面向人工智能的数据治理实践指南（1.0）.pdfVIP

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版权声明

本报告版权属于CCSATC601大数据技术标准推进委员

会，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告

文字或者观点的，应注明“来源：CCSATC601大数据技术标

准推进委员会”。违反上述声明者，将追究其相关法律责任。

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编制说明

本报告的撰写得到了数据治理、大数据和人工智能等领域多家企

业与专家的支持和帮助，主要参与单位与人员如下（排名不分前后）。

参编单位：大数据技术标准推进委员会、中国联合网络通信集团

有限公司、联通数字科技有限公司、中电信人工智能科技(北京）有

限公司、中国联合网络通信有限公司软件研究院、中国人民大学、南

京大学研究中心、广州信安数据有限公司、星环信息科技（上海）股

份有限公司、交通银行股份有限公司、北京神州绿盟科技有限公司、

央视频融媒体发展有限公司、亚信科技（中国）有限公司、广州小鹏

汽车科技有限公司、北京枫清科技有限公司、华为云技术有限公司、

腾讯云计算（北京）有限责任公司、普元信息技术股份有限公司、软

通智慧科技有限公司、讯飞智元信息科技有限公司、中电科大数据研

究院有限公司、电科云（北京）科技有限公司、上海浦东发展银行、

创意信息技术股份有限公司、山东犀盐数据科技有限公司、芜湖明瞳

数字健康科技有限公司、深圳市明源云科技有限公司、北京中软国际

信息技术有限公司、中国移动紫金（江苏）创新研究院有限公司、杭

州比智科技有限公司、云赛智联股份有限公司、湖北数据集团、北京

卓信智恒数据科技股份有限公司、海南数造科技有限公司、一汽大众

汽车有限公司。

参编人员：尹正，姜春宇，王妙琼，郭彦美，高倩倩，阚鑫禹，

李雨霏，刘寒，周京晶，张娇婷，邱梦媛，周圣文，崔一妍，刘思达，

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张一鸣，田明慧，马闻达，林木森，王宇龙，艾博焕，高海暘，安小

米，蔡洛维，崔博亚，丁乙，何徐麒，胡斌，黄超，李建慧，李金夏，

李凯东，屈晓龙，邝苗苗，史赟，谭晟中，王爱书，王瀚，王伟杰，

王项男，王潼，闫龙，杨瑞，禹芳，徐松林，夏义堃，张艳红，赵丽

丽，鲍立飞，陈韩霏，陈正伟，曹宗伟，崔壤丹，丁洪鑫，代威，方

正，高雪峰，高华超，古伟，顾正嘉，龚禧，龚昱鸣，郭文鹏，花福

军，黄启洲，胡文涛，姜丹丹，姜鹏，江龙兵，金依扬，刘頔，刘意

凡，刘晨璐，刘庆会，刘燕，李光耀，李阳，李铁峰，李晓娟，卢科，

梅珂夫，彭建辉，彭涛，钱龙，石荣达，万如意，王远，谢亚南，谢

锋，肖美虹，徐超，徐聪颖，薛高飞，杨博，杨明皓，余震宇，袁雪

梅，苑国跃，曾伟雄，曾云，张芬，张广庆，张玥玥，张可雨，张毓，

张春雷，张文翔，周正斌，周小敏，周海涛，周维，周映，庄颂。

特别感谢以下专家对报告编制给予的专业性指导：安小米，蔡洛维，

崔博亚，丁乙，何徐麒，胡斌，黄超，李建慧，李金夏，李凯东，屈

晓龙，邝苗苗，史赟，谭晟中，王爱书，王瀚，王伟杰，王项男，王

潼，闫龙，杨瑞，禹芳，徐松林，夏义堃，张艳红，赵丽丽。

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引言

自1988年由麻省理工学院的学者启动了全面数据质量管理计划

（TDQM）以来，随着大数据技术的迅猛发展，企业内数据量急剧上

升，数据治理的内涵也在不断地变化和丰富。2021年，随着以大模

型为代表的生成式人工智能技术席卷全球，对人类的生产和生活都带

来了革命性的变化，人工智能的发展从以模型为中心转变为了以数据

为中心。以数据为中心的人工智能理论认为，好的人工智能需要高质

量、大规模和多样性的数据。但在实践过程中，数据科学家们往往会

遇到数据安全与隐私泄露、内容输出偏见与歧视以及数据“高量低质”

的问题。如果放任这些问题不加管制，将会阻碍人工智能技术的进一

步发展，甚至会危害个人、企业甚至国家的安全。

为了应对这些挑战，开发出更负责任、更可控的人工智能应用，

面向人工智能的数据治理（DG4AI，DataGovernanceforArtificial

Int