应对隐私、安全和合规性挑战以推动创新。有效的数据治理由于生成式人工智能的最新发展变得更加关键。
数据治理的定义
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）。
生成式人工智能概述
生成式人工智能技术，例如GPT、DALL·E 等模型，正在金融、医疗和电子商务等行业广泛应用。这些模型根据大量数据集生成文本、图像和代码（IBM, 2022）。虽然这些技术的潜力巨大，但它们也带来了传统数据管理策略无法应对的治理问题，尤其是在处理庞大、多样且非结构化的数据集时。
数据治理与生成式人工智能的交集
研究表明，生成式人工智能通过影响数据的收集、处理和利用方式，影响了数据治理（Gartner, 2023）。管理非结构化数据（如媒体文件和PDF文件）尤为关键，因为这些数据由于缺乏结构化模式，不符合传统数据治理模型。如果没有有效的管理和治理，AI 应用可能会处理不当敏感数据，从而导致安全漏洞和合规性失败。
生成式人工智能中的数据治理挑战
数据隐私与安全风险
生成式人工智能系统处理大量数据，通常包括敏感信息。如果没有强有力的安全措施，组织面临数据泄露和安全漏洞的重大风险。像《通用数据保护条例》（GDPR）和《加利福尼亚消费者隐私法案》（CCPA）这样的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（European Union, 2018; CCPA, 2020）。
伦理与合规问题
生成式人工智能的使用引发了伦理问题，例如AI生成内容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，因为这些框架设计之初并未考虑到AI带来的复杂性（IBM, 2022）。新的治理模型必须将伦理标准和合规性检查整合到AI开发过程中，以应对这些问题。
质量控制与数据完整性
质量控制在“确保AI生成的内容可靠”方面至关重要。像AWS Glue、Google Cloud的Data Quality功能和Microsoft Azure Data Factory等工具都用于维护AI模型中的数据完整性，提供数据分析和质量评分等功能，以此帮助组织监控和提升数据质量。
理论框架
数据治理框架
传统框架如 DAMA-DMBOK 和 COBIT 强调结构化数据管理、数据质量保障和合规性（Khatri & Brown, 2010）。然而，这些框架在应用于非结构化数据时往往存在不足，而非结构化数据在生成式AI中非常常见。不健全的数据管理能力会带来风险，因为AI模型往往依赖于多样化的数据集（Otto, 2011）。
生成式人工智能框架
生成式人工智能要求新的治理框架来应对其独特的挑战。首先要整合针对AI的特定考虑因素，如精细化的访问控制、用户角色权限以及像AWS Glue、AWS Lake Formation、Google Cloud Data Catalog和Microsoft Azure Cognitive Services等管理非结构化数据的工具。这些平台强调了在AI数据管理中需要强有力策略，尤其是在数据发现和隐私方面（Gartner, 2023; IBM, 2022）。
提议的数据治理框架
该框架结合了传统治理模型的元素，但还扩展到包括专门设计用于管理非结构化数据和确保隐私的工具。例如，AWS服务如Amazon Textract和AWS Glue可以自动编制数据目录和提取元数据，从而提升生成式AI应用中的数据治理效率。采用这种混合方法，组织可以在保持传统治理标准的同时，整合AI特定工具以改善数据管理。
应对隐私、安全和合规性挑战以推动创新。有效的数据治理由于生成式人工智能的最新发展变得更加关键。
数据治理的定义
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）。
生成式人工智能概述
生成式人工智能技术，例如GPT、DALL·E 等模型，正在金融、医疗和电子商务等行业广泛应用。这些模型根据大量数据集生成文本、图像和代码（IBM, 2022）。虽然这些技术的潜力巨大，但它们也带来了传统数据管理策略无法应对的治理问题，尤其是在处理庞大、多样且非结构化的数据集时。
数据治理与生成式人工智能的交集
研究表明，生成式人工智能通过影响数据的收集、处理和利用方式，影响了数据治理（Gartner, 2023）。管理非结构化数据（如媒体文件和PDF文件）尤为关键，因为这些数据由于缺乏结构化模式，不符合传统数据治理模型。如果没有有效的管理和治理，AI 应用可能会处理不当敏感数据，从而导致安全漏洞和合规性失败。
生成式人工智能中的数据治理挑战
数据隐私与安全风险
生成式人工智能系统处理大量数据，通常包括敏感信息。如果没有强有力的安全措施，组织面临数据泄露和安全漏洞的重大风险。像《通用数据保护条例》（GDPR）和《加利福尼亚消费者隐私法案》（CCPA）这样的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（European Union, 2018; CCPA, 2020）。
伦理与合规问题
生成式人工智能的使用引发了伦理问题，例如AI生成内容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，因为这些框架设计之初并未考虑到AI带来的复杂性（IBM, 2022）。新的治理模型必须将伦理标准和合规性检查整合到AI开发过程中，以应对这些问题。
质量控制与数据完整性
质量控制在“确保AI生成的内容可靠”方面至关重要。像AWS Glue、Google Cloud的Data Quality功能和Microsoft Azure Data Factory等工具都用于维护AI模型中的数据完整性，提供数据分析和质量评分等功能，以此帮助组织监控和提升数据质量。
理论框架
数据治理框架
传统框架如 DAMA-DMBOK 和 COBIT 强调结构化数据管理、数据质量保障和合规性（Khatri & Brown, 2010）。然而，这些框架在应用于非结构化数据时往往存在不足，而非结构化数据在生成式AI中非常常见。不健全的数据管理能力会带来风险，因为AI模型往往依赖于多样化的数据集（Otto, 2011）。
生成式人工智能框架
生成式人工智能要求新的治理框架来应对其独特的挑战。首先要整合针对AI的特定考虑因素，如精细化的访问控制、用户角色权限以及像AWS Glue、AWS Lake Formation、Google Cloud Data Catalog和Microsoft Azure Cognitive Services等管理非结构化数据的工具。这些平台强调了在AI数据管理中需要强有力策略，尤其是在数据发现和隐私方面（Gartner, 2023; IBM, 2022）。
提议的数据治理框架
该框架结合了传统治理模型的元素，但还扩展到包括专门设计用于管理非结构化数据和确保隐私的工具。例如，AWS服务如Amazon Textract和AWS Glue可以自动编制数据目录和提取元数据，从而提升生成式AI应用中的数据治理效率。采用这种混合方法，组织可以在保持传统治理标准的同时，整合AI特定工具以改善数据管理。