人工智能专题：面向人工智能的数据治理实践指南（1.0）

今天分享的是人工智能 专题系列 深度研究报告： 《人工智能专题：面向人工智能的数据治理实践指南（1.0）》

（报告出品方：大数据技术标准推进委员会）

报告共计： 49页

《面向人工智能的数据治理(DG4AI)实践指南1.0》由大数据技术标准推进委员会(CCSA TC601)组织编写，旨在明确人工智能数据治理的概念、治理方法和技术，并提出数据治理步骤，以促进人工智能的健康发展。

人工智能数据治理概念界定: 本章节介绍了数据治理的发展历程、面向人工智能的数据治理定义、主要阶段与对象、价值以及原则。

• 数据治理的发展：从数据库管理到全面数据质量管理计划，再到数据治理的三个阶段。

• 面向人工智能的数据治理定义：确保数据质量、可靠性、安全性与合规性，保护隐私和安全。

• 面向人工智能的数据治理主要阶段与对象：从顶层设计到数据治理运营优化与AI应用融合。

• 面向人工智能的数据治理价值：提升AI模型准确性和可靠性，缩短开发周期，提升安全水平。

• 面向人工智能的数据治理原则：标准化、透明性、合规性、安全性、负责任、公正性和可审计。

面向人工智能数据治理的重点工作: 本章节从数据质量治理、数据安全与隐私治理、数据伦理治理三方面展开探讨。

• 数据质量治理：确保数据质量对人工智能模型效果的重要保障。

• 数据安全与隐私治理：保障人工智能被安全、可靠使用的基础。

• 数据伦理治理：应对人工智能中伦理道德的关注程度及应对方法的不足。

面向人工智能的数据治理步骤: 本章节提出了利用DataOps理念来赋能人工智能模型研发、治理和运营的一体化流程方法。

• 明确应用目标与需求：与相关方共同明确人工智能应用的目标和预期效果。

• 设计数据集治理要求与规范：制定数据标注流程，明确数据质量标准。

• 开展数据集处理与研发：进行数据清洗和标注，特征工程和数据增强。

• 进行数据集洞察与交付：持续维护数据集，洞察数据集构成与分布。

• 持续数据集运营与优化：构建监控指标体系，持续优化数据集流程。

总的来说，本指南为人工智能领域的数据治理提供了理论指导和实践方法，强调了数据治理在人工智能发展中的重要性，并提出了具体的数据治理步骤，以期推动人工智能技术的健康发展。