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_1mb

本报告由CCSATC601大数据技术标准推进委员会牵头，联合多家企业与专家共同编制，旨在推动面向人工智能的数据治理（DG4AI）理念。报告提出，随着大数据与生成式AI技术发展，数据治理内涵不断扩展，尤其在数据质量、安全与伦理方面面临新挑战。DG4AI强调通过创新策略解决AI应用中的安全、隐私、偏见等问题，助力AI健康发展。

数据治理发展历程分为三阶段：20世纪80年代以数据库管理为核心，2000年代伴随数据仓库发展形成体系化，21世纪20年代因大模型需求提出新治理要求。当前，传统数据治理方法多适用于结构化数据，在AI场景下存在空白，需建立覆盖数据全生命周期的治理体系。

DG4AI需关注三个核心领域：数据质量治理、安全隐私治理、伦理治理。数据质量治理涵盖需求分析、标准制定、数据清洗、标注与增强等环节，强调数据完整性、一致性及多样性。安全治理需建立数据加密、访问控制、风险评估机制，防范数据泄露与投毒攻击。伦理治理则聚焦于消除偏见、确保数据公平使用，完善用户隐私控制与问责体系。

报告提出DG4AI实施需经历四个阶段：顶层设计（明确治理框架与战略目标）、组织体系搭建（建立保障机制）、工程实施（涵盖数据收集到模型推理全过程）、运营优化（实现治理与AI应用闭环）。各阶段需协同推进，通过DataOps理念实现流程自动化与持续改进。

当前DG4AI实践仍处于初级阶段，需在标准化、流程化方面持续完善。报告附录对比分析中美在数据治理的政策法规与标准建设，指出美国通过《人工智能权利法案蓝图》等立法强化隐私保护与算法透明度，欧盟则以《人工智能法案》为核心构建严格监管框架，强调数据质量治理与伦理合规。国际标准ISO/IEC 5259系列聚焦AI数据质量管理与治理框架，国内标准如GB/T42755等则侧重数据标注、联邦学习、多算法管理等具体技术要求。

主要治理原则包括：标准化（制定统一规范）、透明性（确保过程可解释）、合规性（遵循法律与行业规范）、安全性（数据加密与访问控制）、负责任（避免歧视与偏见）、公正性（保障用户权益）及可审计（建立监控与记录机制）。报告强调需通过跨学科协作与技术创新，构建覆盖数据采集、处理、应用的全流程治理体系，提升AI应用的可靠性与社会价值。