思科2024数据隐私基准研究表明，超过四分之一的组织（27%）禁止使用GenAI来应对隐私和数据安全风险。虽然2023年是GenAI的突破年，但思科的研究表明，很大比例的组织对GenAI存在信任问题。

　　思科基准研究的第七版是使用来自全球2600多名隐私和安全专业人士的数据汇编的。超过90%的受访者认为GenAI需要更先进的技术来管理数据和风险。

　　受访者最关心的问题包括对其公司法律和知识产权的威胁（69%），以及向竞争对手或公众披露敏感信息的风险（68%）。

　　尚未完全禁止GenAI的组织意识到风险。63%的人对可以输入的数据设定了限制，61%的人设定了员工可以使用哪些GenAI工具的规则。

　　客户还担心涉及其数据的人工智能使用。思科的研究还显示，91%的组织认识到客户的担忧，并承认他们需要做更多事情来让客户放心。然而，客户信心与思科去年报告中的水平相似，这意味着没有取得多大进展。

　　“LLM（GenAI）正在发展企业数字化转型工作，并引入需要尽早解决的新数据隐私预防措施。尽管GenAI可能具有潜力，但已经有人抱怨意外的数据隐私暴露，例如个人机密信息。公司必须通过设计实现数据隐私，以简化知识管理，获得预期效率，并安全地从GenAI创新中受益。”Votiro首席执行官Ravi Srinivasan说。

　　数据安全和隐私的重要性在组织隐私支出的增加中显而易见。在过去的五年里，隐私支出翻了一番多。很高比例（95%）的受访者表示，隐私福利已经开始产生结果，平均组织获得的福利是其支出的1.6倍。

　　思科副总裁兼首席隐私官Harvey Jang解释说：“94%的受访者表示，如果他们不充分保护数据，他们的客户就不会从他们那里购买。”外部认证和法律可以在向客户保证其数据安全方面发挥关键作用，因为这为组织可以信任提供了一些确凿的证据。

　　软件交付管理解决方案的领导者LinearB最近发布的关于GenAI对软件交付生命周期影响的报告也表明，安全性是一个主要问题，其次是合规性和质量。

　　随着GenAI采用率的增长，担忧全面急剧下降。这意味着对部署GenAI犹豫不决的组织在统计上更有可能不信任该技术。然而，在他们达到更高的收养阶段后，他们的一些担忧得到了缓解。

　　去年，Gartner的一项调查也显示了GenAI风险方面的类似趋势。57%的受访者表示，他们担心人工智能生成的代码中泄露的秘密，58%的人担心不正确或有偏见的输出。

　　虽然93%的IT和安全领导者表示他们参与了GenAI安全组织，但只有24%的人表示他们承担这一责任。

　　该报告还强调了组织用于解决与GenAI相关的风险的一些工具。最流行的工具包括人工智能应用程序安全、ModelOps和隐私增强技术（PET）。

　　另外几项研究表明，尽管GenAI需求激增，但各组织对GenAI部署仍然持谨慎态度。更严格遵守的迫在眉睫的威胁无济于事。然而，随着组织进入采用阶段，他们的信心应该会增强。