摘要
本文探讨了人工智能（AI）采用、网络安全治理与公共部门制度约束之间的交集，填补了现有文献中的空白。以往的研究往往将AI网络安全风险、公共部门治理与框架适用性分开讨论，未能将这三者整合来解释AI采用如何导致政府组织中的网络治理失败。
研究贡献
本文提出了一种七领域分类法，识别出十种特定的AI驱动的网络治理失败原因，基于对公共部门制度的分析。我们提出了一种三路径失败模型，展示了问责失败、运营韧性失败和合规失败之间的相互作用及其增强效应。
框架测试
我们构建了一个结构化覆盖矩阵，测试了五个主要治理框架（NIST CSF 2.0、ISO/IEC 27001、COBIT、NIST AI RMF 和 ISO/IEC 42001）与分类法的适配性。研究发现，没有任何工具能够以公共部门应用所需的操作特异性来解决影子AI、速度非对称性或治理真空等问题。
速度非对称性
本文首次将速度非对称性作为一种结构性构造进行命名，并指定了其机制，为政府组织设计AI驱动的网络安全成熟度模型提供了规范。
博主点评： 本文通过整合AI与网络安全治理的视角，揭示了公共部门在面对新技术时的脆弱性，为未来的政策制定提供了重要参考。研究中的速度非对称性概念，值得在其他领域进一步探讨。