《2024面向人工智能的数据治理（DG4AI）实践指南（1.0）》由CCSA TC601大数据技术标准推进委员会编写，聚焦于人工智能时代下的数据治理挑战与机遇。报告指出，随着大数据和AI技术的快速发展，数据治理的概念和实践不断演变，DG4AI的出现旨在通过创新的数据管理策略和技术，解决AI发展中的诸多问题。

报告强调了数据治理在AI研发全生命周期中的重要性，并提出了面向人工智能的数据治理（DG4AI）的概念，即在AI应用中管理和控制数据的过程与实践，确保数据的质量、可靠性、安全性与合规性。报告提出了数据治理的四个主要阶段：顶层设计、组织保障体系搭建、工程建设、运营优化与AI应用融合，并针对每个阶段提出了详细的治理目标和工作重点。

报告还概述了面向AI的数据治理原则，包括标准化、透明性、合规性、安全性、负责任原则、公正性和可审计性，旨在提升AI应用效果、保护个人隐私与社会安全、降低成本、消除歧视与偏见。此外，报告提出了数据质量治理、数据安全与隐私治理、数据伦理治理作为DG4AI的三大重点工作，并探讨了相应的治理方法和技术。

报告提出了一套面向AI的数据治理步骤，包括明确应用目标与需求、设计数据集治理要求与规范、开展数据集处理与研发、进行数据集洞察与交付、持续数据集运营与优化等环节，并强调了DataOps理念在人工智能模型研发、治理和运营中的应用。

最后，报告对DG4AI的未来发展趋势进行了展望，包括产业分工的明确化、数据治理成为大模型竞争的关键、以及DG4AI服务化的潜力。附录部分对比了中美在DG4AI领域的国家战略、法律法规以及标准建设现状，为我国DG4AI研究领域提供了参考和借鉴。报告呼吁业界专家提出宝贵意见，以持续完善和发展DG4AI实践指南。

来源：大数据技术标准推进委员会