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当越来越多的企业开始使用AI，一个新的职业问题也随之出现：
AI系统可以由技术团队开发，但谁来判断它是否合规？谁来评估潜在风险？当AI作出错误决策时，又该由谁承担管理责任？
这些问题，正在推动一个专业领域走向企业管理体系的核心——AI治理(Artificial Intelligence Governance)。
与AI算法工程师不同，AI治理人员不一定需要开发模型。他们的职责是帮助企业识别AI风险、建立治理机制、落实合规要求，并监督AI系统的使用。
所以，AI治理并非技术人才的专属领域。对于法律、隐私合规、风险管理、审计、咨询及IT背景的从业者而言，一个新的职业发展方向正在逐渐清晰。
过去几年，企业对AI的关注主要集中在技术应用和效率提升。
如今，随着AI进入金融、医疗、人力资源、客户服务及企业决策等场景，管理层开始面对更加复杂的问题：
企业使用AI是否符合适用法律？
模型训练和运行是否涉及个人信息风险？
AI决策是否可能产生歧视或不公平结果？
第三方AI供应商出现问题，企业如何应对？
AI系统投入使用后，如何持续监督与评估？
这些问题很难由单一部门独立解决。
AI治理的价值，在于将法律要求、风险管理、技术控制与业务决策连接起来，让企业在使用AI的同时，建立清晰的责任与监督机制。
2025年，国际隐私专业人士协会(IAPP)联合Credo AI发布《AI Governance Profession Report 2025》。报告显示，在受调查的组织中，77%已经开展AI治理相关工作；在已经使用AI的组织中，这一比例接近90%。虽然调查数据不能直接代表全球所有企业，但反映出AI治理正逐渐进入组织管理议程。
许多企业并非通过新设部门来开展AI治理，而是将相关职责融入现有的法律合规、隐私保护、风险管理及IT团队。因此，AI治理带来的职业机会，不仅来自新岗位的设立，也来自传统岗位职责的升级。
cr：《AI Governance Profession Report 2025》
2026年9月30日，IAPP发布《AI Governance Skills Framework》(AI治理职业技能框架)，对AI治理涉及的专业职能进行了系统梳理。框架将相关工作归纳为八大类别：
Policy(政策)： 研究AI监管政策、行业标准与法律变化。
Governance(治理)： 建立AI治理机制、责任体系和监督流程。
Technical(技术)：通过模型测试、技术控制和监测支持AI治理。
Product(产品)：将治理要求融入AI产品全生命周期。
Ethics(伦理)：关注AI公平性、透明度及社会影响。
Risk(风险)： 识别、评估和管理AI相关风险。
Legal(法律)： 解读AI法规并推动合规要求落地。
Assurance(鉴证)： 对AI治理措施及控制机制进行评价与验证。
这八类并不意味着企业必须设置八个独立岗位，但反映了一个变化，AI治理正在从笼统的“负责任使用AI”，转向职责更加明确、能力要求更加具体的专业工作。
对于准备拓展职业发展空间的人而言，这也提供了清晰的能力提升方向。
AI治理是一项跨学科工作。不同专业背景的人，可以在原有经验基础上，通过补充AI治理知识，逐步形成新的职业优势。
律师、企业法务、数据保护官(DPO)及隐私合规人员，与AI治理存在较强的专业关联。
例如，企业使用AI招聘系统时，除了个人信息处理的合法性，还需要关注自动化决策、算法公平性、透明度及人工监督要求。意味着法律人员不仅需要理解法规，还需要将法律要求转化为企业能够执行的治理措施。
发展方向： AI法律顾问、AI监管合规、AI政策专员、AI治理专员。
AI系统可能带来模型偏差、数据漂移、错误输出、不可解释性及第三方供应商风险。这些问题都需要系统性的风险识别、评估和内部控制。
对于熟悉企业风险管理、内部审计、模型验证及合规审查的从业者而言，AI治理提供了专业经验的新应用场景。
发展方向： AI风险经理、模型风险专员、AI审计与鉴证人员。
AI治理不仅涉及法律制度，还需要技术措施支撑。
例如，模型测试、访问控制、数据安全、日志记录、运行监测以及人工干预机制，都属于治理实践的重要内容。
熟悉数据治理、网络安全和软件开发的技术人员，可以进一步补充AI伦理、监管和风险管理知识。
发展方向： 负责任AI工程师、AI技术治理专员、AI模型治理专员。
企业部署AI，往往涉及组织架构、内部制度、员工培训、供应商管理及跨部门协作。这需要既理解企业管理，又能够协调法律、技术与业务要求的专业人才。
咨询及管理背景人员，可以参与AI治理体系设计、风险评估、制度实施及治理成熟度评价。
发展方向： AI治理顾问、负责任AI咨询顾问、AI治理项目经理。
AI治理并不是产品上线后才需要考虑的问题。
从需求设计、数据选择、模型开发，到系统部署和后续更新，各个阶段都可能产生风险。
产品经理和AI项目负责人需要在商业目标、用户体验与风险控制之间建立平衡。
发展方向： 负责任AI产品经理、AI产品治理专员。
AI治理还需要深入理解具体行业的应用场景。
例如，HR需要关注AI招聘与员工评价中的公平性问题；医疗人员需要关注AI辅助诊断中的患者安全与临床风险；金融从业者则需要理解算法决策、模型风险及行业监管要求。
熟悉业务场景的人员，可以通过补充AI风险管理和治理知识，参与所在行业的AI治理工作。这类转型的优势，在于既理解行业业务，也能够识别AI应用可能带来的专业风险。
从国际监管和企业管理的发展来看，AI治理的职业价值不只是掌握法律条文，也不只是熟悉AI工具。未来值得关注的是三类复合能力。
其一，理解AI技术与监管规则之间的关系。
欧盟《人工智能法案》(EU AI Act)已经进入分阶段实施阶段。企业需要根据适用要求，逐步完善风险评估、内部责任和治理机制。
对于专业人员而言，理解监管规则只是基础，更重要的是判断这些规则如何影响具体业务。
其二，将抽象治理原则转化为可执行的措施。
公平、透明、可解释、可问责，是AI治理中的重要概念。
但企业不能仅靠原则性承诺完成治理，还需要建立评估标准、控制流程、监督机制和相关记录。
例如，美国国家标准与技术研究院(NIST)发布的AI风险管理框架(AI RMF)，通过Govern、Map、Measure、Manage四项核心功能，为企业管理AI风险提供了参考。
其三，具备跨部门协作与综合判断能力。
AI治理涉及法律、技术、业务和管理多个领域。
法律人员需要理解技术逻辑，技术人员需要理解监管要求，管理人员则需要协调风险控制与商业目标。
对于有意转型的职业人士而言，不必立即放弃原有职业方向，更合理的方式是围绕现有专业优势逐步提升能力。
第一，明确自己的专业定位。 法律背景可以侧重AI监管与合规；审计和风控背景可以侧重风险评估；IT背景可以侧重技术控制；咨询背景可以侧重治理体系建设。
第二，建立系统的AI治理知识框架。 重点理解AI基础知识、相关法律法规、算法公平性、透明度、问责机制及AI生命周期风险管理。
第三，结合实际业务场景积累经验。 例如，尝试评估企业使用生成式AI工具时可能涉及的数据保护、供应商管理与内部控制问题。
第四，根据职业目标选择专业认证。
对于希望系统学习国际AI治理框架、监管环境及负责任AI实践的从业者，可以关注IAPP推出的AIGP(Artificial Intelligence Governance Professional)认证。
AIGP涉及AI基础知识、相关法律与治理框架、AI生命周期风险及负责任AI治理实践。对于已有隐私合规基础的人员，也可以结合职业方向，了解CIPP、CIPM及CIPT等认证。
从长期来看，AI治理并不是一个孤立的新职业，而是企业管理体系在AI时代的进一步发展。
能够理解AI带来的变化，并将原有专业能力转化为治理实践的人，将拥有更多职业发展的可能性。对于希望拓展国际隐私合规及AI治理职业方向的从业者，现在可以开始了解相关知识体系、能力要求与认证路径。
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为什么这样判断？
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