——2025年度AI信任指数发布：为什么造AI的人乐观，用AI的人却夜不能寐？
在AI狂热的背后，一个危险的信号正在闪烁。
连续第三年发布的Thinkers360《AI信任指数》显示，全社会对AI的担忧程度依然维持在高位（307分，满分400为极度担心）。我们正身处一个“信任泥潭”：技术在飞奔，但人心没跟上。
更令人警惕的是一道“认知鸿沟”：
造AI的人（供应商）：83%认为利大于弊。
用AI的人（终端用户）：仅65%持相同观点。
这18个百分点的落差，就是CIO们面临的最大挑战。如果不能填补这道沟壑，再先进的算法也无法转化为商业价值。
💡 读完本文，你将获得关于构建AI信任护城河的4大战略行动。
用户到底在怕什么？报告引用NIST框架的数据给出了精准画像。 人们并不担心AI“能不能干活”（有效性担忧较低），他们担心的是AI“会不会作恶”。
焦虑排行榜：
隐私增强（63%）：我的数据会被滥用吗？
问责与透明度（61%）：AI犯错谁负责？黑箱里到底发生了什么？
公平性（59%）：AI会歧视我吗？
睿信咨询顾问解读：
CIO的KPI需要变了。单纯提升算法准确率（Accuracy）已经无法换来更多信任。你必须开始考核伦理指标：你的隐私保护机制是否向用户解释清楚了？你的算法是否经过了偏见测试？
报告发现了一个有趣的现象：人们在工作场所对AI的信任度最高（289分），但在媒体和个人生活中信任度最低（339分）。
这意味着员工愿意用Copilot写代码，但不敢相信新闻推送里的AI视频。
战略机会：企业内部是建立信任的“安全沙盒”。CIO应利用员工的高信任度，将企业打造成“负责任AI”的样板间。当员工在内部体验到AI是安全、透明、受控的，他们自然会成为企业AI产品的最佳代言人。
供应商觉得AI很棒，用户觉得AI很慌。解决这个矛盾不能靠发公关稿，而要靠“共创（Co-creation）”。
行动建议：
邀请用户参与训练：如果用户担心偏见，就请他们参与数据的采集和标注。
透明化设计：不要只展示结果，要展示AI的推理过程（可解释性）。
设立首席AI伦理官（CAIEO）：这不是虚职，而是一个能直接向董事会汇报、有权叫停高风险项目的“刹车手”。
在2025年，CIO不再只是技术的守门人，而是数字信任的首席架构师。
面对“信任赤字”，我们建议企业采取以下行动：
分级治理：对金融、医疗等强监管场景，设定高于法规的道德标准。
可视化透明：用通俗易懂的语言（而非法律条文）向用户展示隐私政策。
拥抱监管：不要把合规当负担，它是你在混乱市场中赢得用户信赖的差异化武器。
AI的力量不可否认，但没有信任，算力一文不值。
走出“信任泥潭”的唯一路径，是将伦理、隐私和公平置于代码之前。只有这样，你的AI战略才能行稳致远。
原文：首席信息官弥合AI信任差距的四大使命
AI 的力量不可否认，但没有信任，它的潜力将仍然受到危险的限制
图源：Rawpixel.com / Shutterstock
连续第三年，Thinkers360 发布了《AI 信任指数》（AI Trust Index），为全社会对 AI 的态度进行了脉搏监测。结果再次给 CIO（首席信息官）和 CXO（首席级高管）们敲响了警钟：技术创新的曲线依旧遥遥领先于支撑它所需的伦理与治理架构。
2025 年度指数直面“AI 悖论”。AI 综合信任指数在 100（毫不担心）到 400（极度担心）之间，今年的得分为 307，与 2024 年的 308 几乎持平。自 2023 年担忧水平大幅跃升至 224 后，公众情绪出现了停滞，我们陷入了“信任泥潭”。
更深层的剖析揭示了一道关键鸿沟：AI 终端用户的担忧度（312）显著高于 AI 供应商与从业者（301）。简而言之，造 AI 的人比用 AI 的人更乐观。对任何 CIO 而言，这一感知落差是第一道红色预警。虽然 83% 的供应商认同“AI 利大于弊”，但只有 65% 的终端用户持相同观点——这场信心危机必须被组织正视并直接化解。
此外，61% 的受访者“有些”或“强烈”相信 AI 奇点（机器全面超越人类并构成威胁）可能发生。尽管这听起来像科幻桥段，但对商业而言，真正迫在眉睫、触手可及的风险——隐私、问责、公平——才是亟需关注的焦点。
基于 2025 年度 AI 信任指数，每一位 CIO 与 CXO 都应完成以下四项使命，让自己的组织从被动旁观者转变为 AI 信任架构的主动引领者。
数据表明了人们夜间难以入睡的真实原因：当衡量担忧程度与 NIST《AI 风险管理框架》各属性的关联时，隐私增强（63%）、问责与透明度（61%）、管理有害偏见的公平性（59%）构成了“焦虑三巨头”，均落在“非常或极度担忧”区间。
相比之下，可解释性/可诠释性（49%）与有效可靠（53%）等属性引发的焦虑较低——这表明人们基本相信技术能按预期工作，但担心其表现如何（伦理后果）。
对 CIO 而言，这意味着重点要从纯功能性指标转向伦理结果。准确性提高几个百分点不会对信任产生本质影响。就隐私属性而言，终端用户的担忧（69%）远高于供应商（53%）。这个巨大的差距要求您向终端用户解释：在 AI 场景下，他们的隐私具体如何被保护，而非泛泛而谈。
信任并非均匀分布。指数显示，AI 用于媒体场景（339）与个人生活场景（309）时担忧度最高；相反，用于政府场景（291）与工作场所（289）时担忧度最低、信任度最高。
讽刺之处在于：员工普遍接受 AI 助力内部企业运营，却极度担忧 AI 支配他们的公共生活、信息获取与民生服务。
作为 CIO，你必须意识到：公众对 AI 的低信任终将渗入企业内部。如果客户或员工在媒体场景目睹 AI 通过虚假信息和偏见被不道德地使用，或在个人场景遭遇 AI 驱动的网络犯罪，他们的质疑就会蔓延到你企业的 CRM、HR 等系统。
建议是在职场现有的信任基础上进行构建，把企业自身打造成“负责任部署”的样板间。用极致清晰的方式记录并传达你的内部 AI 使用政策，让这份透明度成为你的市场差异化武器。向客户和合作伙伴展示你对内部 AI 所要求的标准，再把同一套标准扩展到外部产品。
信任水平因行业而异，CIO 必须将其纳入风险模型。
对于金融、医疗等强监管行业的 CIO 而言，任务不是维持现状，而是拔高当前的严谨度水平。当下的合规性只是基准线，绝非天花板。一次重大违规或偏见事件就会被市场严厉惩罚，从而抹去多年的消费者信任。
2025 指数最显著的发现是：供应商与终端用户的总体担忧差距顽固地保持在 11 分，对“利大于弊”的乐观差距更达 18 分。这是以人为中心的沟通难题，而非技术难题。
别再空喊“AI 可信”，而要用可感知的体验让用户眼见为实。信任应是一开始就设计进去的功能，而不是事后打补丁。
第一步是把客户拉进来，推行共创项目，让终端用户和客户（而不仅是产品经理）参与新 AI 应用的设计与测试。如果你的客户群体对偏见感到担忧，就邀请他们一起采集、标注训练数据，以确保公平性。
我通常不主张新增 CXO 头衔，但你也可以考虑设立 CAIEO（首席 AI 伦理官）或指定内部合适人选来担任此职位。CIO 需要一位对等的合作伙伴，专门聚焦 AI 的社会与伦理后果。该职位应直接向 CXO 委员会汇报，确保伦理决策与安全、基础设施决策具有同等重要性。
本年度 AI 信任指数表明：AI 革命已达到了其受益者的关注峰值，且这种关注完全集中在技术的人性维度上，例如治理、伦理和公平。
对 CIO 而言，使命是明确的：你不再只是企业技术栈的守门人，而是数字信任的首席架构师。通过解决围绕隐私和偏见的高关注问题，将工作场所作为透明度的榜样，调整治理以符合行业的信任状况，并积极缩小用户与供应商之间的认知差距，方能让企业创新行稳致远。
作者：Nicholas D. Evans （尼古拉斯·D·埃文斯）
译者：木青 编审：@lex
