论文标题：人工智能治理角色何在？组织人工智能监管中角色存在、缺失与结构的初步实证调查

论文链接：https://www.mdpi.com/2673-7116/6/2/18

期刊名：Businesses

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一、引言

人工智能在各行业决策中日益普及，推动了NIST、ISO等治理标准的发展。尽管业界强调算法审计与负责任AI，但组织是否真正具备治理能力仍缺乏实证。当前对AI治理官等职位的倡导多基于假设，伦理风险常源于架构设计初期责任归属的模糊或缺失。本研究旨在突破“预设能力”视角，转向实证检验AI治理责任的实际存在与结构配置。通过跨行业、多区域调查，分析治理职位的分布、权责与成熟度，以“架构设计”视角重塑对组织AI治理能力的评估，弥补现有研究空白。

二、材料与方法

本研究采用定量横断面调查设计，旨在探索性绘制组织内正式AI治理职位（如CAIO、AI伦理官等）的分布与结构。采用定向抽样结合滚雪球法，通过官网、招聘平台及公开报告筛选联系约1100家机构，最终获351份有效问卷。样本覆盖全球6大区域、9大核心行业，受访者均为负责AI治理或数字化战略的高管。

研究采用预测试的标准化在线问卷，数据涵盖组织画像、AI应用现状、治理职位设置、职权配置、资源投入及治理成熟度等维度。分析采用描述性统计与结构分析，并运用Ward系统聚类法构建AI治理成熟度类型学。为揭示治理架构盲区，将“不确定”选项纳入分析。全程遵循匿名化与伦理规范，数据仅聚合呈现。

三、分析与结果

样本显示73%的组织已应用AI，行业与地域分布广泛。正式AI治理职位的设立存在显著差异：高监管行业及欧美地区采纳率更高。结构嵌入方面，治理角色多集中于中层（VP/总监级），极少进入高管层，通常向风险或技术部门汇报。职责范围虽广但易分散，资源分配不均，决策权多限于咨询建议，缺乏实质否决权。“不确定”回答比例高，折射出内部治理架构模糊。聚类分析据此提炼出四类治理成熟度类型：治理缺位型、象征型、运营型与制度化型。多数组织处于过渡或低能力状态，具备完整权责与资源的成熟治理极为罕见。该分类为跨领域对标与后续实证研究提供了基线。

图1 人工智能治理角色的区域分布，数据来自作者调查（2026年）

四、讨论

本研究表明，企业正式AI治理角色的设立存在显著不均衡性，受行业监管强度与地域影响明显（欧美及高监管行业采纳率较高）。在结构嵌入方面，治理职位多居中层，职权以咨询建议为主，缺乏实质审批权，且资源分配不均、责任边界模糊。聚类分析揭示，组织治理成熟度呈“缺位—象征—运营—制度化”连续谱系，真正权责完备、战略嵌入的成熟治理极为罕见。

研究构建“存在—结构嵌入—成熟度”三维分析框架，提出“缺位伦理”概念，指出AI伦理风险往往源于制度空白而非机制失效，治理本质是组织结构设计问题。对企业管理者而言，设立治理岗必须配套明确汇报线、决策权与专项资源，仅设头衔无法化解风险；对政策制定者而言，监管框架需修正过度依赖企业自治的假设，针对治理薄弱领域提供外部引导。未来研究应聚焦治理架构的纵向演变，及其对合规绩效与利益相关者信任的实际影响。

五、展望与结论

本研究首次多区域描绘了企业AI治理角色的结构特征，强调“治理缺位”并非单纯的执行失败，而是一种独立的状态。实证调查显示，正式AI治理岗位普及率有限，多集中于咨询或执行层面，普遍缺乏决策权与专项资源；真正权责完备的“制度化治理”极为罕见。研究提出“缺位伦理”概念，指出伦理风险往往率先源于治理机制的结构性空白，打破了现有研究预设正式治理必然存在的假设。结论警示企业：AI治理绝非形式过场，必须配套明确职权与资源；政策制定者对企业自治能力的预期在缺乏监管的行业中可能脱离实际。本研究为理解企业AI管理体系奠定实证基础，并为后续探究治理架构与合规、伦理及组织信任的关联提供了核心框架。

Frimpong, V.; Botchey, O.K. Where Are the AI Governance Roles? An Early-Stage Empirical Mapping of Presence, Absence, and Structure in Organisational AI Oversight. Businesses 2026, 6, 18.

期刊介绍

主编：Prof. Dr. Lester Johnson

期刊Businesses (ISSN 2673-7116) 是一个国际性的、经同行评审的开放获取期刊，发表涵盖商业所有领域以及经济学、心理学、社会学、人类学和历史学等其他学科的原创理论和管理实践。Businesses 旨在为商业研究及相关主题的研究成果提供一个先进的平台。

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