AI大模型·白皮书 | 2024面向人工智能的数据治理（DG4AI）实践指南（1.0）-大数据技术标准推进委员会-49页

科技 2024-10-18 15:00 天津

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报告：2024面向人工智能的数据治理（DG4AI）实践指南（1.0）-大数据技术标准推进委员会-49页

报告共计：（49页）

“2024数据智能大会”上正式发布了《面向人工智能的数据治理实践指南（1.0）》（下称《指南》），并对白皮书内容进行了深度解读。报告指出，随着人工智能技术的快速发展，数据治理面临新的挑战，如数据质量、安全、隐私和伦理问题。DG4AI概念应运而生，强调在AI研发全生命周期中数据治理的重要性。报告分为四部分：首先，定义了人工智能数据治理的概念，强调其在确保数据质量、安全性、可靠性和合规性中的作用；其次，探讨了数据质量、数据安全与隐私、数据伦理等重点工作领域，并提出了相应的治理方法和技术；第三部分提出了DG4AI的数据治理步骤，涵盖从应用目标明确到数据集运营与优化的全过程；最后，对DG4AI的未来发展进行了展望，包括产业分工、数据治理服务化等方面。

面向人工智能的数据治理（DG4AI，Data Governance for Artificial Intelligence）是指在人工智能应用中管理和控制数据的过程与实践，以确保数据的质量、可靠性、安全性与合规性，使得数据能够被准确地用于训练和部署AI模型，同时保护数据的隐私和安全。

《指南》解读

第一章：人工智能数据治理概念的界定

《指南》从“数据治理”的发展历程展开，点明当前大模型时代数据治理遇到的问题，后对于“面向人工智能的数据治理”概念进行定义，并从不同维度分析面向人工智能的数据治理与传统的数据治理的差异。

第二章：面向人工智能数据治理的重点工作

《指南》将人工智能数据治理阶段划分为“数据收集”、“数据预处理”、“模型推理”等9个阶段，提出治理对象包括“原始多模态数据集”、“标签数据集”、“训练数据集"等4类对象。而后明确每个阶段对应的治理目标与方法。

第三章：面向人工智能的数据治理步骤

《指南》明确面向人工智能数据治理的三大主要工作，即“数据质量”、“数据安全与隐私和“数据伦理”，并为企业提供“治理方法"及“技术手段”的实践指导。《指南》还梳理了企业在整个治理过程中应遵循的治理步骤，覆盖从“明确应用目标与需求"到“持续数据集运营与优化”的五个阶段，为企业实践提供方法论的指引。

第四章：展望

结合当前人工智能产业的技术发展趋势，《指南》提出数据治理对企业竞争力提升的重要性。未来，随着技术的快速发展与实践的进一步落地，数据治理将推动人工智能应用的高质量发展，人工智能数据产业的分工也将更加明

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文│大数据技术标准推进委员会发布

本报告共计：49页

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