与珠峰相关的新规十分严格，主要围绕必须使用当地向导、具备相关经验、配备电子追踪设备、进行严格的健康认证以及做好废物管理等方面——这明确体现了对经验、实时可观测性、安全性和可持续性的重视。

根据《欧盟AI法案》的定义，高风险AI系统是指那些可能对健康、安全或基本权利产生潜在影响的系统。若这些系统属于欧盟产品安全立法范畴，或被用于生物识别、关键基础设施、教育、就业、基本服务、执法或司法等敏感领域，则会被归类为高风险系统。

因此，为帮助CIO应对高风险AI的实施，以下是从世界之巅汲取的五条经验。

适应能力证明

近年来，珠峰迎来了一批心怀壮志的登山者，但他们缺乏基本的高海拔技能和装备知识，这些因素，再加上在艰难路段拒绝折返，导致多人死亡。

因此，根据2025/2026年旅游法案，登山者现在必须提供经核实的证书，证明自己在申请珠峰登山许可前，已在尼泊尔登顶过至少一座海拔7000米以上的山峰。为何是7000米?因为这个高度标志着从高海拔向极端海拔的过渡，是生理和技术上的关键临界点。

对于CIO而言，这种情况与影子AI和AI泛滥问题如出一辙，即团队可能缺乏减轻AI实施潜在风险的经验。为解决这一问题，从事高风险AI项目的团队必须具备至少中等风险项目实施经验，并了解即将应对的高风险项目的治理要求。

这一经验法则同样适用于所涉及的技术，从事项目和相关技术工作的团队都需要具备完成任务的能力。例如，CIO可能会决定，除非基础模型及其编排层成功通过带有安全指标记录的试点项目，否则禁止在核心金融或面向客户的工作流程中部署自主系统。毕马威2026年第一季度AI脉动调查显示，43%的企业已确定了不允许自主智能体决策的高风险用例，这类限制措施正在稳步推进。

强制使用黑匣子与追踪设备

在珠峰上，所有登山者现在都必须租用一种缝在夹克上的GPS追踪芯片，以便在需要时加快搜救行动。

企业家兼顾问Steven Pivnik表示：“在珠峰上，追踪不是可选的，而是生存的关键。”他凭借多年铁人三项比赛和登山(包括珠峰)所培养的耐力思维，总结道：“在高风险AI领域，如果你无法了解决策是如何做出的，也无法追踪结果，那么你就失去了控制，暴露在了风险之中。”

在AI领域，这一追踪要求转化为实时智能体可观测性。每个高风险AI项目都应包含专门的观测预算，通常占总项目成本的10%至15%。团队还应实施信任验证框架，提供智能体意图的实时“心跳”监测，确保如果智能体偏离合规决策路径，能够在其执行前被定位并暂停。

持证当地向导——夏尔巴人要求

在珠峰上，现在严格禁止单独登山。每位登山者必须至少由一名经认证的尼泊尔向导或高空作业人员陪同，以确保当地知识和安全得到优先考虑。

这一商业经验告诉我们，应摒弃通用AI团队，转而组建具备必要技术、情境和合规专业知识的专业混合团队，这包括具有深厚行业特定领域知识的团队成员、专门的合规或伦理官员、网络安全专家以及必要的外部合作伙伴。

网络安全咨询公司OakTruss Group的董事总经理Jude Sunderbruch表示：“企业考虑实施复杂的AI项目时，应在规划初期就融入网络安全因素。一些企业具备必要的内部技能，但在其他情况下，建议借助有相关经验的外部合作伙伴。”

毕马威AI脉动调查还发现，在未来6至12个月管理智能体风险方面，48%的企业希望部署由可信赖的技术提供商开发的AI智能体，而非独自摸索。

严格的健康认证

登山者必须提交在探险开始日期前30天内签发的医疗健康证明，对于50岁以上的登山者，可能还需要进行心电图和压力测试等检查。

在AI领域，有大量针对供应商和工具的特定认证可用于验证专业知识。Thinkers360等组织提供全面的认证，通过审查专家撰写的内容和经验，覆盖其在特定领域的终身工作成果。在自称AI专家泛滥的时代，审查第三方资质是CIO及其团队评估供应商和从业者能力的有效方法。

对AI项目进行“体检”的另一种方式是，在部署任何一行代码之前，进行正式的影响评估，以识别对组织或公众的潜在健康风险。制定预先定义的事件响应和责任计划，也有助于建立必要的财务和法律保障，提供额外保护。

可持续性与废物管理

登山者现在必须使用政府批准的生物降解废物、缓解和凝胶袋，将废物从高海拔营地带回大本营进行妥善处理。

在AI领域，随着董事会和高管们越来越关注AI数据中心对可持续性的影响，这同样体现了对环境的关注。预计未来五年全球数据中心投资将超过3万亿美元，以满足AI驱动的需求，随着实验和试点项目的扩大，一些企业已经报告称，与AI相关的基础设施成本和排放量逐月翻倍。

为管理这一总能耗，CIO需要与可持续发展团队更好地合作，为其主权数据中心以及合作伙伴的数据中心设定环境足迹目标，他们可以通过寻找在架构层面设计用于应对这一挑战的技术来实现这一目标。

关注从珠峰汲取的经验教训，以及注重质量而非数量的新规，将使你在下一个高风险AI项目中处于更有利的风险缓解地位。

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