在大模型浪潮席卷全球的今天，數(shù)據(jù)治理與人工智能之間正在形成一種相互依存、共生共榮的閉環(huán)關(guān)系。據(jù)《數(shù)字中國發(fā)展報告（2022年）》顯示，2022年我國數(shù)據(jù)產(chǎn)量達(dá)8.1ZB，占全球數(shù)據(jù)總產(chǎn)量的10.5%，位居世界第二。預(yù)計到2027年，我國數(shù)據(jù)規(guī)模將增長至76.6ZB，位居全球第一。

     然而，數(shù)據(jù)量的爆炸式增長并未自動轉(zhuǎn)化為AI應(yīng)用所需的高質(zhì)量燃料。相反，隨著人工智能技術(shù)從理論走向?qū)嵺`，數(shù)據(jù)治理正經(jīng)歷著從被動應(yīng)對到主動引領(lǐng)的深刻變革。

---

01 數(shù)據(jù)質(zhì)量：AI發(fā)展的根基與瓶頸

    人工智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)是大數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)質(zhì)量直接決定AI模型的性能上限。華為創(chuàng)始人任正非曾明確指出：“高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是人工智能的前提和基礎(chǔ)”。

    2018年埃森哲的調(diào)研發(fā)現(xiàn)，中國制造企業(yè)在運(yùn)用人工智能技術(shù)時，52%的受訪企業(yè)將數(shù)據(jù)質(zhì)量列為突出挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)安全與網(wǎng)絡(luò)安全緊隨其后（47%）。這一數(shù)據(jù)揭示了AI產(chǎn)業(yè)化面臨的首要障礙——數(shù)據(jù)基礎(chǔ)不牢。

    大模型的訓(xùn)練需要大量高質(zhì)量數(shù)據(jù)，而高質(zhì)量數(shù)據(jù)的獲取和管理，需要強(qiáng)大的數(shù)據(jù)治理能力作為支撐。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)治理方法在大規(guī)模和復(fù)雜度的處理任務(wù)面前往往力不從心，亟需引入新一代信息技術(shù)來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值轉(zhuǎn)化。

    沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，所有AI算法和創(chuàng)新都是空中樓閣。數(shù)據(jù)質(zhì)量治理已成為AI時代企業(yè)核心戰(zhàn)略的重要組成部分。

02 數(shù)據(jù)治理與AI的共生閉環(huán)

    數(shù)據(jù)治理與AI之間正在形成一種相互促進(jìn)的良性循環(huán)關(guān)系。這一閉環(huán)系統(tǒng)由兩個方向的流動構(gòu)成：數(shù)據(jù)治理為AI提供高質(zhì)量的輸入數(shù)據(jù)，保證AI輸出結(jié)果的正確性和合規(guī)性；AI則為數(shù)據(jù)治理提供強(qiáng)大的工具和方法，提高數(shù)據(jù)治理的效率和效果。

    在金融行業(yè)，這種共生關(guān)系尤為明顯。郵儲銀行構(gòu)建了以數(shù)據(jù)與安全兩大底座為支撐的治理體系，持續(xù)強(qiáng)化“數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)管理、主數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理”等六大核心領(lǐng)域能力。杭州銀行則經(jīng)歷了從依賴人工的“人治”階段，向以AI為核心的“自治”階段的轉(zhuǎn)變。

    AI技術(shù)正在重塑數(shù)據(jù)治理的各個環(huán)節(jié)：

？ 在數(shù)據(jù)質(zhì)量管理方面，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可自動識別數(shù)據(jù)異常和質(zhì)量問題。

？ 在元數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域，AI可以自動分析數(shù)據(jù)模型間的內(nèi)在關(guān)系。

？ 對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，自然語言處理、圖像識別等技術(shù)大大提升了管理效率。

    這種共生關(guān)系不僅提高了數(shù)據(jù)治理的效率，也加速了AI技術(shù)的落地應(yīng)用，形成了正向循環(huán)。

03 治理范式：從“人治”到“智治”的轉(zhuǎn)變

    傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理高度依賴人工操作，存在效率低、一致性差、可擴(kuò)展性有限等痛點(diǎn)。AI驅(qū)動的新治理范式正在引發(fā)從“人治”到“智治” 的根本性轉(zhuǎn)變。

    煙臺市公安局通過“資源整合、數(shù)據(jù)治理、要素重組、流程再造”，將數(shù)百億級的數(shù)據(jù)分為5大類、400多個標(biāo)簽，讓龐大無序的數(shù)據(jù)“活”起來。他們按照標(biāo)準(zhǔn)化、標(biāo)簽化、模型化、業(yè)務(wù)化“四化”標(biāo)準(zhǔn)治理和使用數(shù)據(jù)，使基層單位能夠方便、準(zhǔn)確地使用數(shù)據(jù)資源。

    德陽市采用“三位一體”的數(shù)據(jù)要素運(yùn)行體系，搭建制度、技術(shù)和市場協(xié)同的治理框架，著力解決數(shù)據(jù)要素市場化面臨的效率低、定價難、成本高、安全風(fēng)險大等問題。

    智能化的數(shù)據(jù)治理不僅意味著技術(shù)工具的升級，更代表了治理理念的深刻變革。它使數(shù)據(jù)治理從靜態(tài)的、被動的管理活動，轉(zhuǎn)向動態(tài)的、主動的價值創(chuàng)造過程。

04 數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)的雙重挑戰(zhàn)

    隨著AI應(yīng)用場景的不斷擴(kuò)大，數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)成為亟待解決的關(guān)鍵問題。在AI時代，數(shù)據(jù)安全治理面臨雙重挑戰(zhàn)：一方面需要保護(hù)原始數(shù)據(jù)的安全，另一方面還需確保AI模型輸出結(jié)果的安全可靠。

     針對這一挑戰(zhàn)，“用AI技術(shù)保障數(shù)據(jù)安全”成為可行路徑。差分隱私、數(shù)據(jù)屏蔽等匿名化技術(shù)可以刪除個人身份信息，確保數(shù)據(jù)的機(jī)密性，同時保留其對AI模型訓(xùn)練的有用性。聯(lián)邦學(xué)習(xí)、隱私計算等技術(shù)也被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)安全治理領(lǐng)域。

    生成式AI為數(shù)據(jù)治理提供了新的技術(shù)手段。歐洲科學(xué)院院士、清華大學(xué)人工智能研究院常務(wù)副院長孫茂松指出，可以用生成式人工智能生成符合真實(shí)情況的數(shù)據(jù)，同時規(guī)避用戶真實(shí)的隱私數(shù)據(jù)。

    監(jiān)管層面也在積極應(yīng)對。全球第一部關(guān)于生成式人工智能治理的專門法律規(guī)范——《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》于2023年8月15日在我國正式施行，為構(gòu)建面向AI時代的數(shù)據(jù)治理新生態(tài)提供了制度指引。

05 構(gòu)建多元共治的數(shù)據(jù)治理新生態(tài)

   AI時代的數(shù)據(jù)治理需要打破傳統(tǒng)的封閉模式，構(gòu)建多元主體協(xié)同共治的新生態(tài)。這需要政府、企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)和公眾的共同參與和努力。

   在政府層面，巴中市通過設(shè)立首席數(shù)據(jù)官制度，構(gòu)建了完善的組織體系。他們分級分類設(shè)立首席數(shù)據(jù)官和首席數(shù)據(jù)執(zhí)行官，選拔有大數(shù)據(jù)專業(yè)背景的領(lǐng)導(dǎo)干部44名，明確項(xiàng)目審查、數(shù)據(jù)治理等7方面職責(zé)。

    企業(yè)界也在積極探索自律路徑。國內(nèi)首個《人工智能產(chǎn)業(yè)擔(dān)當(dāng)宣言》提出，企業(yè)應(yīng)積極參與探索和構(gòu)建開源開放協(xié)作共享機(jī)制，將人工智能倫理與治理原則貫穿于產(chǎn)品和服務(wù)全生命周期。

    中國社會科學(xué)院科技哲學(xué)研究室主任段偉文強(qiáng)調(diào)，人工智能企業(yè)應(yīng)直面社會監(jiān)督，技術(shù)改進(jìn)和倫理設(shè)計要齊頭并進(jìn)，攜手走向共建性的人工智能倫理治理。

    多元共治還需要創(chuàng)新監(jiān)管機(jī)制。歐盟《人工智能法案》明確要求成員國創(chuàng)建人工智能監(jiān)管沙盒，在風(fēng)險可控的前提下進(jìn)行創(chuàng)新測試。這種“監(jiān)管沙盒”機(jī)制為平衡創(chuàng)新與風(fēng)險提供了新思路。

06 未來路徑：智能數(shù)據(jù)自治系統(tǒng)的構(gòu)建

    展望未來，數(shù)據(jù)治理將向自治化、智能化方向演進(jìn)。中電金信提出的“智能數(shù)據(jù)自治”新范式，以“三元資產(chǎn)模型”與智能體網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)DataOps流程，推動數(shù)據(jù)開發(fā)升級為智能工廠模式，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)自感知、自決策與規(guī)?；\(yùn)營。

     鞍鋼財務(wù)公司任海認(rèn)為，面對數(shù)據(jù)治理范圍的爆炸式增長，必須打造能夠自動進(jìn)化、智能驅(qū)動的“數(shù)據(jù)大腦”，推動治理目標(biāo)從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)質(zhì)量保障轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)洞察與業(yè)務(wù)賦能。

     然而，自治系統(tǒng)的構(gòu)建也帶來數(shù)據(jù)確權(quán)、倫理合規(guī)等新挑戰(zhàn)。新華保險研發(fā)中心副總經(jīng)理于士文指出，未來需構(gòu)建涵蓋AI生成數(shù)據(jù)的新一代治理體系，推動數(shù)據(jù)從資源向真正資產(chǎn)的轉(zhuǎn)變。

    未來的智能數(shù)據(jù)自治系統(tǒng)將實(shí)現(xiàn)從“被動響應(yīng)”到“主動預(yù)見”的轉(zhuǎn)變，通過場景化應(yīng)用，最終形成自我優(yōu)化、自我完善的良性循環(huán)。

---

    數(shù)據(jù)治理與人工智能的深度融合正在重塑產(chǎn)業(yè)生態(tài)和競爭格局。當(dāng)數(shù)據(jù)治理完成從“人治”到“智治”的轉(zhuǎn)變，當(dāng)AI系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)自我優(yōu)化和自我監(jiān)管，我們將會迎來一個數(shù)據(jù)價值最大化釋放的新時代。

    正如國家數(shù)據(jù)局等17部門印發(fā)的《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》所展望的，到2026年底，數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)年均增速將超過20%，數(shù)據(jù)交易規(guī)模實(shí)現(xiàn)倍增。在這場變革中，那些能夠率先構(gòu)建智能化數(shù)據(jù)治理體系的企業(yè)和城市，將在新一輪數(shù)字競爭中獲得決定性優(yōu)勢。

返回列表