引言
在数字化浪潮的推动下，人工智能（AI）已作为推动企业创新和转型的关键力量。然而，AI技术的迅猛发展亦带来了数据安全、隐私守护和伦理道德等一系列挑战。为此，本文将深入探讨《2024年面向人工智能的数据治理实践指南（1.0）》，为企业在AI时代下的数字化转型供给策略指点和实践方法。
数据治理的演进与AI时代的挑战
数据治理的概念起源于20世纪80年代，随着技术的发展，其内涵持续丰富。进入AI时代，数据治理面临新的挑战：数据“高量低质”、安全与隐私泄密、偏见与卑视问题日益凸显。这些问题若不加以处理，将严重阻碍AI技术的健康发展。
面向AI的数据治理（DG4AI）的内涵
DG4AI强调在AI应用中管理和控制数据的过程与实践，保证数据的质量、靠谱性、安全性与合规性。它需求企业从顶层设计到数据治理组织保证体系搭建，再到数据治理工程建设和运营优化，形成一套完整的数据治理框架。
数据治理的实践过程知道应用目的与需要：确立AI应用的目的和预期效果，知道应用场景和数据需要。设计数据集治理需求与规范：制定数据标注流程和数据质量标准，思虑合规和隐私需求。开展数据集处理与开发：进行数据清洗、标注、特征工程和数据加强。进行数据集洞察与交付：守护数据集的即时性和适用性，洞察数据集形成与分布。连续数据集运营与优化：构建监控指标体系，连续优化数据集流程。数据治理的重点工作数据质量治理：保证数据准确性、完整性、一致性和靠谱性。数据安全与隐私治理：守护个人隐私，防止数据泄密。数据伦理治理：保证AI技术的公平、透明和负责任的运用。国际视野下的AI数据治理
美国和欧盟在AI数据治理方面走在前列，经过战略安排和立法实践，为全世界供给了宝贵的经验。美国注重数据集和模型的研发评定及个人隐私守护，而欧盟则经过《通用数据守护条例》（GDPR）等法规，确立了数据安全和隐私守护的高标准。
结语
面向AI的数据治理是企业数字化转型的必经之路。经过创立科学的数据治理体系，企业不仅能够提高AI应用的性能和效果，还能够保证数据的安全、合规和伦理，从而在AI时代中赢得竞争优良。
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发表于 2024-9-28 22:56:30
