17 分钟12要素智能体:可靠LLM应用的模式——Dex Horthy,HumanLayer
学会设计能够暂停、恢复、请求人工判断,并将业务状态与模型猜测分离的AI工作流。
IBM Technology. 虽然观看次数低于我们通常采用的100K门槛,但它仍值得入选,因为它用很短的篇幅出色地说明了为什么员工使用个人ChatGPT账户处理工作问题,才是多数公司真正面对的风险。Crume所说的“不要只说不行,要说明怎样才行”,与文章采用的立场完全一致——目的不是禁止AI,而是让安全使用成为最省事的默认选择。
请将本视频视为概念性指导。在权限、保留政策、日志记录和人工审核边界明确之前,不要使用真实公司数据。
解释个人AI账户为何会带来职场数据风险,以及如何设定更安全的边界。
无——可以直接观看;看过首选视频介绍的三个风险面后,理解会更加深入。
最后审核:2026年5月18日
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AWS Training and Certification
A cloud-vendor-specific complement to the Macquarie specialization: AWS's own Generative AI Security Scoping Matrix, OWASP Top 10 for LLMs, and MITRE ATLAS, walked through governance, legal, and compliance controls for five different AI deployment scopes — from consumer apps to self-trained models. Not GDPR-specific, but a genuinely practical advanced pick for teams whose AI workloads actually run on AWS and need concrete data-governance and compliance controls, not just theory.
Macquarie University Cyber Security Hub faculty
The advanced, most explicitly on-target answer to our GDPR × AI gap: a three-course specialization from Macquarie University's Cyber Security Hub that goes from GDPR/CCPA fundamentals and privacy-by-design, through privacy impact assessments, to a dedicated third course on securing AI systems against adversarial attacks and model leakage. Genuinely bridges 'GDPR compliance' and 'AI security' rather than treating them as separate topics.
CyberSuite
少有的真正为法案适用对象编写的《人工智能法案》课程:它面向采用AI的中小企业,而不是开发AI的实验室。课程托管在欧盟委员会自有的技能平台上,将法律层面的角色、义务和风险分类,与大多数合规课程忽略的安全问题(提示词注入、数据泄露、供应商尽职调查)结合起来。对于部署AI的爱沙尼亚中小企业,这是切实可行的起点。