大数据技术标准推进委员会：2024面向人工智能的数据治理（DG4AI）实践指南（1 ...

2024-7-8 17:22| 发布者: 刘火云77 0

摘要: 自 1988 年由麻省理工学院的学者启动了全面数据质量管理计划（TDQM）以来，随着大数据技术的迅猛发展，企业内数据量急剧上升，数据治理的内涵也在不断地变化和丰富。2021年，随着以大模型为代表的生成式人工智能技术 ...

自 1988 年由麻省理工学院的学者启动了全面数据质量管理计划（TDQM）以来，随着大数据技术的迅猛发展，企业内数据量急剧上升，数据治理的内涵也在不断地变化和丰富。

2021年，随着以大模型为代表的生成式人工智能技术席卷全球，对人类的生产和生活都带来了革命性的变化，人工智能的发展从以模型为中心转变为了以数据为中心。

以数据为中心的人工智能理论认为，好的人工智能需要高质量、大规模和多样性的数据。

但在实践过程中，数据科学家们往往会遇到数据安全与隐私泄露、内容输出偏见与歧视以及数据“高量低质”的问题。

如果放任这些问题不加管制，将会阻碍人工智能技术的进一步发展，甚至会危害个人、企业甚至国家的安全。

为了应对这些挑战，开发出更负责任、更可控的人工智能应用，面向人工智能的数据治理（DG4AI，DataGovernance forArtificial Intelligence）概念应运而生。

当前，DG4AI 的需求极其迫切，其研究与实践还处于起步阶段，概念和实践方法论尚未形成。

为凝聚共识、开宗明义，大数据技术标准推进委员会（CCSATC601）组织大型银行、通信运营商、头部互联网公司共同编写《面向人工智能的数据治理（DG4AI）实践指南（1.0）》，旨在推动 DG4AI理念的广泛应用。

本指南第一章从数据治理的发展、面向人工智能的数据治理定义、治理主要阶段以及价值等明确人工智能数据治理的概念。

第二章从治理的方法和技术对DG4AI 的重点工作进行说明。

第三章提出了一种DG4AI的数据治理步骤，为业界抛砖引玉，提供参考。

最后在第四章提出了展望。

在附录中我们以美国为主要研究对象，对比了中美在DG4AI在国家战略、法律类法规以及标准建设上的现状。