模型之外的AI安全：企业需要关注什么，以及为什么

AI发展迅速，而大多数企业仅保护了其实际风险面的很小一部分。这份由NSS Labs与F5、AWS和Microsoft合作编写的研究报告，探讨了AI从实验阶段迈向生产环境时最值得关注的威胁向量、治理缺口和能力领域。

目录

引言：为何AI安全是企业风险问题

安全领域负责任AI的核心支柱

为何仅保障模型安全还不够

明确AI安全责任范围

新型威胁模型：传统安全假设为何不再成立

真正重要的能力领域

输入完整性与指令控制

输出风险与数据外泄管理

系统韧性和稳健性

策略准确性与权衡管理

面向安全关键型决策的确定性验证

智能体AI与委托权限

可观测性、审计和取证

为什么缺少GRC的AI安全注定会失败

结论：企业级AI治理

下载第2部分：评估企业AI安全：每位采购方都应能够回答的问题

执行摘要

人工智能已迅速从实验阶段迈向企业环境中的生产部署。生成式AI模型、对话式助手以及自主性日益增强的智能体系统，如今已嵌入面向客户的应用、内部工作流、软件开发流水线和决策支持流程。因此，AI系统故障已构成切实的业务、法律、声誉和运营风险，也给有效治理带来重大挑战。

围绕AI安全的讨论大多聚焦于AI模型本身，重点关注模型的训练方式、所含数据，以及在受控条件下的行为。尽管AI模型内部的安全显然非常重要，但这仅涉及整体风险面的一小部分。在生产环境中，影响最为严重的漏洞往往出现在模型之外，包括模型所连接的数据、可调用的工具、继承的权限，以及约束其行为的治理实践（或治理缺失）。

本文概述了企业在评估AI安全解决方案时最应关注的领域，并说明这些问题为何重要。本文不聚焦于具体产品或测试机制，而是从企业风险管理、治理和问责的角度，阐述以能力为导向的AI安全观。本文旨在为首席信息安全官（CISO）、企业采购方以及治理、风险与合规（GRC）负责人提供具体指导，帮助他们明确应提出哪些问题，以免现实中的AI故障在面临监管、法律、客户或董事会审查时暴露出不愿看到的答案。

引言：为何AI安全是企业风险问题

企业系统对AI的应用正在加速，这给负责实施相关管控措施的人员带来了重大挑战。业务部门正在部署AI赋能的功能，以提高生产力、实现决策自动化、加快软件开发，并打造差异化的客户体验；其中许多系统早在正式开展安全、风险或治理审查之前就已部署。这种速度使创新与问责之间的差距日益扩大。

保护AI模型本身至关重要，但仅靠这一点还不够。大多数企业已直接在模型层实施控制措施，包括筛选训练数据、采用安全调优和对齐技术、限制模型访问权限、限制使用速率，以及依靠内置内容过滤器和拒绝响应机制。这些措施会影响模型的输出并减少明显的滥用行为，但无法解决AI系统在真实企业环境中的运行问题。在这些环境中，模型输出会与实时数据交互、触发操作，并在复杂的授权上下文中运行。

在AI安全领域，负责任的AI（RAI）是贯穿人工智能系统整个生命周期的总体治理与生命周期框架、政策和技术实践，旨在确保系统安全、可靠、具有韧性且值得信赖。其目标不只是阻止攻击，还要在保持人工监督的同时，确保系统能够抵御意外危害、隐私泄露和偏见。

安全领域负责任AI的核心支柱

具体从安全角度来看，RAI框架可转化为多个实际控制领域：确保AI系统能够抵御错误、意外输入和蓄意对抗性攻击；保护训练和部署管道，以确保隐私和数据保护；保持透明度和可审计性；建立治理流程，明确可接受的使用方式和问责机制。

在RAI框架内，以模型为中心的安全能力可主动缓解机器学习特有的特定漏洞，例如：

• 数据投毒：操纵训练数据以破坏模型
• 模型反演与提取：窃取专有模型或泄露敏感训练数据
• 对抗性攻击：对输入注入微小且难以察觉的改动，迫使模型做出错误决策
• 提示词注入：诱使生成式AI绕过预设的策略和指令边界

这些模型安全控制措施是保障基本安全所必需的，但其运行通常缺乏企业上下文，而且独立或外部机构往往难以对其进行验证。企业通常难以充分了解这些控制措施的实施方式，以及它们在边缘条件下的行为。

在企业级部署中，AI模型只是更大系统中的一个组件。该系统还包括检索层、企业数据连接器、身份和授权信号，以及可能显著改变下游系统状态的工具调用。企业风险面主要来自这些集成及周边AI系统组件。即使模型经过良好对齐，如果连接了错误的数据、获得了过多的工具权限、策略执行不一致，或监控不足以检测滥用，仍可能被以不安全的方式使用。

此时，外部运行时AI安全控制（也称为AI护栏、AI防火墙或AI保护系统）就变得至关重要。运行时护栏是在模型外部实施的特定技术性实时控制，用于在应用交互过程中企业风险显现时，执行安全策略并约束行为边界。这些控制利用系统级上下文来观察和约束AI行为，包括用户身份、数据敏感性、应用状态和治理要求。运行时控制可引入可审计性、韧性和问责机制，为企业级AI安全奠定基础。

不同供应商和框架使用的术语各不相同，但实际要点很简单：模型安全可降低模型的内在风险；运行时防护机制则在交互环节管理企业风险。

为何仅靠模型安全还不够

在最基础的层面，模型安全防护措施可以阻止恶意提示词、过滤不允许的内容，并执行简单的使用规则。这些能力必不可少，但许多影响重大的企业AI故障并非源于规则缺失，而是由于缺乏上下文、韧性和可见性。

例如，AI系统可能遵守所有已定义的内容策略，但仍会因信息聚合、推断或不当的上下文混合而泄露敏感信息。同样，系统在正常情况下可能会正确执行规则，但在高负载、部分中断或依赖项故障时，可能会出现不可预测的故障。

应对这些风险，需要在全面掌握系统状况并接受治理监督的前提下实施运行时控制。这包括根据角色和数据敏感度执行策略，限制工具调用和授权委托，以可预测的方式处理故障模式，并生成支持调查、审计和合规的证据。

如果缺乏治理、可观测性和韧性，仅依靠模型安全无法为企业级运行的AI系统提供所需的保障。因此，成熟度较高的组织会将AI安全视为系统和治理问题，而非仅仅是模型问题。

作者

Bob Walder：NSS Labs高级分析师
lan Foo：NSS Lab首席技术官兼产品执行副总裁

贡献者

本研究由业内安全、云和AI领域的领军人士共同完成。

Cameron Delano，高级解决方案架构师，F5
Jeanette Hurr，全球解决方案架构师，F5
Riggs Goodman III，AI安全与隐私首席解决方案架构师，AWS
Raj Bagwe，高级解决方案架构师，AWS
Zachary Riffle，安全架构师，Microsoft

界定AI安全责任范围

使用AI服务的组织所面临的风险，与构建自定义模型或从头开始训练模型的组织存在根本差异。明确实施范围，才能确定哪些安全控制措施由组织内部管理，哪些由服务提供商管理。

五种实施范围

1. 在最基础的层面，面向消费者的AI应用（如ChatGPT、Claude或Gemini）几乎将所有安全责任都交由提供商承担。提供商负责模型安全、基础设施保护、基础防护机制和数据保护。组织则重点制定可接受使用政策、控制用户访问权限，并结合业务场景验证输出。安全工作主要侧重于防止员工输入敏感数据，以及监控违反政策的行为。
2. 具备AI功能的企业应用（例如Salesforce Einstein或Microsoft Copilot）采用共同责任模型。提供商负责模型安全、应用级控制和集成安全，客户则负责基于角色的访问控制、数据分类和工作流权限。安全重点转向身份集成、数据治理，以及可证明使用方式适当的审计日志。
3. 部署预训练基础模型的组织通过Amazon Bedrock或Azure OpenAI等平台部署这些模型时，需要承担更多安全责任。提供商负责模型安全和基础设施，而客户负责提示词工程、检索架构、输出过滤和工具权限。安全重点也扩展到输入完整性、输出风险防范，以及对整个系统的全面可观测性。
4. 微调模型会进一步加重组织的安全负担。提供商仅负责基础设施和基础模型安全，而客户则负责训练数据筛选、微调安全、部署控制以及所有运行时安全。安全工作必须涵盖数据投毒防范、模型评估，以及贯穿开发和生产生命周期的全面防护机制。
5. 在最复杂的层面，自主训练的模型几乎将全部安全责任交由组织承担。提供商仅负责基础设施，而模型开发、训练管道安全、部署和运行时控制的各个方面均由客户负责。安全工作涵盖从数据收集到生产监控和事件响应的完整生命周期。

了解共同责任

实施范围从根本上决定了客户需要承担的安全责任。对于消费级AI应用，大部分安全责任由提供商承担，组织则重点管控员工如何使用这些服务。对于企业应用，客户需要为身份集成和数据治理承担更多责任，而提供商负责保护底层基础设施。使用预训练基础模型时，大量安全责任将转移至组织，包括提示工程、检索架构和全面的运行时控制。最后，对于微调模型和自主训练模型，几乎所有安全责任都由客户承担，涵盖从训练数据整理到生产环境监控和事件响应的整个过程。

这种责任共担模式与现有的云安全运作方式一致。在开展AI安全规划之前，必须明确实施范围。实施范围决定了哪些安全能力必须由组织内部构建，哪些由提供商管理，以及哪些方面需要协同监督。如果未能清晰理解并落实实施范围，组织可能会在提供商已管理的控制措施上过度投入，也可能会遗漏尚未解决的关键缺口。

新型威胁模型：传统安全假设为何不再成立

传统应用安全建立在输入范围有限、执行路径可预测且结果确定的假设之上。AI系统不符合这些假设，并且往往会使其失效。AI系统接受非结构化的自然语言输入，生成非确定性响应，并且通常会在多轮对话中保留上下文。即使外围应用经过精心设计，模型仍会引入概率性行为，仅依靠经典威胁建模很难应对。

现代AI部署也比“输入提示词，输出响应”更为复杂。在实际企业环境中，AI系统通常会连接内部文档、数据库、API和外部服务。一种常见架构是检索增强生成（RAG）。在这种架构中，模型会在运行时动态检索外部内容（例如政策文档、知识库文章或客户记录），从而比仅依靠模型训练数据更准确地回答复杂问题。

许多部署还会更进一步，采用自主系统或基于智能体的系统，无需人工直接干预或指示即可决定下一步操作。这些AI智能体通过与外部工具交互来确定要执行的操作。外部工具是可将AI能力扩展到文本生成之外的编程接口。工具是独立的函数，使AI系统能够与外部系统交互并执行操作，例如查询数据库、调用REST API、执行代码、访问文件系统或调用企业应用。检索增强生成（RAG）通过获取上下文信息来辅助生成响应，而工具则使AI系统能够执行操作，并更改下游系统的状态。

每个工具都构成一道安全边界，拥有各自的权限和“影响范围”。当AI智能体访问某个工具时，它也会获得执行该工具所支持的任何操作的能力。虽然这些能力有助于提高效率并扩大规模，但也会以许多安全团队不熟悉的方式扩大攻击面，而且难以通过传统控制措施进行治理。

有句老话说：“太阳底下无新事。”安全威胁与生活中的其他事物同样如此。这意味着，AI安全工程师不仅要关注AI特有的攻击面，也要同样警惕缓冲区溢出和网络层规避等传统攻击面。同时，AI系统面临的威胁显然远不止传统漏洞利用。

这些威胁包括指令操纵（提示词注入）、通过检索内容实施上下文投毒、利用生成的输出窃取数据、滥用工具型系统中的委托权限，以及破坏可靠性而非机密性的降级攻击。例如，AI可以用多少种不同方式对社会安全号码（SSN）进行编码或混淆？此外，如果可以要求AI系统扮演个人身份信息（PII）被提取的当事人，又有多少种方法能诱骗AI泄露此类信息？

公认的独立测试机构已在标准化测试框架和方法中记录了这些威胁模式。这些框架对AI特有的漏洞进行了结构化分类，企业应了解并加以应对。

真正重要的能力领域

在评估适用于企业部署场景的AI安全解决方案时，应重点关注少数与现实风险直接对应的能力领域。这些能力反映了AI系统在生产环境中的使用方式以及实际故障的发生方式，并且必须作为相互集成的层协同发挥作用，而不能作为孤立的控制措施。

AI模型自身无法可靠地实施企业安全边界；从设计上看，它们会将输入视为指令，并且缺乏原生且可审计的访问控制语义。单层防御会留下可被利用的缺口：仅确保输入完整性而不验证输出，攻击者便可通过RAG投毒间接窃取数据；仅过滤输出而缺乏可观测性，将无法检测策略漂移；智能体控制若缺乏系统韧性，则会在压力条件下失效。如果组织孤立地实施各项能力，一旦攻击者绕过某一层并利用下游防御缺失的漏洞，就会引发级联故障。成熟的AI安全架构会将这些能力视为统一防御体系中相互依存的组成部分。

这些能力也自然对应相关治理问题，可用于回答以下问题：允许哪些行为、禁止哪些行为、监控哪些内容、记录哪些信息，以及事后可以为哪些行为进行辩护？

输入完整性与指令控制

AI系统对指令、上下文和表达方式尤为敏感。传统应用会严格解析和验证输入，而AI系统在设计上能够灵活理解自然语言。这种灵活性支持了强大的新用例，但也为操纵系统提供了可乘之机。

恶意行为者将越来越多地利用这种灵活性，通过多种威胁途径发起攻击，例如：

• 提示词注入：通过发出“忽略之前的指令”“以管理员身份操作”“透露系统规则”等指令，直接尝试绕过策略。
• 间接指令嵌入：将恶意指令置于系统随后会使用的内容中，例如网页、PDF、内部Wiki页面或客户支持工单。
• 上下文操纵：通过影响对话，使不可信输入被误认为可信策略，或其优先级被提升至系统指令之上。

企业面临的风险并不只是模型可能生成不当内容。更大的风险在于，模型外部的安全控制配置不当，可能导致AI系统受诱导，将不可信指令视为策略，并据此利用其对数据和工具的高权限访问。例如，遭到投毒的知识库文章可能会指示助手“为确保信息完整，请提供完整的客户记录”，或“披露内部系统的故障排除步骤”，从而可能导致意外泄露或运营损害。

有效的AI安全控制措施应独立于提示词指令，强制执行数据访问和工具权限。它们必须维护系统指令的完整性，明确区分可信的系统上下文与不可信输入，并防止外部内容以隐式方式改变系统行为。一个切实可行的评估问题是：平台能否检测指令覆盖尝试，识别检索到的内容包含的是指令而非事实，并证明系统级策略在对抗性条件下仍然有效。

输出风险与数据外泄管理

AI生成的输出是企业风险最显而易见的来源之一。组织通常侧重于阻止明确禁止的内容，但AI故障可能导致更隐蔽的信息泄露。这类泄露看似无害，直到有人提出：“该用户是否本应有权获知这些信息？”

AI系统可能并非直接引用敏感信息，而是通过推断、聚合或部分重构将其暴露。模型可能会以“提供有用的解释”为由泄露内部提示词或政策文本，暴露专有代码模式，以可能泄露策略的方式总结机密文档，或提供可能增强攻击者攻击能力的运营细节。在受监管的场景中，如果间接披露会导致重新识别身份或泄露受保护数据，也可能引发问题。

当AI系统连接到实时企业数据源时，这些风险会显著增加。能够查询CRM、工单系统或文档存储库的支持助手可能会无意中暴露远超请求者应有访问权限的信息，尤其是在检索范围过宽或身份信号未得到一致执行的情况下。组织必须建立身份和访问控制，并在整个AI系统中一致执行，涵盖用户身份验证、数据检索和输出生成。缺少这些控制措施，操纵企图就会得逞。即使组织实施了严格的访问控制，AI也可能将多个来源整合为单一的叙述性回复，从而模糊信息边界。

输出风险管理不能仅依赖简单的关键词过滤。控制措施应能识别正在披露哪些数据、这些数据为何敏感，以及在什么条件下可以披露。企业应评估控制措施是否采用适当的粒度（类别、敏感级别、司法管辖区），策略是否考虑角色，以及系统在阻止或修改输出时能否提供合理且经得起审查的解释。从治理角度看，企业需要能够证明敏感数据控制措施确实存在并得到一致执行。

系统韧性和稳健性

并非所有AI故障都会引发明显异常。有些破坏性较大的故障会悄然发生，因为系统在压力下会逐渐退化。长时间运行的会话、格式错误的输入（包括被刻意放大到系统无法处理的输入）、重复查询或异常复杂的任务，都可能在不造成明显中断的情况下削弱策略执行的一致性。在这些情况下，系统仍可运行，但可能以不安全的方式运行，或性能有所下降。

系统性能下降时，往往会以开放方式失效，而不是以关闭方式失效。安全分类器可能会超时并被绕过；检索步骤返回的结果范围可能超出预期；速率限制的应用可能不一致；即使策略检查失败，工具调用也可能继续执行。在将多个步骤串联起来的智能体系统中，轻微的性能下降可能产生连锁反应，导致后续环节执行不安全的操作。

韧性不仅是一项工程质量，也是一个治理问题。只能在理想条件下发挥作用的控制措施，不能算作有效的控制措施。安全团队需要评估AI安全控制措施在非理想条件下的表现，以及能否及早发现故障并以可预测的方式进行处理。这包括针对流量激增、恶意查询模式等情况开展压力测试，

长上下文交互，以及依赖项故障，例如身份提供商延迟、检索服务中断或连接器错误。

成熟的AI安全平台不仅应帮助组织了解和管理攻击模式，还应帮助其了解和管理故障模式。这包括安全的默认设置、清晰的错误处理、子系统性能下降时一致的策略执行行为，以及可帮助安全团队在性能下降演变为业务问题之前及时识别的运营遥测能力。

策略准确性与权衡管理

技术上有效但会干扰运营的安全控制措施通常难以持续实施。在AI环境中，这种矛盾尤为突出，因为策略边界往往取决于具体情境，而非简单的二元划分。例如，同一请求对某个角色可能合规，对另一个角色则可能被禁止；基于公开来源生成的响应可能可以接受，但基于内部数据生成的响应则可能无法接受。归根结底，何为“恰当”的策略属于治理决策，而非纯粹的技术决策。

过于严格的控制措施可能会阻碍合法的业务活动，并促使人们使用“影子AI”系统；而执行不力则会使组织面临法律和声誉风险。实现适当平衡不仅需要调整控制措施，还需要根据风险承受能力、业务背景和问责要求作出治理决策。

AI安全平台必须提供对误报和漏报的可见性，说明决策原因，并支持在结构化变更控制下调整策略。如果系统阻止某项请求，组织需要了解具体原因：请求中包含敏感数据、疑似存在指令覆盖企图、用户缺少授权，还是匹配了高风险模式。如果缺乏这种透明度，团队就无法以负责任的方式调整控制措施，也无法向管理层或外部审计人员说明相关结果。

从治理、风险与合规（GRC）的角度来看，策略的准确性也是成熟度的体现。不透明、不可预测或无法调优的控制措施会成为负担，因为这些措施无法得到有效审计，也难以为其合理性提供有力依据。相反，可调优但缺乏规范管理的控制措施，可能因临时例外而被削弱。成熟的平台支持结构化策略管理，例如版本控制、审批、基于角色的应用，以及通过报告让管理层了解风险是否在逐步降低。

面向安全关键型决策的确定性验证

概率型AI防护机制能够有效检测大多数策略违规行为，但某些安全关键型决策需要数学上的确定性，而非统计置信度。授权策略、法规合规性验证和安全关键型基础设施控制无法容忍机器学习系统固有的不确定性。

自动推理采用形式化验证技术，通过为特定控制点提供可证明的正确性，对概率型防护机制形成补充。基于机器学习的检测会给出置信度分数，而自动推理则通过数学方法证明策略是否在所有可能的条件下均成立。

确定性验证在以下情况下至关重要：

• 授权决策：验证访问控制策略是否针对所有用户角色和数据分类正确实施
• 合规性验证：证明在部署前已满足监管要求（GDPR数据驻留要求、HIPAA访问限制）
• 安全关键系统：确保控制物理基础设施或金融交易的AI系统不会违反安全约束

组织应明确哪些控制措施需要形式化证明，哪些需要检测：内容过滤和通用防护机制可受益于机器学习的灵活性；授权执行和合规性验证则需要形式化验证所提供的确定性。成熟的AI安全平台会整合这两种方法：通过概率性检测广泛覆盖威胁，并对绝不能失效的控制措施进行确定性验证。

组织应明确哪些控制措施需要形式化证明，哪些需要检测：内容过滤和通用防护机制可受益于机器学习的灵活性；授权执行和合规性验证则需要形式化验证所提供的确定性。成熟的AI安全平台会整合这两种方法：通过概率性检测广泛覆盖威胁，并对绝不能失效的控制措施进行确定性验证。

智能体AI与委托权限

随着AI系统从被动助手演变为组织工作流中的主动参与者，一类新的风险随之出现：委托权限。智能体AI系统可以自主调用外部工具和API、修改记录或触发工作流。实际上，它们如同拥有广泛访问权限且行动迅速的数字员工。

这在一个陌生的情境中引出了常见的治理问题。系统获准执行哪些操作？在什么条件下可以执行？如何限制权限？如何防止权限升级？如何维持职责分离？如果不明确限制自主权，小错误可能会在多个系统中迅速扩散。模型若误解用户意图，可能会向错误的受众发送电子邮件、创建包含敏感信息的工单、批准本应经过审核的操作，或以可能引发下游运营后果的方式更改记录。

有效的控制措施必须强制执行最小权限原则，防止未经授权使用工具，并支持问责。这包括：明确管理工具权限；限制高影响操作（尤其是会改变系统状态的操作）；要求确认中等影响操作（例如，起草但不发送对外通信内容、提出但不应用配置更改，或准备但不执行数据查询）；要求敏感操作必须经过人工审批（例如，修改财务记录、更改访问权限、执行特权基础设施命令、代表组织发起对外通信或批准交易）。此外，还应检测不安全的操作链，即一系列单独来看均获准的操作，在缺乏监督的情况下产生绝不应出现的结果。

评估此能力的一种实用方法，是考察系统能否实施分级自主控制，例如允许自由执行无害操作，要求确认中等影响的操作，并禁止高影响操作或将其上报处理。治理负责人应将智能体AI视为授权问题，而非模型问题。如果不会授权初级员工单方面执行某项操作，也不应将这种权限授予AI智能体。

可观测性、审计和取证

当AI系统出现问题时，最重要的不只是弄清发生了什么，还要看组织能否清楚说明问题发生的过程和原因。在企业环境中，能否提供确凿的问题证据，决定了事件是能够得到解释并结案，还是会演变成长期的治理难题。

如果缺乏足够的可见性，安全团队在响应事件时只能依赖不完整的日志、假设和直觉。如果事后无法检查和衡量策略与控制措施的行为，就无法证明其有效性、为其提供依据或加以改进，治理工作也会因此受阻。对于AI系统而言尤其如此，因为非确定性和上下文因素可能导致结果难以复现，甚至完全无法复现。

AI安全平台必须提供详细的日志记录、清晰的归因和及时的告警，企业还应能够端到端重建AI交互过程，包括收到的输入、所应用的身份和授权上下文、检索到的内容（如适用）、当时生效的系统指令、模型输出，以及触发的任何工具或下游操作。当控制措施介入时，例如阻止请求、修改输出或阻止操作，应记录介入原因及所依据的策略。

从治理、风险与合规（GRC）的角度来看，可审计性至关重要。组织需要证明控制措施确实存在并按预期运行，例外情况得到了妥善处理，且变更始终受到跟踪。

为何缺少GRC的AI安全注定失败

AI系统的运行速度和规模已超出传统治理流程的应对能力。一旦发生故障，组织能否证明其具备控制能力、明确意图并落实问责，将成为评判依据。在这种环境下，脱离治理、风险与合规的AI安全体系本身就十分脆弱。

监管机构和董事会需要了解风险是否已被识别、控制措施是否适度，以及相关决策能否得到合理解释。无论初衷如何，无法提供证据的安全团队都难以为最终结果作出有力说明。

GRC职能在将技术控制措施转化为有据可依的企业实践方面发挥着关键作用，包括定义可接受的使用方式、记录风险决策、验证控制措施的有效性，并确保变更始终可跟踪、可审查和可审计。

结论：企业级AI治理

AI不再是边缘技术，而正成为核心基础设施，影响着企业的运营、竞争和决策方式。

随着AI系统逐步融入关键业务流程，企业必须审慎地从试验探索转向责任落实。这要求企业对AI安全供应商提出更明确的要求，包括透明披露局限性、支持独立验证，并承诺持续迭代改进，而非仅提供一次性保障。

问责还需要内部协调一致。安全、IT、法务、风险和业务等利益相关方必须在事件发生前，就风险容忍度、升级路径和响应策略达成一致。AI安全并非由单一团队负责，而是整个企业的共同责任。

能够成功应用AI的组织，往往能兼顾创新与规范。仅靠创新无法形成持久优势；随着系统规模扩大，只有充分了解风险、建立风险监测机制并实施风险治理，才能实现可持续的成功。有效的AI安全并非消除不确定性，而是以透明、负责任且经得起审查的方式加以管理。

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