生成式人工智能时代的数据治理挑战 应对新兴复杂性的指南

导言

生成式人工智能（Generative AI）的最新发展，使有效的数据治理变得更加关键。数据治理指的是确保组织数据的管理、完整性和安全性的政策和流程。

传统数据治理框架的局限性

传统框架，如 DAMA-DMBOK 和 COBIT，侧重于结构化数据管理和标准化流程（Otto, 2011）。这些框架是管理企业数据的基础，但在处理生成式人工智能所需的非结构化数据类型时，通常缺乏所需的灵活性（Khatri & Brown, 2010）。

生成式人工智能对数据治理的影响

法律框架要求严格的数据隐私标准，迫使组织采取先进的数据治理策略以确保合规（EuropeanUnion, 2018; CCPA, 2020）。生成式人工智能的使用引发了伦理问题，例如 AI 中的偏见和数据操控。当组织试图使 AI 操作与现有的监管框架对接时，会遇到合规挑战，因为这些框架带来的复杂性（IBM, 2022）。

质量控制和数据完整性

在生成式人工智能中，质量控制和数据完整性至关重要。像 AWS Glue、Google Cloud 的 Data Quality 功能和 Microsoft Azure 的生成式人工智能应用的演变，都有助于确保数据质量和完整性。

生成式人工智能时代有效数据治理的策略

• • 制定专门针对 AI 的政策，整合数据隐私、安全和合规性等考虑因素。
  • 根据地理位置划分数据，并将 AI 框架本地化到该区域。
  • 利用云服务提供商的现代化工具，如 AWS Glue 和 Amazon Macie，确保数据隐私。
  • 利用 AI 和机器学习技术自动化治理流程。
  • 实施数据质量和数据增强解决方案。

• 采用基于 AI 的监控工具。
• 建立统一的数据管理平台。

结论

生成式人工智能是一项变革性技术，但它也带来了新的数据治理挑战。通过实施有效的数据治理策略，组织可以利用生成式人工智能的潜力，同时最大程度地减少风险并确保合规性。通过整合数据隐私、安全、质量控制和伦理考虑，组织可以推动创新并实现数字化的转型。

参考文献

• Otto, B. (2011). The Data Management Body of Knowledge: Defining the Standards for Professional Data Management. Technics Publications.
• Khatri, V., & Brown, C. V. (2010). Designing Data Governance. McGraw-Hill Education.
• IBM. (2022). What is generative AI?
• Gartner. (2023). Data Governance in the Era of Generative AI.
• EuropeanUnion. (2018). General Data Protection Regulation (GDPR).
• CCPA. (2020). California Consumer Privacy Act (CCPA).