负责三星电子半导体业务的设备解决方案(DS)部门计划在本月底引入企业级生成型人工智能(AI)服务‘ChatGPT企业版(ChatGPT Enterprise)’。 在2023年内部信息泄露事件后，三星电子半导体组织对外部生成型AI的使用持保守态度，但现在将企业级AI实际应用于日常工作。考虑到半导体设计、工艺、设备、源代码、良率等敏感信息的业务特性，三星电子决定加强安全控制，而不是全面封锁生成型AI，而是将企业级服务与内部管理体系结合起来。 根据22日《亚洲经济》的综合报道，三星电子DS部门已与OpenAI签署企业合同，正在进行相关程序，目标是在本月底引入ChatGPT企业版。 最初计划在6月引入，但由于对半导体技术和内部数据的额外安全检查，时间推迟了约一个月。 三星电子相关人士表示：“最初考虑在6月引入，但时间调整至7月”，“DS部门在安全方面需要审查的事项比其他组织多。” 自6月12日起，三星电子全公司组织已可以使用外部生成型AI。希望使用外部生成型AI的员工需事先完成在线安全培训。 然而，DS部门因涉及半导体设计、制造工艺、生产设备、软件代码、良率等与公司竞争力直接相关的核心信息，进行了单独的安全审查。决定采用数据保护和管理功能增强的企业级服务，而非普通消费者服务，正是出于这一原因。 三星电子计划引入的服务是OpenAI的ChatGPT企业版。该服务并非利用三星电子自行开发的语言模型，而是与OpenAI直接签订企业合同提供服务。 ChatGPT企业版是比普通用户生成型AI更加强化组织账户、安全和数据管理功能的服务。三星电子预计在处理大容量文档和附件、技术资料搜索和摘要、软件开发支持等方面，其应用价值将高于现有AI工具。 据悉，现有服务在一次性附加大量资料时，处理速度会下降或工作不顺利。引入ChatGPT企业版后，半导体工程师将可能利用其搜索、分析大量技术文档、研究资料和软件代码，并提取所需信息。 尤其是半导体业务在工艺阶段和产品系列中积累了大量技术资料，相关信息分散在个人电脑、公司服务器、公共文件夹和数据库中，因此对生成型AI的整合搜索和分析需求很大。 高丽大学AI研究所教授崔炳浩表示：“过去只能搜索数据库中存储的信息，但现在可以将散落在个人电脑、云端、公共文件夹和数据库中的资料一次性提取、总结，并连接到原始来源。” 他进一步指出：“生成型AI不仅限于简单的搜索和摘要，还可以基于积累的信息进行一定程度的推理、分析和预测。” 然而，三星电子并未公开员工在ChatGPT企业版中可以输入多少半导体相关数据。被指定为国家核心技术的信息或与半导体设计、工艺、设备、良率相关的敏感资料，可能会根据内部安全规定受到限制。 服务在哪个地区的服务器上处理和存储、外部网络与内部网络如何连接、是否建立可以访问公司数据的独立系统等具体运营结构也未公开。 企业级生成型AI引入的关键在于控制信息输入后如何处理和存储。对于半导体企业而言，一条技术资料可能直接关系到竞争力，因此服务器位置、数据加密、访问权限、使用记录管理等要求比一般企业更为严格。 崔教授表示：“要保护数据主权，首先要确认服务器的位置”，“服务器是在组织内部还是外部，数据如何加密以及谁可以访问是核心安全要素。” 他补充道：“在组织内部建立服务器并切断外部通信可能是最安全的方式，但不存在100%完美的安全技术。最终，技术、访问权限、使用程序和事后检查的管理精细程度决定了企业的能力。” 此次引入也引起了人们对三星电子生成型AI使用策略变化的关注。 三星电子在2023年确认部分DS部门员工将与半导体设备相关的资料、源代码和会议内容输入外部ChatGPT后，大幅限制了外部生成型AI的使用。此后，使用外部ChatGPT需经过单独的批准程序，并为降低内部信息泄露风险，三星电子还并行推出了自有AI服务。 当时的事件被视为全球制造业中生成型AI安全风险的典型案例。由于员工为方便工作而输入的信息可能流入外部AI服务商的系统，三星电子在生成型AI的使用上更注重信息保护。 然而，随着生成型AI迅速成为软件开发、文档撰写、数据分析和研发工作的核心工具，仅仅全面封锁已难以确保工作效率和技术竞争力。 三星电子推进企业级生成型AI引入，意味着其战略从一味禁止外部服务转向结合安全性增强的付费服务与内部控制，扩大使用范围。 三星电子还在扩大AI相关培训。针对主要管理层进行AI转型(AX)培训，并要求全体员工在使用外部生成型AI之前完成在线安全培训。 为将AI工具实际应用于工作，员工需要明确可输入的信息与禁止信息的界限，并对结果的准确性进行直接验证。 然而，也有观点认为，引入企业级AI并不意味着生产力会自动提高。如果公司内部积累的数据未整理成AI可利用的形式，且未清除过时或重复的资料，则难以期待准确的回答。 崔教授指出：“要将生成型AI实际应用于工作，首先需要对内部数据进行充分整理和加工”，“企业内部资料的格式和版本各不相同，即使是相同的信息，撰写时间和部门也可能存在差异，这使得AI难以准确理解。” 他表示：“企业所需的不是看似合理的答案，而是准确的答案”，“一旦出现错误，验证结果将耗费大量时间和人力。” 生成型AI将事实错误地呈现为真实的‘幻觉’问题仍然是一个挑战。如果在半导体设计或生产现场使用错误信息，可能会影响开发进度、生产力和质量管理，而不仅仅是文档错误。 崔教授指出：“幻觉问题源于生成型AI根据概率生成回答的结构，因此难以完全消除。重要的是向AI提供足够的企业和工作知识，并确保其仅在可信资料范围内作答，以尽量减少错误。” 他还表示：“如果AI无法找到足够的信息，应明确设定条件让其回答不知道或停止工作，并需要建立提供回答依据的原文和来源的系统。” 三星电子还在逐步引入除ChatGPT外的其他生成型AI服务。作为编码支持服务的‘Claude Code’已于5月优先向软件开发人员开放。 三星电子内部通知中还确认了计划于11月引入谷歌的生成型AI服务‘Gemini’。但该时间表可能会根据内部安全审查和系统准备情况而有所变动。 业界关注三星电子可能根据工作特性，建立选择性使用ChatGPT企业版、Claude Code和Gemini等多种生成型AI的体系。由于文档搜索和分析、软件开发、研发等工作的特点各不相同，可能会根据用途分开应用不同的服务，而不是依赖于单一的AI。 三星电子DS部门引入ChatGPT企业版，预计将成为在生成型AI使用与半导体技术安全之间寻找平衡的首次试验。要实现实际的生产力提升，关键在于制定包括输入数据范围、访问权限、回答验证和事故发生时责任体系在内的精细运营标准。

Dropbox展示了其在新西兰建筑公司Southbase Construction的数字化转型案例。通过整合管理分散在建筑现场的大量设计数据和协作文件，减少了AEC行业信息孤岛和安全风险。Dropbox宣布，通过其集成解决方案支持Southbase的数据管理和现场协作环境改善。Southbase是一家在建筑、工程和施工领域执行大型项目的新西兰公司，利用BIM、无人机数据、AR、VR和AI进行项目运营。Southbase在新西兰各地同时进行多个项目，约85%的员工分布在各个建筑现场。传统的VPN和远程桌面数据操作方式在现场快速查看大容量CAD和BIM模型设计图时存在局限性，办公室与现场外部合作伙伴之间的协作也容易出现瓶颈。为了解决这些问题，Southbase引入了Dropbox。建筑现场需要知道最新图纸和模型文件的查看者和时间，因为小的沟通错误可能导致施工错误或成本增加。Dropbox支持PC、平板电脑和移动设备的多种文件格式，便于现场访问BIM模型和无人机数据等大容量文件。协作方式也发生了变化。分散在电子邮件、聊天和第三方云存储中的工程文件和项目数据被集中到一个平台上。通过实时同步，现场和办公室的成员可以基于相同的最新版本资料工作，提高了设计变更确认和现场决策速度。安全和治理也得到了加强。Southbase可以获得文件活动的可见性，了解谁访问了哪些文件以及如何共享。通过细化的访问权限设置，即使内部员工和外部合作伙伴在同一项目中工作，也只能在必要范围内使用数据。Dropbox Sign也用于提高合同工作的效率。Southbase通过电子签名减少了合同流程，并将打印量降低了约30%。这将依赖纸质文件和手写签名的建筑工作流程转变为数字化基础。数据恢复力是另一个重要变化。利用Dropbox的文件恢复和版本管理功能，可以恢复误删内容或回到特定工作时间点的文件。在项目周期长且参与者众多的建筑现场，这些功能与工作连续性密切相关。Southbase还引入了Dropbox Dash。Dropbox Dash是一个基于AI的通用搜索和知识平台，不仅可以搜索Dropbox，还可以搜索集成的工作工具数据，更快找到所需的图纸、项目文件和工程知识。根据Dropbox的官方说明，Dash支持对连接的应用和文件进行搜索、组织、共享和安全管理。这一案例显示，AEC行业的数字化转型正在从简单的文件存储向数据利用和安全控制阶段迈进。建筑项目的现场、办公室和发包方、合作伙伴同时运作，信息分散可能导致进度延误和成本增加。云协作和AI搜索成为解决这些问题的现实手段。未来的关键在于现场应用性。建筑现场的网络环境不稳定，文件容量大，外部合作伙伴访问频繁。如果Dropbox能够稳定结合大容量工业文件管理、权限控制和AI搜索，将成为国内AEC企业的参考案例。尤其是在国内建筑现场BIM和无人机数据利用增加的情况下，类似需求将会增长。Southbase集团IT经理Rem Prestige表示：“任何沟通错误都可能导致建筑缺陷，修复这些缺陷可能花费数百万美元。Dropbox使分散的员工能够同时基于相同的文件进行协作。”Dropbox韩国业务总监申在勇表示：“在国内AEC行业加强生产力和安全性并准备AI应用的背景下，Southbase在数据管理和利用方式的转变中是一个重要的参考案例。Dropbox正在从简单的云存储演变为一个可以存储、查找、共享、协作和执行工作的智能工作空间。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

美国AI公司Anthropic的高层将在下周访问韩国，与政府讨论AI安全合作。自米托斯引发争议后，韩国与全球AI企业的安全合作成为焦点。据政府和业界消息，Anthropic全球政策负责人迈克尔·塞利托将于11日在首尔会见科学技术信息通信部次官柳济明。此次会面是应Anthropic的请求安排的，Anthropic还计划与国家AI战略委员会进行单独会晤。塞利托负责Anthropic的全球政策和对外合作，曾在白宫国家安全会议负责网络安全政策，并担任斯坦福大学人类中心AI研究所副所长。此次访韩将重点讨论技术合作及AI安全规范和政策应对。讨论的核心是米托斯，这是一款专注于软件漏洞检测和网络安全的AI模型。米托斯能够识别复杂的代码缺陷并分析多阶段攻击场景，具有很高的安全研究应用潜力，但也引发了被用于攻击自动化的担忧。Anthropic通过限制性提供米托斯，并与谷歌、微软、苹果等大科技公司组成“玻璃翼项目”，限制访问权限并建立联合应对体系。目前尚无国内企业参与。政府将在此次会面中讨论国内企业参与玻璃翼项目的可能性及AI安全合作方案。科学技术信息通信部一直在研究AI在网络攻防中的应用和控制方案。若国内安全企业和AI企业参与全球合作网络，将有望获得技术验证和联合应对经验。然而，实际合作前需解决许多问题，包括米托斯的具体性能、访问权限范围、数据处理标准和责任归属。AI安全模型虽然能提高防御能力，但应用范围扩大也增加了滥用风险。政府和业界需同时考虑技术引进速度和安全措施。国内安全产业可能面临机遇与挑战并存的局面。AI驱动的漏洞检测和自动化应对需求增加，可能改变安全监控、漏洞诊断和侵害应对市场。然而，若全球AI企业主导标准和平台，国内企业可能面临技术依赖的风险。未来关键在于讨论能否转化为实际合作。若此次会面扩大至玻璃翼项目参与和国内企业合作讨论，韩国将首次进入全球AI安全合作体系。反之，若仅限于原则性意见交换，国内参与讨论可能成为中长期课题。科学技术信息通信部高级官员表示：“在Anthropic积极推进韩国市场的情况下，政府也认识到AI安全合作的必要性，包括玻璃翼项目参与在内的多种合作方案将被讨论。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。