中国存储网消息，近日，AvePoint 公司公布了年度报告《2025 年人工智能现状：继续炒作以驾驭信任、安全和价值》的结果。 该报告揭示了人工智能雄心和执行力之间的显着脱节：虽然组织竞相大规模部署人工智能，但超过 75% 的组织经历了与人工智能相关的安全漏洞，安全问题迫使部署延迟长达 12 个月。
2025 年报告以 AvePoint 的 2024 年报告为基础，跟踪了从人工智能实验到企业范围支持的演变。调查结果显示，尽管广泛采用人工智能，但在数据安全和质量方面仍然存在关键的运营差距，这些基本问题使四分之三的组织将人工智能的推出推迟了长达一年。
根据该报告，组织正在经历一场阻碍人工智能进展的实施危机：
- 人工智能部署平均延迟近 6 个月，一些组织由于数据质量和安全问题，推出停滞长达 12 个月
- 不准确的人工智能输出 （68.7%） 和数据安全问题 （68.5%） 是组织放缓生成式人工智能助手推出的首要因素
- 32.5% 的人认为 AI 幻觉是生成式 AI 助手最极端的威胁
- 64.2% 的受访者表示，员工“缺乏感知价值”是推出的主要障碍，这表明很难清楚地阐明人工智能创造的价值，并且需要更强大的人工智能支持计划
“我们看到组织将人工智能治理视为复选框练习，而不是运营当务之急，”AvePoint 首席风险、隐私和信息安全官 Dana Simberkoff 说。“制定政策和有效实施政策之间的差距是大多数安全事件发生的地方。随着组织转向可以在没有人工监督的情况下独立行动并做出决策的代理人工智能系统，这一挑战变得更加严重。基本的安全措施无法跟上人工智能生成数据的复杂性和蔓延，除非组织发展其治理模型来处理自主人工智能代理，否则组织很容易受到攻击。
人工智能治理悖论
该报告揭示了组织对人工智能准备情况的看法与其运营现实的矛盾。许多公司在数据治理和信息管理方面存在差距，这给安全的人工智能实施带来了重大障碍：
- 90.6% 的组织声称有有效的信息管理计划，但只有 30.3% 的组织实施了有效的数据分类系统
- 在声称信息管理效率最高的组织 （52.4%） 中，77.2% 的组织仍然经历过数据安全事件，这表明感知到的准备并不能转化为实际的保护
- 43.4% 的人正在积极制定人工智能政策，这表明治理仍然是迭代的，而不是一个完整的举措
- 未经批准的人工智能使用量继续逐年增长，表明监控和执法方面的治理差距持续存在
数据爆炸挑战
组织面临着前所未有的数据管理挑战，这增加了治理问题的紧迫性：
- 近 20% 的组织预计 GenAI 将在 12 个月内创建一半以上的数据
- 目前 23.8% 的数据增长率预计明年将跃升至 31.6%
- 84.6% 的组织使用多个存储平台，造成数据蔓延挑战
- 70.7% 的组织数据已超过五年，给 AI 系统带来了重大的训练数据质量问题
“人工智能生成内容的指数级增长正在从根本上改变组织必须处理数据安全和治理的方式，”AvePoint 首席技术官 John Peluso 说。“我们看到企业不仅在处理新数据量方面遇到困难，而且在人工智能系统大规模消费和创建信息时，还在维护数据沿袭和确保质量控制方面苦苦挣扎。在这种环境中取得成功的组织是那些将治理直接构建到其人工智能工作流程中的组织，而不是将其视为事后的想法。
组织通过战略投资做出回应
尽管面临挑战，但组织正在通过对基础基础设施进行有针对性的投资来应对：
- 64.4% 的人正在增加对人工智能治理工具的投资
- 54.5% 的人正在增加数据安全工具投资
- 99.5% 的人正在实施人工智能素养干预措施，其中基于角色的培训被证明是最有效的（79.4% 的比率非常有影响力）
- 73.9% 的人同时使用定量和定性反馈方法来评估 AI 程序的有效性
方法论
2025 年人工智能现状：超越炒作，驾驭信任、安全和价值 调查了来自 26 个国家的 775 名受访者，目标是负责人工智能、信息管理或数据安全职责的 C 级到经理级专业人士。所代表的行业包括金融服务、政府/公共部门和医疗保健。该研究由 Osterman Research 进行。该研究提供了对企业人工智能采用现状、治理挑战和新兴最佳实践的全面见解。