面向人工智能的数据治理实践指南（1.0）
- 报告编号：43563
- 报告名称：面向人工智能的数据治理实践指南（1.0）
- 报告来源：互联网用户上传
- 关键词：行研报告
- 报告页数：48 页
- 预览页数：6
- 报告格式：pdf
- 上传时间：2024-08-13
- 简介摘要: (原创分析) 本文介绍了面向人工智能的数据治理（DG4AI）的概念、实践指南、重点工作、步骤以及国内外政策法规与标准建设情况。DG4AI旨在解决人工智能发展中面临的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”等问题，确保高质量、大规模和多样性的数据支持人工智能的发展。实践指南提出了数据治理的发展、定义、主要阶段及价值，并强调了数据治理在AI研发全生命周期中的重要性。重点工作涵盖了数据质量治理、数据安全与隐私治理、数据伦理治理，提出了确保数据质量、安全性、合规性、透明性、可解释性等方面的治理方法和技术。步骤方面，提出了利用DataOps理念来优化人工智能模型研发、治理和运营的一体化流程。此外，文章还对比了中美在DG4AI的战略、法律法规以及标准建设上的现状，展示了DG4AI领域的国际动态。最后，文中附录部分提供了相关的名词解释和政策法规的概述，为理解数据治理在人工智能领域的应用提供了全面的背景信息。
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