【Udemy中英字幕】Principles of Governance in Generative AI

生成式人工智能的治理原则

应对负责任的生成式人工智能的风险、合规性和道德问题

讲师：YouAccel Training

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您将学到什么

生成式人工智能 (GenAI) 基础知识：了解 GenAI 技术的核心概念和变革潜力。
人工智能治理的重要性：探索为什么治理框架对于负责任地管理人工智能创新至关重要。
风险识别和管理：学习识别、评估和减轻与部署 GenAI 系统相关的风险。
第三方风险管理：深入了解评估和监控外部合作关系，以降低第三方风险。
供应商合规策略：培养技能以确保供应商符合治理和安全政策。
数据泄漏预防：了解数据泄漏的风险并探索保护 AI 工作流中敏感信息的方法。
数据治理框架：了解如何为 AI 系统定义数据所有权、管理和保留政策。
人工智能的监管合规性：探索影响 GenAI 的主要法规，包括跨司法管辖区管理合规性的策略。
访问控制实施：获得基于角色的访问控制的实际见解，以保护 GenAI 应用程序的安全。
用户意识和培训计划：探索制定用户培训和意识计划的有效策略。
监控用户行为：了解如何监控 GenAI 系统使用情况以检测异常并防止滥用。
人工智能系统的身份治理：了解如何在人工智能平台中安全地管理用户身份和身份验证。
事件响应计划：制定有效应对人工智能相关事件的策略并进行事件后分析。
GenAI 中的道德考虑：探索人工智能治理中的道德挑战，重点关注透明度、公平性和缓解偏见。
已批准应用程序的治理：了解如何评估和更新已批准的 GenAI 工具以符合不断发展的政策。
GenAI 治理的未来趋势：深入了解新兴技术、AI 监管趋势以及 AI 治理实践的未来。

探索相关主题

生成式人工智能 (GenAI)
数据科学
发展

要求

无先决条件。

描述

本课程针对新兴的生成式人工智能 (GenAI) 领域，全面探讨治理框架、法规遵从性和风险管理。本课程专为寻求深入了解有效 GenAI 治理理论基础的专业人士而设计，强调创新、道德和监管监督之间的复杂相互作用。学生将通过结构化的课程接触基本概念，深入探讨管理 GenAI 系统的挑战和机遇，使他们能够预测风险并使人工智能部署与不断发展的治理标准保持一致。

课程首先介绍生成式人工智能，概述其变革潜力以及治理对于确保负责任地使用的重要性。参与者将研究与 GenAI 相关的主要风险，深入了解治理过程中各利益相关者的角色。这一早期重点建立了一个理论框架，指导学生应对管理第三方风险的复杂性，包括制定供应商合规策略和持续监控外部合作伙伴关系。在这些部分中，课程强调周到的治理不仅可以减轻风险，还可以促进人工智能应用的创新。

参与者将探讨监管合规的复杂性，重点关注国际法律框架带来的挑战。本部分重点介绍跨多个司法管辖区的合规管理策略，以及全面记录监管审计的重要性。本课程还涵盖 GenAI 应用程序中访问策略的实施，深入了解基于角色的访问和数据治理策略，以保护 AI 环境免受未经授权的使用。这些讨论强调了组织需要在保持道德规范的同时平衡安全性和效率。

数据治理是一个反复出现的主题，其模块探讨了数据泄露的风险以及在 GenAI 工作流中保护敏感信息的策略。学生将学习如何管理数据权利并防止数据泄露，从而加深对数据使用道德影响的理解。本节还向学生介绍了身份治理，说明了安全身份验证实践和身份生命周期管理如何增强 AI 系统的安全性和透明度。我们将鼓励参与者批判性地思考隐私、安全性和用户便利性之间的交集。

风险建模和管理在课程中发挥着核心作用，为学生提供识别、量化和减轻 GenAI 运营中风险的工具。该课程强调主动风险管理的重要性，介绍了持续监控和调整风险模型以符合组织目标和道德标准的最佳实践。这种对持续改进的关注使学生能够自信地驾驭 AI 治理的动态格局。

参与者还将培养用户培训和意识计划方面的技能，学习如何制定有效的培训计划，使用户能够负责任地参与 GenAI。这些模块强调监控用户行为和保持对 AI 治理最佳实践的认识的重要性，进一步加强了课程的理论基础。通过这种对培训的重视，学生将获得关于组织如何培养负责任的 AI 使用和合规文化的实用见解。

课程结束时，学生将探索 GenAI 治理的未来趋势，包括将治理框架整合到更广泛的企业战略中。课程鼓励参与者思考自动化、区块链和新兴技术如何支持 AI 治理工作。这种前瞻性的方法确保学生全面了解治理实践如何随着技术进步而发展。

本课程提供基于理论的详细 GenAI 治理方法，强调周到的风险管理、合规性和道德考量的重要性。通过参与治理的这些关键方面，参与者将做好充分准备，为负责任的 AI 系统的开发做出贡献，确保 GenAI 的创新符合道德原则和组织目标。