governance from both technical and business perspectives. While frameworks for AI governance exist, it remains unclear to what extent they apply to GenAI. This review paper fills this gap by surveying recent literature to better understand the fundamental characteristics of GenAI and to adapt existing governance frameworks specifically to GenAI within organizations. To this end, it extends Nickerson's framework development process by incorporating prior conceptualizations. The resulting framework delineates scope, objectives, and governance mechanisms designed to both harness business opportunities and mitigate risks associated with GenAI integration. Overall, this research advances a focused approach to GenAI governance, offering practical guidance for companies navigating the challenges of GenAI adoption and highlighting research gaps.