人工智能大模型安全与发展——决策参考指南 - 统筹发展与安全丛书 - 中国高校教材图书网
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书名： |
人工智能大模型安全与发展——决策参考指南
统筹发展与安全丛书
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| ISBN： | 978-7-5654-5992-4 |
责任编辑： | |
| 作者： |
王龙标 刘玉书 杜承霖
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装订： | 平装 |
| 印次： | 1-1 |
开本： | 16开 |
| 定价： |
￥66.00
折扣价：￥59.40
折扣：0.90
节省了6.6元
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千字数： |
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| 出版社： |
东北财经大学出版社 |
装订： | 平装 |
| 出版日期： |
2026-07-01 |
页数： |
195页
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| 每包册数： |
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立体化教材： | |
| 专业分类： | |
中图法分类： | |
| 用途分类： | |
读者分类： | |
| 国家规划教材： |
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省部级规划教材： |
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| 入选重点出版项目： |
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获奖信息： |
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| 印刷日期： | |
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| 内容简介： |
在人工智能大模型与短视频奔涌的时代，企业领导者面对AI带来的机遇与不确定性，亟需一套可直接用于决策的参考框架。本书不是教科书，而是为企业领导者打造的AI大模型落地决策参考指南，围绕"价值判断、路径选择、风险管控、组织落地"四大主线，通过决策卡片、评估清单、案例分析等工具，帮助读者在最短时间内对齐认知、做出判断、规避风险。
本书聚焦“现在能做什么、怎么做”，避免复杂算法和专业术语，直击决策关键点。全书分为四部分：为什么要做——看清价值与风险；怎么规划——路线与底座；组织与治理——让项目落地；从试点到规模化。内容涵盖大模型战略方向确定、路径选择、数据治理、模型与技术栈选型、安全与合规、智能体落地、组织架构、治理与风险管理、供应商管理、试点验证、规模化复制、运营优化及变更管理。
读者将明确大模型能做什么与不能做什么，在自研、采购、合作等模式中找到适合自身企业的路径，建立数据治理、安全合规与供应商管理体系，掌握试点、扩展、规模化的落地方法论，并通过"决策卡片"在会议上快速做出清晰判断。
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| 作者简介： |
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| 章节目录： |
第一部分 为什么要做：看清价值与风险/1
1. 大模型到底能带来什么？/3
1.1 大模型的核心能力/4
1.2 行业应用简表/7
1.3 全球技术格局与竞争现状/8
1.4 对企业战略的潜在影响/9
1.5 决策卡片：什么时候值得投资？/10
1.6 本章小结/11
2. 识别"假热点"与"真刚需"/12
2.1 技术热度周期：看穿泡沫/13
2.2 价值-可行性矩阵：找对场景/15
2.3 ROI测算：把愿景换算成数字/17
2.4 成功与失败案例/19
2.5 判定是否需要上马大模型项目的三步法/21
2.6 决策卡片：识别"假热点"vs"真刚需"/22
2.7 本章小结/22
3. 从战略视角确定方向/24
3.1 战略驱动vs技术驱动/25
3.2 AI在企业战略中的三种角色/27
3.3 风险地图：看清潜在威胁/28
3.4 建立北极星指标/30
3.5 三步走的战略对齐方法/33
3.6 决策卡片：如何确定大模型战略方向/35
3.7 本章小结/36
4. 用提示工程辅助大模型项目落地决策/37
4.1 大模型提示工程辅助决策的三种模式/38
4.2 大模型的"失手"时刻：认知盲区与决策陷阱/39
4.3 已知→已知：执行模式下的提示工程，追求稳定与规模化/41
4.4 已知→未知：求证模式下的提示工程，从证据到假设验证/43
4.5 未知→未知：探索模式下的提示工程，约束与止损的艺术/45
4.6 整合框架：提示工程在项目全生命周期的应用/47
4.7 大模型提示工程辅助决策卡片/48
4.8 本章小结/49
第二部分 怎么规划：路线与底座/51
5. 选择路径：自研、采购还是合作？/53
5.1 为什么路径选择是关键？/54
5.2 部署大模型的三种模式对比/56
5.3 自研、采购还是合作如何选？/58
5.4 决策卡片/62
5.5 场景选型举例/63
5.6 本章小结/64
6. 数据是核心资产/66
6.1 数据现状诊断：盘点现有资源/67
6.2 数据治理：标准化、质量与安全/69
6.3 数据中台建设：集中化vs分布式/72
6.4 如何规划标注和知识库建设/75
6.5 数据合规关键点：隐私法与跨境数据/78
6.6 决策卡片：数据成熟度评估简表/80
6.7 本章小结/80
7. 模型与技术栈选型/81
7.1 模型种类：开源/82
7.2 云端部署vs本地化vs混合架构/88
7.3 技术选型流程：从业务目标倒推/89
7.4 成本与性能的平衡策略/91
7.5 决策卡片：选型关键指标对比表/92
7.6 本章小结/93
8. 安全与合规护栏/94
8.1 AI典型风险/95
8.2 法规趋势简析/99
8.3 风控机制设计/100
8.4 建立安全闸门和合规流程/102
8.5 决策卡片：AI安全基线/103
8.6 本章小结/104
9. 智能体落地关键要点/105
9.1 何为"智能体"？/106
9.2 智能体的主要类型/108
9.3 为何智能体越来越火？/109
9.4 智能体发展存在的挑战/111
9.5 智能体工程落地关键问题/113
9.6 决策卡片：智能体工程选型参考/118
9.7 本章小结/119
第三部分 组织与治理：让项目落地/121
10. 项目推进的组织架构/123
10.1 一把手负责制的必要性/124
10.2 一把手如何牵头/126
10.3 部门职责在一把手统筹下的分工/127
10.4 推进机制/128
10.5 决策卡片：一把手负责制速查/129
10.6 本章小结/130
11. 治理与风险管理体系/131
11.1 为什么治理与风险管理至关重要？/132
11.2 企业AI治理的核心原则/134
11.3 五道防线治理框架/135
11.4 风险分类与管理闭环/138
11.5 治理实践案例/140
11.6 决策卡片：治理框架模板/141
11.7 本章小结/142
12. 供应商与合作伙伴管理/143
12.1 为什么供应商管理更复杂？/144
12.2 供应商尽调流程/145
12.3 RFP与SLA的编写要点/145
12.4 谈判与合同注意事项/146
12.5 构建合作伙伴生态/147
12.6 决策卡片：合作风险红绿灯评估表/148
12.7 本章小结/149
第四部分 从试点到规模化/151
13. 试点项目：低风险快速验证/153
13.1 为什么必须从试点开始？/154
13.2 如何选择试点场景？/154
13.3 试点项目的实施步骤/155
13.4 衡量试点成效的指标/156
13.5 常见的试点误区/157
13.6 案例分析/158
13.7 决策卡片：试点评估清单/159
13.8 本章小结/160
14. 从试点到规模化复制/161
14.1 为什么规模化是难点？/162
14.2 判断试点是否值得放大/162
14.3 规模化的五大挑战与应对/163
14.4 不同企业的规模化路径/166
14.5 案例分析/167
14.6 决策卡片：规模化评估清单/168
14.7 本章小结/169
15. 运营与持续优化/170
15.1 为什么需要持续优化？/171
15.2 运营管理的核心要素/171
15.3 持续优化的组织机制/172
15.4 优化策略：从技术到业务/173
15.5 风险与应急机制/173
15.6 决策卡片：持续优化检查表/174
15.7 本章小结/175
16. 变更管理与能力建设/176
16.1 变更管理的必要性/177
16.2 变更管理的三大原则/177
16.3 变更管理的五步法/178
16.4 大模型项目变更管理能力建设的层次体系/181
16.5 培训与赋能机制/182
16.6 文化建设与心态转变/183
16.7 案例启示/183
16.8 决策卡片：变更管理能力清单/184
16.9 本章小结/184
附录 大模型决策工具包/186
A. 一页决策清单/187
B. RFP模板与评估表/188
C. 企业级AI项目指标库/189
D. AI风险场景快速对照表/191
E. 常用术语解释（简明版）/192
参考文献/195
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| 精彩片段： |
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| 书 评： |
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| 其 它： |
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