面向人工智能的数据治理实践指南（1.0）.pdf
《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发布，旨在解决人工智能发展中数据质量、安全和伦理等问题。指南强调以数据为中心的人工智能发展趋势，提出了面向人工智能的数据治理（DG4AI）概念，旨在推动DG4AI理念的广泛应用。
指南主要内容包括：
1. **人工智能数据治理概念界定**：定义了人工智能、数据治理以及面向人工智能的数据治理，明确了数据治理的主要阶段（顶层设计、组织保障体系搭建、工程建设、运营优化与AI应用融合）和对象（多模态数据集、标注数据、训练数据集等），并详细阐述了各个阶段的数据治理重点和方法。
2. **面向人工智能数据治理的重点工作**：从数据质量治理、数据安全与隐私治理、数据伦理治理三个方面展开探讨，为人工智能场景下的数据治理工作提供指导。其中，数据质量治理强调需求分析与质量目标设定、制定数据质量管理体系、数据源评估及采集、数据预处理、特征工程、数据偏见检测与矫正以及常态化数据质量监控；数据安全与隐私治理强调建立全生命周期安全监督机制、制定数据集安全风险分类管理体系、数据加密以及教育与培训；数据伦理治理强调制定数据伦理政策、提升透明度和可解释性、规范数据收集和标注、开展风险评估和缓解措施以及定期审查和更新。
3. **面向人工智能的数据治理步骤**：提出了利用DataOps理念赋能人工智能模型研发、治理和运营的一体化流程方法，强调团队协作、数据流程的可重复性和可追溯性、自动化和持续集成、数据集的监控和持续改进。
4. **展望**：预测人工智能数据产业分工将更加明确，数据治理将成为大模型的胜负手，DG4AI技术将更加服务化。
此外，指南还附录了国内外政策法规与标准建设发展情况，以及相关名词解释，为理解和应用DG4AI提供了更全面的背景信息。本指南旨在为业界提供参考，推动我国DG4AI研究领域的发展。
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