实用的AI治理指南、法规分析和研究 - 面向企业领导者、企业和个人。
简明解释AI治理:它是什么、为什么每个组织都需要它,以及良好治理在实践中的样子。
阅读文章2026
面向董事会、高管和风险官的自我诊断。如果这五个迹象之一适用于您的组织,您的AI治理需要关注。
2026
每个董事会都应该询问的12个AI风险问题,以及显示真实治理与揭示危险缺口的答案框架。
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2026年5月7日欧盟Omnibus之后:透明度义务自2026年8月起适用,高风险AI要求自2027年12月(附件III)和2028年8月(附件I)起适用。这对欧盟以外的企业意味着什么。
2026
EU通过数字综合法案同意简化合规性,2026年8月的透明度截止日期保持不变,但核心高风险义务已根据法规(EU)2026/1744推迟至2027年12月2日适用。
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高风险AI分类的通俗解释:哪些系统符合条件、哪些义务适用,以及组织在2027年12月(附录III独立系统)或2028年8月(附录I内嵌系统)前需要做什么。
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康涅狄格州、科罗拉多州、德克萨斯州、加利福尼亚州正在执法。2026年是美国AI监管停止停留于理论的一年。
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自主AI代理执行真实操作--预订旅行、执行交易、发送电子邮件。我们的治理框架准备得远远不够。
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面向风投和私募股权公司评估AI公司的实用六维框架--从技术验证到监管风险再到治理成熟度。
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澳大利亚在宣布数月后废除了强制性AI护栏。对于企业组织来说,结果是真实的不确定性,这会产生独特的风险。
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临床AI治理与其他行业根本不同。风险概况、监管要求和治理失败的后果都有本质区别。
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信贷、欺诈、反洗钱和资本市场中的AI。监管机构如何将模型风险管理扩展到AI,以及受监管金融机构现在需要做什么。
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ISO 42001是AI管理系统的国际标准。本指南解释其要求、谁需要它,以及如何一步步达到认证就绪状态。
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AI招聘工具承诺效率,但会产生法律和声誉风险。歧视风险、监管要求,以及HR需要了解的内容。
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律师事务所正在快速采用AI,但职业义务创造了超出常规企业政策的治理要求。
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教育机构在两个前线同时应对AI--自身机构的AI使用治理和管理学习环境中的AI使用。
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Federal Reserve的SR 11-7指南是为统计模型编写的。现代机器学习打破了其许多核心假设。
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政府AI使用提出了私营部门治理框架没有完全解决的问责问题。
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大多数组织的AI风险不是来自自建AI,而是来自购买软件中嵌入的AI。第三方AI风险管理是董事会级别的话题。
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每个大规模使用AI的组织都会经历AI事件。大多数组织没有应对计划。
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EU AI法案和GDPR同时适用于处理个人数据的AI系统。对一方的合规并不意味着对另一方的合规。
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保险公司使用AI进行风险评估、理赔评估和欺诈检测。治理义务和歧视风险比大多数认识到的更重大。
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AI审计在更多司法管辖区成为监管要求。包含什么、谁应该进行,以及如何处理结果。
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新加坡开发了亚洲最完善的AI治理框架之一。MAS的FEAT原则、拟议中的人工智能风险管理指引、IMDA模型AI治理框架和EU AI法案相互作用。
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购买AI系统并不能将治理义务转移给供应商。保护您的组织的尽职调查流程。
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并非所有AI治理都是平等的。了解您的组织在成熟度谱系中的位置,以及下一个级别需要什么。
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2026 年哪些国家已有具约束力的人工智能法律,哪些仍依赖指导性文件,以及所有重要期限:欧盟《人工智能法案》与综合修订案(Omnibus)、韩国、美国各州、中国等。
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面向欧盟银行的2026年全景图:EBA的模型风险要求、ECB的监管预期、DORA与《人工智能法案》的重叠之处,以及监管机构要求查看的各类材料。
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2026 年每项 MAS FEAT 原则对新加坡金融机构的具体要求、Veritas 如何评估合规性,以及哪些举措能够经受 MAS 监管的检验。
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英国 GDPR 下 ICO 的人工智能监管框架:合法性基础、公平性、可解释性、数据保护影响评估,以及 2026 年的执法信号。合规在实践中究竟是什么样子。
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Agent 365 正式商用、GPT-5.5、Project Glasswing 与 Gemini Spark 为企业 AI 治理带来了哪些改变:智能体登记册、影子 AI 风险敞口,以及真正重要的控制措施。
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加拿大的联邦人工智能立法(AIDA)随着议会于2025年1月休会而终止,且不会以原有形式重启。加拿大目前没有联邦层面的人工智能法律。魁北克省的25号法律是全国最严格的隐私立法。以下是在加拿大运营以及与加拿大开展业务的组织真正需要了解的内容。
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新加坡金融管理局(MAS)拥有亚洲金融服务业中最为成熟的人工智能治理框架。MAS 的 FEAT 原则、Veritas 方法论以及不断演进的模型风险预期,为整个区域的银行、保险公司和资产管理公司树立了标准。
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数据治理与人工智能治理彼此有别,却又相互关联。良好的数据治理是良好的人工智能治理的前提,如果不治理好人工智能所使用的数据,就无法把人工智能治理好。
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澳大利亚的银行、保险公司和养老金基金同时面对两家强势监管机构的人工智能治理要求。APRA 的运营风险审慎标准与 ASIC 的负责任放贷及市场行为义务,都以许多合规团队尚未完全梳理清楚的方式适用于人工智能。
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AI 扩大了攻击面,在 NIS 2 指令和行业专属监管下产生了新的网络安全义务,并带来了多数安全体系尚未应对的对抗性 AI 风险。这是为 CISO 准备的实务简报。
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英国金融服务业的人工智能治理由三家监管机构共同塑造,它们的职责相互交叠又各有侧重:FCA(行为监管)、PRA(审慎监管)以及英格兰银行(金融稳定)。本文是完整的 2026 年指南。
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AI 智能体从实验走向企业基础设施的速度,已经超过了治理框架的适应能力。本文是一份经过事实核查、以一手资料为依据的 AI 智能体治理指南,面向全球及澳大利亚的组织,阐明这项技术究竟是什么、监管机构的立场落在何处,以及合规、风险与董事会职能当下需要采取哪些行动。
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巴西《通用数据保护法》(LGPD)全面适用于处理个人数据的人工智能系统。ANPD 于 2025 年 9 月成为一家独立监管机构,执法权限得到强化,其机构地位又由 2026 年 2 月的永久性法律第 15.352/2026 号予以确认;ANPD 并将人工智能治理列为 2026 至 2027 年四大监管重点主题之一。以下是在巴西开展业务的企业需要了解的内容。
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日本于 2025 年 5 月通过了其首部专门针对人工智能的法律,即《AI 推进法》。该法没有罚则,没有禁止性规定,也没有强制性的合格评定。但经济产业省(METI)的指南具有实实在在的分量,而由首相担任本部长的新设"AI 战略本部",则彰显了日本对待人工智能治理的认真态度。
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AI带来了双重ESG挑战:AI系统消耗大量能源和资源(环境),影响劳动者和社区(社会),并且需要监督架构(治理),与此同时,AI也被用于改进ESG的计量与报告。各组织需要能够同时应对这两个方面的治理框架。
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韩国国会于2024年12月通过了《人工智能基本法》,该法于2025年1月公布,并自2026年1月22日起施行,是继欧盟《人工智能法案》之后全球第二部综合性国家人工智能法律。结合PIPA(个人信息法)、行业监管机构以及韩国的技术领先地位,本文是完整的2026年治理指南。
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大多数 AI 治理培训项目之所以失败,是因为它们只教合规规则,却没有培养真正的能力。本文将指导你设计出真正能改变员工 AI 决策方式的培训。
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《数字综合法案》(Digital Omnibus)推迟的是高风险规则,而非本项义务。聊天机器人身份披露、人工智能内容标注和深度伪造相关义务自2026年8月2日起适用。这是一份首日合规清单。
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德国企业需要在欧盟人工智能法案、BaFin与BSI的行业监管、由联邦及各州数据保护机构执行的GDPR,以及职场人工智能领域员工委员会(Betriebsrat)共同决定权这一独特维度之间进行合规导航。这是2026年的完整指南。
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新西兰正在发展其人工智能治理方针,《2020年隐私法》、《算法宪章》以及隐私专员办公室的指导意见共同构成了当前的框架体系。这是面向新西兰各类组织的2026年指南。
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印度《2023年数字个人数据保护法》(DPDP法案)目前正在实施,其配套规则已于2025年11月发布,将分阶段生效,至2027年5月全面完成。印度的金融监管机构RBI(印度储备银行)和SEBI(印度证券交易委员会)已发布人工智能相关指引。本文是为在印度运营的机构提供的完整指南。
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拜登总统2023年颁布的人工智能行政令确立了联邦要求,重塑了美国企业人工智能治理的预期。本文梳理2026年的最新态势:各机构已落实的举措、采购要求对联邦承包商意味着什么,以及未来走向。
2026
加拿大联邦人工智能立法在2025年随C-27法案搁置而失效。但PIPEDA、魁北克25号法与各行业监管机构目前已构成真实的人工智能治理义务,且预计将有后续人工智能法案出台。这是完整的2026年指南。
2026
附件三界定了欧盟《人工智能法案》下高风险人工智能的八个类别。本指南全面阐述了哪些系统属于监管范围、适用哪些义务,以及如何判断您的人工智能是否属于高风险。