5月16日消息（水易）近日，在由中國通信標準化協(xié)會主辦，中關(guān)村科學城管委會支持、中國通信標準化協(xié)會大數(shù)據(jù)技術(shù)標準推進委員會(CCSA TC601)承辦的“2024DataOps發(fā)展大會”上，中國信息通信研究院云計算與大數(shù)據(jù)研究所大數(shù)據(jù)與智能化部副主任王妙瓊對《面向人工智能的數(shù)據(jù)治理的實踐指南（1.0）》進行深度解讀。

王妙瓊表示，通用人工智能的快速發(fā)展為數(shù)據(jù)治理帶來新的挑戰(zhàn)，包括更高的數(shù)據(jù)集質(zhì)量要求，更復(fù)雜的安全與隱私風險，更顯性的偏見與歧視。

具體而言，面向更復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型、更多維的評價維度、更冗長的處理環(huán)節(jié)，需要進一步構(gòu)建面向人工智能的數(shù)據(jù)質(zhì)量評價體系和質(zhì)量提升工藝；模型訓(xùn)練和應(yīng)用過程中存在諸多安全風險，除去傳統(tǒng)關(guān)注的數(shù)據(jù)丟失、隱私泄露等風險，還需要額外關(guān)注數(shù)據(jù)投毒、逆向還原等更關(guān)注內(nèi)容治理的新型風險；訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中不易察覺的偏見和歧視信息，會直接影響到訓(xùn)練結(jié)果的輸出，隨著人工智能應(yīng)用逐步走向產(chǎn)業(yè)化，潛在的道德倫理問題會引起嚴重的后果。

針對這些挑戰(zhàn)，面向人工智能的數(shù)據(jù)治理（DG4AI，Data Governance for Artificial Intelligence）能夠在人工智能應(yīng)用中管理和控制數(shù)據(jù)的過程與實踐，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量、可靠性、安全性與合規(guī)性，使得數(shù)據(jù)能夠被準確地用于訓(xùn)練和部署AI模型，同時保護數(shù)據(jù)的隱私和安全。從而保障人工智能高質(zhì)量應(yīng)用。

王妙瓊表示介紹，《面向人工智能的數(shù)據(jù)治理的實踐指南（1.0）》創(chuàng)新性地提出了面向人工智能全生命周期的治理實踐方法，為人工智能場景中數(shù)據(jù)治理路徑指明了方向，使數(shù)據(jù)治理的價值能夠在人工智能時代背景下最大化激活。

具體包括：確定應(yīng)用目標與效果、明確應(yīng)用場景、澄清數(shù)據(jù)需求、評估數(shù)據(jù)獲取難度；制定數(shù)據(jù)標注流程、明確數(shù)據(jù)質(zhì)量標準、考慮合規(guī)和隱私要求、管理規(guī)范持續(xù)更新；數(shù)據(jù)清洗和標注、特征工程和數(shù)據(jù)增強、溝通與驗收；數(shù)據(jù)集持續(xù)維護、洞察數(shù)據(jù)集構(gòu)成與分布、版本管理與權(quán)限管控；構(gòu)建監(jiān)控指標體系、持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)集流程。

王妙瓊表示，未來，人工智能數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)分工更加明確，供給人工智能所需的數(shù)據(jù)集產(chǎn)業(yè)，在采集、加工、交易、消費等環(huán)節(jié)將更加清晰和成熟，通過市場化的調(diào)節(jié)機制合理分配產(chǎn)業(yè)的人才、資金與資源，更高效地推進人工智能應(yīng)用發(fā)展。

同時，數(shù)據(jù)治理成為大模型的勝負手，隨著研發(fā)成本的不斷攀升和市場集中度的提高(馬太效應(yīng))，只有少數(shù)企業(yè)可能在這場競爭中勝出。盡管算力和算法方面的技術(shù)優(yōu)勢并不明顯，但通過有效的數(shù)據(jù)治理，企業(yè)仍有可能獲得競爭優(yōu)勢、

此外，隨著DG4AI技術(shù)、實踐和理論的成熟，DG4AI將更加標準化與流程化，進而服務(wù)化，高效、高質(zhì)量、安全可控地提供標準的數(shù)據(jù)產(chǎn)品(數(shù)據(jù)集、語料庫)。

王妙瓊指出，面向人工智能的數(shù)據(jù)治理在理論與實踐還處在探索期，目前中國信通院已牽頭在中國通信標準化協(xié)會、國際電信聯(lián)盟(ITU)等立項相關(guān)行業(yè)標準、國際標準，后續(xù)還將在技術(shù)工具、企業(yè)能力建設(shè)以及實踐方法論等方面持續(xù)開展研究、合作與生態(tài)建設(shè)工作。

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