企业应用AI大模型的风险管理与人机协同策略

人工智能大模型的出现为企业带来了前所未有的机遇与挑战。AI在许多领域已达到或超越人类水平，然而在某些方面也给企业带来比人类员工更大的风险。在当前阶段，AI与人类各具优势与不足。因此，企业管理的最佳路径是实现人机协同，借助组织架构与流程设计，充分发挥两者的长处，弥补彼此的短处。

近年来，大语言模型的发展呈现出革命性突破，使得AI在诸多维度具备了媲美甚至超越人类智能的能力。像ChatGPT、DeepSeek这样的模型迅速吸引了大量个人用户。

然而，美国麻省理工学院近期的一项研究指出，在企业管理和运营实践中，能够有效利用AI的企业凤毛麟角，超过95%的试点项目以失败告终。我们与中国企业的交流也印证了这一现象。

为何企业在应用大模型时举步维艰？原因在于，企业既希望借助大模型提升能力与效率，又必须控制其部署成本及潜在风险。本文将搁置成本议题，聚焦于大模型的风险——当前的主要矛盾。

微观层面的AI风险

AI的风险可分为宏观与微观两个维度。宏观风险涉及技术安全性、社会伦理乃至人类未来等议题，例如算法偏见加剧社会不公、通用人工智能（AGI）取代人类引发大规模失业，甚至超级智能失控导致生存危机。这些宏观议题需要社会制度与国家监管来应对，本文不予展开。

本文聚焦于微观风险，即企业在部署大模型时直接面临的现实问题：业务效果不佳、客户体验下降、品牌声誉受损、数据安全威胁、知识产权侵犯、法律合规问题等。这些微观风险可归纳为四个方面。

首先是幻觉现象，即模型生成看似合理但实际错误、虚构或偏离指令的内容。当训练数据不足、输入信息模糊或需最新知识时，幻觉尤为突出。然而，这些仅是诱因，根本原因在于其底层机制。

大模型本质上是一种统计模型，而非知识库，其运作基于概率模式匹配——一个复杂的“自动补全”过程。例如，输入“下班路上我去超市买了瓶”，模型根据统计大概率输出“水”或“饮料”，而非“书”。这决定了它仅追求统计合理性，而无法主动验证真实性。

由于幻觉源自核心机制，在当前技术范式下，无论调整模型结构、优化输入还是改进提示词，都无法彻底根除。因此，在高精度要求的企业场景中，幻觉构成巨大挑战，是应用大模型的关键风险之一。

其次是输出安全与价值对齐问题。大模型从海量互联网数据中学习，可能吸收偏见、歧视或有害内容。在与用户交互时，模型可能生成不当或与企业价值观冲突的言论，直接损害品牌声誉和公众信任。

此外，恶意用户可能诱导模型生成虚假信息、仇恨言论等，使企业平台沦为不良内容温床，引发监管风险。

第三是隐私与数据合规风险。员工使用公开第三方大模型服务时，输入的会议纪要、财务数据、代码等可能被服务商收集并用于模型再训练，相当于泄露内部敏感信息。

更严重的是，模型可能“记住”训练数据中的具体信息，在后续交互中无意或被诱导复现这些敏感内容（如个人身份、医疗记录），造成隐私泄露。

最后是可解释性难题。大模型的决策过程如同“黑箱”，难以提供人类可理解的归因。输入信息被编码为高维向量，经过万亿级参数和复杂运算，最终输出结果，但无法追溯出清晰的决策路径。

在高风险、高合规领域（如金融风控、医疗诊断），无法解释的决策即便精准，也因合规性和可靠性存疑而难以被信任和部署。

风险应对的双重路径

针对上述风险，企业可从两个方向着手：一方面，模型开发者从技术源头提升模型性能，减少幻觉、实现价值对齐、保护隐私、增强可解释性；另一方面，应用企业开展治理，利用提示词工程、检索增强生成（RAG）、内容过滤器、可解释性AI（XAI）等工具，并结合严格的管理流程，主动将风险控制在可接受范围。

当前，大模型快速迭代。针对幻觉，提升推理能力、通过强化学习使模型在不确定时主动承认边界等，均有助于缓解问题。例如，OpenAI新发布的GPT-5深度推理模型相比前代o3，幻觉率降低65%。

输出安全方面，指令微调和人类反馈强化学习（RLHF）等对齐技术，能更有效引导模型遵循人类规范，减少有害内容生成。

隐私保护上，开发者引入差分隐私技术，在训练数据中添加“噪声”以保护个体信息。

可解释性领域，DeepSeekR1通过思维链展示推理过程，提升了决策透明度；Anthropic等探索的“机制可解释性”试图从底层理解AI内部机理。

需注意的是，由于大模型的概率统计本质、黑箱特性及海量非结构化数据训练的复杂性，这些风险可能无法彻底根除，企业需长期关注并持续优化以降低风险。

在企业应用层面，可将大模型或AI智能体视为一位新入职的数字化员工。这位AI员工可能像急于表现的实习生，在知识盲区编造信息（幻觉）；像缺乏经验的新人，说出冒犯言论（输出安全）；像保密意识薄弱的助理，泄露机密（隐私合规）；像直觉敏锐的高管，却难以解释决策（可解释性）。人类犯过的错误，AI同样可能重演。企业可借鉴管理人类员工的成熟经验来管理AI。

防范幻觉方面，企业一方面选用能力更强的大模型，另一方面通过组织流程降低错误概率。例如，为AI提供参考资料并强制引用来源，运用检索增强生成（RAG）技术；通过提示词工程明确任务边界；借鉴“开评审会”思路，让多个模型交叉验证。

针对输出安全，可制定“数字员工手册”：通过系统提示词定义角色红线，用安全问答数据集微调进行文化熏陶，在输入输出端部署过滤器实时拦截不当内容。

隐私合规上，与云服务商签署数据处理协议（DPA）确保数据不用于再训练；遵循最小权限原则，必要时脱敏处理；敏感行业可采用私有化部署或可信执行环境（TEE）技术，实现安全与灵活兼顾。

可解释性方面，要求AI输出“思维链”展示推理过程，借助注意力可视化技术（如热力图）理解决策依据。同时，企业应对AI有限授权：在低风险创意领域允许自由发挥，在高风险领域仅作为人类专家参考。

需清醒认识，思维链仅是模型对人类推理的事后模拟，注意力可视化也属局部解释，真正全面的可解释性仍有待探索。

企业问责需明确

上述类比启发我们应对AI风险，但AI与人类员工有一关键区别：AI无法“背锅”，责任永远在人。若模型出错导致损失，企业不能简单“开除”AI，责任需追溯至批准使用的业务负责人、部署团队或管理层。因此，引入大模型时必须设计清晰问责框架，将部署、使用效果纳入具体岗位的KPI。

AI大模型的发明为企业带来空前机遇与风险。AI在诸多方面媲美甚至超越人类，但也带来比人类更大的风险。当前，AI与人类各有所长，企业管理的最优解是实现人机协同，通过组织流程发挥彼此优势、屏蔽短板。

这是一个快速演进的动态过程，企业需紧随AI进步调整组织与流程，加快步伐方能避免淘汰。

（作者刘劲为大湾区人工智能应用研究院理事、特聘专家，长江商学院会计与金融学教授；段磊任该院研究总监；鄢然为助理研究员；上海交通大学副教授张拳石、博士研究生楼思余对本文技术理解亦有贡献。）