来自SolarWinds的一项新调查显示，IT专业人士对政府加强对人工智能的监管发出了强烈呼声，88%的受访者支持更严格的监管。
这项调查对近700名IT专家进行了调查，强调了安全性是最重要的关注点。高达72%的受访者强调了保护基础设施的措施的迫切需要。紧随其后的是隐私问题，64%的IT专业人士呼吁制定更强有力的规则来保护敏感信息。
SolarWinds的解决方案工程全球负责人Rob Johnson评论道：“IT领导者对人工智能持谨慎态度是可以理解的。随着技术的快速发展，自然会带来任何新兴创新所特有的挑战。”
“安全性和隐私性仍然是重中之重，监管机构的审查也在持续进行。然而，组织有责任采取主动措施，通过增强数据卫生、执行严格的人工智能伦理以及组建合适的团队来领导这些工作。这种主动的立场不仅有助于遵守不断变化的法规，还能最大化人工智能的潜力。”
调查结果恰逢欧盟人工智能法案的实施。在英国，新任工党政府最近在国王的最新演讲中提出了自己的人工智能立法，标志着对监管框架需求的日益认识。在美国，加利福尼亚州议会上个月通过了一项有争议的人工智能安全法案。
除了安全性和隐私性，调查还揭示了IT专业人士更广泛的担忧。大多数受访者（55%）认为政府干预对遏制人工智能生成的虚假信息至关重要。此外，半数受访者支持旨在确保人工智能开发透明度和伦理实践的法规。
挑战超越人工智能监管
然而，人工智能采用面临的挑战超出了监管问题。调查揭示了对数据质量的严重缺乏信任，这是成功实施人工智能的基石。
只有38%的受访者认为自己对人工智能系统中使用的数据质量和训练“非常信任”。这种怀疑并非没有根据，因为40%的IT领导者在遇到人工智能问题时将这些问题归因于算法错误，这些错误源于不足或偏见数据。
因此，数据质量成为人工智能采用的第二大障碍（16%），仅次于安全性和隐私风险。这一发现强调了强大且无偏见的数据集在推动人工智能成功中的关键重要性。
“高质量的数据是准确和可靠的人工智能模型的基石，而这些模型又推动了更好的决策和结果，”Johnson补充道。“可信的数据在IT专业人士中建立了对人工智能的信心，加速了人工智能技术的更广泛采用和整合。”
调查还揭示了对数据库准备情况的广泛担忧。不到一半（43%）的IT专业人士对公司满足人工智能日益增长的数据需求的能力表示信心。这种缺乏准备的情况进一步加剧了对组织在实施人工智能方面行动不够迅速的看法，46%的受访者指出持续的数据质量挑战是一个促成因素。
随着人工智能继续重塑技术格局，这项SolarWinds调查的结果为更强的监管和改进的数据实践发出了明确的呼声。IT专业人士的信息很明确：虽然人工智能蕴含着巨大的潜力，但其成功整合依赖于解决安全性、隐私性和数据质量等关键问题。
(照片由Kelly Sikkema提供)
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