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在当今的企业格局中，诸如 AI 工具的不协调使用 ChatGPT 和 副驾驶 正在带来严重的挑战——数据泄露、不一致的安全性和失控的成本。如果没有集中监督，企业难以管理风险，遵守诸如此类的法规 欧盟人工智能法案，并控制人工智能支出。
解决方案？ 一个 AI 指挥中心：用于管理、监控和保护所有 AI 操作的中央平台。它提供：
例如，使用集中式人工智能治理的企业已将漏洞控制时间从4小时缩短至30分钟，并将每月的人工智能成本降低到2,000美元以下。通过整合工具和自动化工作流程，人工智能指挥中心可确保安全、可扩展且经济高效的人工智能运营。
让我们来探讨这个系统如何改变企业的人工智能管理。
一个 AI 指挥中心 -也称为控制平面或控制塔-是一个集中式平台，可让企业对其人工智能代理、模型和工具进行全面的监督和管理。与专注于静态数据的传统数据治理系统不同，该平台旨在处理人工智能的动态和不断演变的特性。它是 IT 领导者的重要中心，使他们能够监控性能、执行安全协议并优化整个 AI 生命周期中的资源使用。鉴于人工智能系统的不可预测行为，这种集中式方法尤其重要。
人工智能提示在关键方面与数据库查询不同：虽然数据库查询返回一致的结果，但即使输入相同，人工智能输出也会有所不同。这种可变性需要高级监控功能，跟踪漂移、代币使用情况、接地情况和意图分辨率等指标。传统的治理系统无法应对这些挑战，但是人工智能指挥中心通过提供量身定制的仪表板、警报系统和自动化保障措施来管理生成式人工智能的复杂性，从而填补了空白。
“人工智能治理是指监控和管理组织内人工智能活动的能力。它包括跟踪和记录企业内部部署的数据和模型来源的流程和程序。”-IBM
实际上，AI 指挥中心可与现有安全工具无缝集成，例如 微软卫士 或 Purview-解决特定于 AI 的风险，例如越狱尝试、即时注入攻击和数据泄露。它还通过自动进行监管映射以符合欧盟人工智能法案或HIPAA等标准来简化合规性，同时保留模型交互的详细审计记录。对于在未来 12-24 个月内从少数孤立的人工智能工具过渡到数千个半自治代理的组织来说，这种集中式系统对于确保安全和可扩展的人工智能运营至关重要。
AI 指挥中心核心功能：治理、管理和安全功能
AI 指挥中心为管理 AI 运营提供了结构化、安全和合规的框架。这种设置至关重要，因为90％的组织数据是非结构化的，构成了生成式人工智能的支柱，而48％的全球首席信息安全官对与人工智能相关的安全风险增加表示担忧。有了这个基础，组织可以实施强大的治理、数据管理和安全协议。
治理始于对提示和响应进行分类的自动化工具，扫描财务记录、健康数据或知识产权等敏感信息。这些系统不依赖手动标记，而是使用高级分类器来识别数据中的模式。一旦进行了分类，集中式策略实施便允许管理员通过单一操作来应用策略，即阻止与未经授权的服务共享敏感数据或使用敏感度标签自动对其进行加密。
详细的审计跟踪记录了每一次交互，跟踪谁访问了哪个 AI 应用程序、何时以及涉及哪些数据或提示。这种级别的日志记录对于合规性审查和安全调查非常宝贵。为了与法规保持一致，使用诸如此类的工具 合规经理 提供与《欧盟人工智能法案》、《通用数据保护条例》和 HIPAA 等框架对应的即用型模板。自动风险评估，例如 微软 Purview的 DSPM 扫描顶部 分享点 过度分担风险的网站，进一步确保敏感数据的安全。组织还可以强制执行数据驻留规则，确保 AI 仅在经批准的区域处理数据，并设置保留政策，在规定的时间段后删除交互日志，从而最大限度地降低暴露风险。
基于角色的访问控制 (RBAC) 确保 AI 代理在与其用户相同的权限框架内运行。通过与身份管理系统集成，例如 微软 Entra，为每个代理分配了唯一的身份，执行了最小权限原则，即仅授予访问其任务所需的数据的权限。
无论数据走到哪里，敏感度标签都伴随着数据，确保即使 AI 检索到加密文件，系统也会在显示内容之前验证用户权限（例如 VIEW 或 EXTRACT）。集中式数据发现工具映射敏感信息，识别谁有权访问，并监控 AI 模型如何与之交互。提高可见度至关重要，尤其是在数据安全态势管理（DSPM）市场预计将从2024年的18.6亿美元增长到2033年的225亿美元的情况下。
AI 指挥中心针对特定于 AI 的威胁（例如即时注入、越狱和数据中毒）实施实时防御。数据丢失防护 (DLP) 策略监控互动，自动屏蔽或编辑敏感数据，例如信用卡号、社会安全号码或专有代码。对于内部威胁，内部风险管理 (IRM) 模板会标记异常行为，包括反复的即时注入尝试或未经授权访问受限材料。
通过安全启动、虚拟可信平台模块 (vTPM) 和客户管理加密密钥 (CMEK) 等措施来增强基础设施安全性，从而保护 AI 模型及其训练数据。输入/输出过滤可确保在到达模型之前删除潜在有害的脚本或注入内容。利用人工智能进行实时威胁检测的公司报告称，漏洞控制时间缩短了41％，这突显了这些安全措施的有效性。
自适应保护动态为用户分配风险等级。那些被标记为高风险的人将面临更严格的 DLP 行动或更高的访问要求，从仅仅检测违规行为转变为积极防范违规行为。通过将这些功能集成到集中式系统中，组织可以获得必要的可见性和控制力，从而在不同的用例和数千个代理中安全地扩展人工智能。
AI 指挥中心通过整合管理任务和自动化工作流程来简化和增强每天 AI 操作。这些平台不仅仅依赖人工监督，而是自动跟踪使用情况、支出和性能。这个统一的系统让团队可以全面了解所有 AI 资产，包括原生副驾驶、第三方代理和自定义模型。通过集中运营，组织可以用简化的工作流程取代分散的流程，在潜在问题升级之前检测并解决问题。
对此类系统的需求变得越来越紧迫。根据 Gartner，到2028年，人工智能代理将处理15％的日常工作决策，较2024年的0％大幅增加。随着企业从管理一些孤立的人工智能工具过渡到监督成千上万的自主代理，拥有一个集中式控制平面至关重要。没有它，IT团队将面临诸如无法跟踪活跃模型、无法保护敏感数据或遇到意外预算超支等挑战。通过建立在先前的治理框架基础上，指挥中心确保从监控到执行的持续监督。
AI 指挥中心提供组织内所有 AI 活动的全面视图，提供实时监控和内置可观察性。这种 “单一管理平台” 方法可确保警报、评估结果和日志自动关联，从而实现快速诊断和调试。使用 Open Telemetry 和 Azure Monitor 等集成来跟踪令牌消耗、提示/响应日志、延迟峰值和错误群集等关键指标。此外，绩效指标还延伸到质量指标，例如任务遵守率、意图解决率、工具调用成功率和基础性。
当代理遇到问题时，团队可以立即查看详细的跟踪数据以确定问题。智能路由系统通过将请求定向到容量最大或延迟最低的模型、减少延迟和优化资源来确保效率。为了加强问责制，通过 Microsoft Entra 等系统为每个代理分配一个唯一的身份，确保每项操作都可审计，并与特定所有者或部门相关联。
除了性能监控外，AI 指挥中心还通过优化资源分配来解决成本管理问题。集成的 FinOps 工具实时跟踪每个代币、API 调用和计算周期，从而实现精确的退款和预算提醒。成本中心标签可以分配给特定的代理商或项目，确保费用得到准确分配。
通过将多个工具整合到单一平台中，组织可以降低许可费用，将单独的安全、隐私和治理产品替换为一个全面的解决方案。用于数据卫生的自动化功能可识别和消除冗余、过时和简单 (ROT) 数据，帮助团队降低存储和处理费用。这些平台还可以自动进行合规性评估并生成GDPR、HIPAA和欧盟人工智能法案等法规的证据，从而减少了体力劳动，避免了昂贵的罚款。
“传统上，组织被迫使用各种互不关联的工具来管理敏感数据的安全、隐私、治理和合规性，这导致结果不一致，成本和复杂性增加。” — Securiti
高级指挥中心还可以检测未经授权的活动，例如云环境中的加密采矿，这可能会推高基础设施成本。通过消除未使用的代理和强制执行最低权限访问，组织可以减少不必要的开支并最大限度地降低安全风险。这种方法可以实现更精简、更负责任的人工智能运营，确保每花一美元都能带来可衡量的商业价值。
在深入人工智能指挥中心之前，评估贵组织的基础架构、治理和团队是否准备好处理这种集中式系统至关重要。首先检查您的数据成熟度，即代理访问、处理和存储信息的程度。这包括了解数据驻留需求以及日志和训练数据的保留政策。如果没有这些基本要素，敏感信息可能会通过不受监控的渠道泄露，从而可能违反GDPR等法规，这可能导致高达2000万欧元或全球收入的4％的罚款。
接下来，评估您的基础设施是否可以支持集中式 AI 运营。这意味着实施诸如 Azure 日志分析之类的工具来进行集中记录，为代理分配唯一身份，并采用标准化协议，例如模型上下文协议。使用微软Purview等工具进行数据访问审计，以发现SharePoint等平台中的 “过度共享” 数据。此步骤有助于防止 AI 代理向未经授权的用户暴露敏感信息。
利益相关者协调是另一个关键部分。确定数据、风险和合规性的关键所有者，并制定高管 AI 治理章程以确保问责制。统计数据显示，近70％的组织由于资产管理不善或资产未知而面临网络漏洞。要有效管理风险，请使用威胁建模框架，例如 步伐 以 1—5 的比例评估机密性、完整性和可用性的用例。
一旦这些就绪因素得到解决，重点就可以转移到克服部署挑战上，同时保持合规性。
人工智能部署的最大障碍之一是解决 “影子人工智能” ——未被跟踪的工作负载，不仅会造成安全漏洞，还会推高运营成本。为了解决这个问题，组织必须注册云端、本地和边缘环境中的所有 LLM 端点。如果没有明确的清单，IT 团队将无法了解活动模型、谁管理这些模型及其相关成本。
在治理措施的基础上，强有力的利益相关者协调可确保安全高效的部署。集中监督是关键——跟踪所有人工智能终端可以降低影子人工智能的风险。建立统一的策略框架，通过集中式网关路由每次 AI 交互，保持一致的安全态势。尽早采用经批准的框架可以最大限度地降低维护成本并确保无缝的互操作性。对于高风险模型，例如代码生成中使用的模型，可以考虑实施 Just-In-Time (JIT) 经理批准令牌以增强控制。
“治理不是附加组件；它是允许大型语言模型在不暴露风险的情况下增加价值的操作系统。” — TechCo 人工智能治理主管
对新政策的抵制可能会阻碍采用，尤其是在这些政策被视为过于严格的情况下。分阶段的方法可以简化这种过渡。从基于审计的监控开始，观察人工智能行为并识别模式，然后再推出更严格的控制措施。通过自动化解决安全问题-使用工具编辑 PII 并在不影响工作效率的情况下模拟即时注入攻击。分配具有明确所有权的唯一代理人身份，并维护详细的版本历史记录，以确保透明度和可审计性。
人工智能指挥中心是旨在应对成本上涨、安全漏洞和合规差距等挑战的组织的关键工具。通过对所有人工智能资产进行集中监督，它消除了可能导致代价高昂的数据泄露或预算超支的盲点。一个很好的例子是微软采用了 ServiceNo 人工智能控制塔将于 2025 年 12 月管理其企业 AI 代理。这一决定突显了集中化治理如何在不失去控制的情况下从管理少数副驾驶无缝扩展到数千名代理人。这种方法不仅降低了风险，而且还为节省大量成本创造了机会。
考虑一下：在10,000个代币的上下文中进行一次GPT-4调用的费用约为0.30美元。按每月一百万个电话的规模计算，这加起来约为30万美元。但是，通过使用指挥中心来实施代币上限、模型分层和实时预算警报，组织可以显著减少这些开支。例如，每次查询仅削减100个代币每年可以大规模节省约12万美元。Nick Chase，首席人工智能官 云几何，完美地概括了这一点：
“如果成本是看不见的，那不是任何人的问题。当它可见时，它就会成为每个人的问题”。
这些成本效率凸显了运营节省与强有力的治理之间的直接关系。除了经济利益外，集中指挥中心还增强了运营弹性。例如，医疗保健提供商利用了杠杆 克劳德-2 用于临床记录摘要，通过实施符合 HIPAA 的 PII 屏蔽和通过集中监督锁定模型版本，将响应时间从四小时缩短到仅 30 分钟。同样，一家金融服务组织通过在美国东部地区强制执行数据驻留以及对敏感账号进行输出编辑，在六个月内实现了零违规行为。
主动治理是蓬勃发展的人工智能项目与那些在监管审查下崩溃的人工智能项目区分开来的原因。标准化协议确保遵守欧盟《人工智能法》和《通用数据保护条例》等法规，处罚金额可能高达2000万欧元，占全球收入的4％。借助人工智能指挥中心，组织不仅可以避免这些潜在的陷阱，还可以为可扩展和合规的创新创建框架，将人工智能投资转化为可衡量的业务成功。
人工智能指挥中心是组织保持监管合规性的中心。它提供了不同环境中所有数据、AI 模型和工作流程的集中式实时概览。通过自动跟踪关键细节（例如数据来源、敏感度级别和使用模式），它使企业能够执行一致的政策，无需手动工作即可生成可供审计的报告。
该平台包括 自动控制 对数据进行分类和保护，强制加密，并监控任何违反规则的情况。它实时识别威胁并解决风险，确保持续保持合规性。如果出现问题，系统会记录事件，启动纠正措施，并记录响应以备将来审计。
通过鼓励安全、法律和数据治理等团队之间的协作，人工智能指挥中心使合规工作与业务目标和不断变化的法规保持一致。这将合规性从被动的琐事转变为主动的、可扩展的战略。
AI 指挥中心通过提供以下服务来增强安全性 集中监督 和 基于策略的保护 适用于所有 AI 模型、数据集和应用程序。安全团队能够跟踪风险设置、检测未经授权的访问和举报异常活动，从而确保透彻了解潜在漏洞。
关键功能，例如 访问控制 和 身份管理 确保只有获得授权的人员才能训练、部署模型或与模型互动。敏感信息在传输和存储期间均通过加密得到保护，并且已制定自动化政策，在私人数据与人工智能系统交互之前对其进行屏蔽或编辑。
为了应对人工智能特有的风险，该平台提供了诸如此类的工具 即时过滤， 输出验证，以及 模型风险评分，这有助于缓解偏差、数据泄露或错误输出等问题。通过持续的监控和记录，安全团队可以接收实时警报和合规性报告。自动化的工作流程进一步实现了对事件的快速响应、撤销不安全的变更并遵守治理标准。
AI Command Center 通过将模型、代理和工作流程的管理整合到单一平台中，帮助企业简化 AI 运营并降低成本。这消除了对多种工具的需求，减少了与重复的软件许可证、冗余的数据管道和耗时的手动流程相关的费用。它还跟踪未充分使用的模型和空闲的计算资源，自动扩展或关闭它们以削减云计算账单。
该平台运行在 即用即付 定价模式，允许公司仅按实际用量付费，而不是承诺支付固定的订阅费。这种灵活的方法有助于避免过度配置，同时仍能提供高级功能，包括企业级合规性。
内置的人工智能治理通过自动执行关键任务（例如策略执行、审计记录和风险评估）进一步降低成本。通过简化操作和确保合规性，人工智能指挥中心不仅削减了开销，还提高了运营效率。
