人工智能 (AI) 在优化企业内部流程方面拥有巨大潜力。然而，它也带来了对未经授权使用的合理担忧，包括数据丢失风险和法律后果。在本文中，我们将探讨与人工智能实施相关的风险，并讨论尽量减少损害的措施。此外，我们还将研究各国为监管人工智能而采取的监管举措以及公司采用的道德框架。

网络犯罪分子可以通过多种方式利用人工智能来增强网络钓鱼攻击并增加成功的机会。以下是利用人工智能进行网络钓鱼的一些方法：

- 自动网络钓鱼活动：人工智能驱动的工具可以自动大规模地创建和传播网络钓鱼电子邮件。这些工具可以生成令人信服的电子邮件内容、制作个性化消息并模仿特定个人的写作风格，使网络钓鱼尝试显得更加合法。

- 利用社会工程进行鱼叉式网络钓鱼：人工智能可以分析来自社交媒体、专业网络或其他来源的大量公开数据，以收集有关潜在目标的信息。然后，这些信息可用于个性化网络钓鱼电子邮件，使其高度定制且难以与真实通信区分开来。

自然语言处理 (NLP) 攻击：人工智能驱动的 NLP 算法可以分析和理解文本，从而使网络犯罪分子能够制作与上下文相关且传统电子邮件过滤器难以检测的网络钓鱼电子邮件。这些复杂的攻击可能会绕过旨在识别网络钓鱼尝试的安全措施。

为了减轻与人工智能增强型网络钓鱼攻击相关的风险，组织应采取强有力的安全措施。这包括对员工进行识别网络钓鱼尝试的培训，实施多因素身份验证，以及利用基于人工智能的解决方案来检测和防御不断发展的网络钓鱼技术。采用 DNS 过滤作为第一层保护可以进一步增强安全性。

随着人工智能的快速发展，与技术相关的法律法规仍在不断发展。与人工智能相关的监管和法律风险是指企业在实施人工智能技术时可能面临的潜在责任和法律后果。

- 随着人工智能变得越来越普遍，政府和监管机构开始制定管理该技术使用的法律和法规。不遵守这些法律和法规可能会导致法律和经济处罚。

- 人工智能系统造成的损害的责任：企业可能要为其人工智能系统造成的损害承担责任。例如，如果人工智能系统犯了一个错误，导致个人遭受经济损失或伤害，企业可能需要承担责任。

- 知识产权纠纷：企业在开发和使用人工智能系统时也可能面临与知识产权相关的法律纠纷。例如，用于训练人工智能系统的数据的所有权或人工智能系统本身的所有权可能会出现争议。

一些国家正在实施或提出法规来应对人工智能风险，旨在保护隐私、确保算法透明度并定义道德准则。

示例：欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR) 为人工智能系统负责任的数据使用制定了原则，而拟议的《人工智能法案》则旨在为人工智能应用提供全面的规则。

中国已经发布了针对人工智能的法规，重点关注数据安全和算法问责，而美国正在就人工智能治理进行持续讨论。

许多公司正在采取主动措施，通常通过自我施加的限制和道德框架，以负责任和道德的方式管理人工智能的使用。

示例：谷歌的人工智能原则强调避免偏见、透明度和问责制。微软成立了人工智能与工程与研究道德 (AETHER) 委员会来指导负责任的人工智能开发。 IBM 开发了 AI Fairness 360 工具包来解决 AI 模型中的偏见和公平问题。