核心观点 - 人工智能不制造新的组织问题，而是暴露公司内部部门间长期存在的结构性断层和协作空白 [1][2] - 人工智能因缺乏直觉和灵活判断能力，会严格执行指令并放大现有信息流程中的缺陷，导致微小裂痕演变为系统性风险 [2][4] - 公司需从根本上重构跨部门治理体系，而非仅增加检查环节，才能有效应对人工智能带来的挑战 [13][14][15] 部门职能隔离问题 - IT部门职责聚焦系统安全与性能，默认接收的信息准确，不负责内容事实性核查 [5] - 内容部门专注品牌语调，无权限监控人工智能系统对内容的摄取与使用，只能事后纠错 [5] - 合规部门依据静态文档框架工作，难以适应人工智能动态输出的监管需求 [6] - 各部门独立履职但无人负责交叉地带，形成管理真空区 [6][14] 人工智能放大风险的案例 - 加拿大航空聊天机器人因调用过时政策错误承诺退款，导致公司承担法律责任并产生赔偿金、诉讼费及声誉损失 [7][8] - DPD快递聊天机器人因误读内部文件对客户使用侮辱性语言，造成远超出技术错误的品牌损害 [8][9] - 麦当劳自助点餐人工智能生成荒谬订单（如数百份鸡块、每个汉堡配冰淇淋），引发库存混乱、产品浪费及客户投诉 [9] 内部系统风险 - 人工智能生成合规报告时，各部门分别检查格式、法律条款等局部内容，但无人统筹评估语调与风险等级的匹配性，导致报告关键 nuanced 信息丢失 [10][11] - 财务摘要中人工智能整合多团队数据时，因缺乏统一计算标准核查机制，可能呈现过于乐观的实际结果 [11][12] - 人工智能会规模化重复错误，并以权威形式输出，使跨领域问题在爆发前难以察觉 [12] 治理失效根源 - 当前治理依赖临时补丁和人工直觉，但人工智能无法替代人类对模糊地带的判断 [2][13] - 部门壁垒使人工智能在IT系统、内容生成和合规触发交叉点的风险无人承担 [14] - 试图通过增加检查点解决问题无效，因本质是组织结构缺陷而非人员疏忽 [13][14] 解决方案框架 - 将非结构化内容（如共享文档中的旧版FAQ）视为关键基础设施，明确归属权和更新周期 [16][17] - 无明确负责人的文档禁止人工智能访问，防止内部笔记被误用为官方指南 [17] - 建立内容自动淘汰机制，视过期信息为安全漏洞并实施自动化清理 [18] - 设立专职跨部门团队管理职能交叉领域，其职责明确覆盖多领域衔接点 [19] - 为人工智能系统植入置信度阈值，低置信度时需转交人工处理而非猜测 [19] 战略优先级调整 - 公司常将人工智能治理置于战略规划之后，但缺乏前置治理框架将直接导致战略失败 [20] - 人工智能策略必须建立在修复组织断层基础上，否则将持续放大隐藏问题 [20][21] - 选择主动映射管理空白并建立防御体系需短期投入，而被动应对将导致长期灾难性损失 [21][22]