在大模型浪潮席卷全球的今天，數據治理與人工智能之間正在形成一種相互依存、共生共榮的閉環關系。據《數字中國發展報告（2022年）》顯示，2022年我國數據產量達8.1ZB，占全球數據總產量的10.5%，位居世界第二。預計到2027年，我國數據規模將增長至76.6ZB，位居全球第一。

     然而，數據量的爆炸式增長并未自動轉化為AI應用所需的高質量燃料。相反，隨著人工智能技術從理論走向實踐，數據治理正經歷著從被動應對到主動引領的深刻變革。

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01 數據質量：AI發展的根基與瓶頸

    人工智能系統的基礎是大數據，而數據質量直接決定AI模型的性能上限。華為創始人任正非曾明確指出：“高質量的數據是人工智能的前提和基礎”。

    2018年埃森哲的調研發現，中國制造企業在運用人工智能技術時，52%的受訪企業將數據質量列為突出挑戰，數據安全與網絡安全緊隨其后（47%）。這一數據揭示了AI產業化面臨的首要障礙——數據基礎不牢。

    大模型的訓練需要大量高質量數據，而高質量數據的獲取和管理，需要強大的數據治理能力作為支撐。傳統的數據治理方法在大規模和復雜度的處理任務面前往往力不從心，亟需引入新一代信息技術來實現數據的價值轉化。

    沒有高質量的數據基礎，所有AI算法和創新都是空中樓閣。數據質量治理已成為AI時代企業核心戰略的重要組成部分。

02 數據治理與AI的共生閉環

    數據治理與AI之間正在形成一種相互促進的良性循環關系。這一閉環系統由兩個方向的流動構成：數據治理為AI提供高質量的輸入數據，保證AI輸出結果的正確性和合規性；AI則為數據治理提供強大的工具和方法，提高數據治理的效率和效果。

    在金融行業，這種共生關系尤為明顯。郵儲銀行構建了以數據與安全兩大底座為支撐的治理體系，持續強化“數據標準管理、主數據管理、數據質量管理”等六大核心領域能力。杭州銀行則經歷了從依賴人工的“人治”階段，向以AI為核心的“自治”階段的轉變。

    AI技術正在重塑數據治理的各個環節：

？ 在數據質量管理方面，機器學習技術可自動識別數據異常和質量問題。

？ 在元數據管理領域，AI可以自動分析數據模型間的內在關系。

？ 對非結構化數據，自然語言處理、圖像識別等技術大大提升了管理效率。

    這種共生關系不僅提高了數據治理的效率，也加速了AI技術的落地應用，形成了正向循環。

03 治理范式：從“人治”到“智治”的轉變

    傳統數據治理高度依賴人工操作，存在效率低、一致性差、可擴展性有限等痛點。AI驅動的新治理范式正在引發從“人治”到“智治” 的根本性轉變。

    煙臺市公安局通過“資源整合、數據治理、要素重組、流程再造”，將數百億級的數據分為5大類、400多個標簽，讓龐大無序的數據“活”起來。他們按照標準化、標簽化、模型化、業務化“四化”標準治理和使用數據，使基層單位能夠方便、準確地使用數據資源。

    德陽市采用“三位一體”的數據要素運行體系，搭建制度、技術和市場協同的治理框架，著力解決數據要素市場化面臨的效率低、定價難、成本高、安全風險大等問題。

    智能化的數據治理不僅意味著技術工具的升級，更代表了治理理念的深刻變革。它使數據治理從靜態的、被動的管理活動，轉向動態的、主動的價值創造過程。

04 數據安全與隱私保護的雙重挑戰

    隨著AI應用場景的不斷擴大，數據安全與隱私保護成為亟待解決的關鍵問題。在AI時代，數據安全治理面臨雙重挑戰：一方面需要保護原始數據的安全，另一方面還需確保AI模型輸出結果的安全可靠。

     針對這一挑戰，“用AI技術保障數據安全”成為可行路徑。差分隱私、數據屏蔽等匿名化技術可以刪除個人身份信息，確保數據的機密性，同時保留其對AI模型訓練的有用性。聯邦學習、隱私計算等技術也被廣泛應用于數據安全治理領域。

    生成式AI為數據治理提供了新的技術手段。歐洲科學院院士、清華大學人工智能研究院常務副院長孫茂松指出，可以用生成式人工智能生成符合真實情況的數據，同時規避用戶真實的隱私數據。

    監管層面也在積極應對。全球第一部關于生成式人工智能治理的專門法律規范——《生成式人工智能服務管理暫行辦法》于2023年8月15日在我國正式施行，為構建面向AI時代的數據治理新生態提供了制度指引。

05 構建多元共治的數據治理新生態

   AI時代的數據治理需要打破傳統的封閉模式，構建多元主體協同共治的新生態。這需要政府、企業、科研機構和公眾的共同參與和努力。

   在政府層面，巴中市通過設立首席數據官制度，構建了完善的組織體系。他們分級分類設立首席數據官和首席數據執行官，選拔有大數據專業背景的領導干部44名，明確項目審查、數據治理等7方面職責。

    企業界也在積極探索自律路徑。國內首個《人工智能產業擔當宣言》提出，企業應積極參與探索和構建開源開放協作共享機制，將人工智能倫理與治理原則貫穿于產品和服務全生命周期。

    中國社會科學院科技哲學研究室主任段偉文強調，人工智能企業應直面社會監督，技術改進和倫理設計要齊頭并進，攜手走向共建性的人工智能倫理治理。

    多元共治還需要創新監管機制。歐盟《人工智能法案》明確要求成員國創建人工智能監管沙盒，在風險可控的前提下進行創新測試。這種“監管沙盒”機制為平衡創新與風險提供了新思路。

06 未來路徑：智能數據自治系統的構建

    展望未來，數據治理將向自治化、智能化方向演進。中電金信提出的“智能數據自治”新范式，以“三元資產模型”與智能體網絡重構DataOps流程，推動數據開發升級為智能工廠模式，實現系統自感知、自決策與規模化運營。

     鞍鋼財務公司任海認為，面對數據治理范圍的爆炸式增長，必須打造能夠自動進化、智能驅動的“數據大腦”，推動治理目標從傳統的數據質量保障轉向數據洞察與業務賦能。

     然而，自治系統的構建也帶來數據確權、倫理合規等新挑戰。新華保險研發中心副總經理于士文指出，未來需構建涵蓋AI生成數據的新一代治理體系，推動數據從資源向真正資產的轉變。

    未來的智能數據自治系統將實現從“被動響應”到“主動預見”的轉變，通過場景化應用，最終形成自我優化、自我完善的良性循環。

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    數據治理與人工智能的深度融合正在重塑產業生態和競爭格局。當數據治理完成從“人治”到“智治”的轉變，當AI系統能夠實現自我優化和自我監管，我們將會迎來一個數據價值最大化釋放的新時代。

    正如國家數據局等17部門印發的《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》所展望的，到2026年底，數據產業年均增速將超過20%，數據交易規模實現倍增。在這場變革中，那些能夠率先構建智能化數據治理體系的企業和城市，將在新一輪數字競爭中獲得決定性優勢。

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