在大模型浪潮席卷全球的今天，数据治理与人工智能之间正在形成一种相互依存、共生共荣的闭环关系。据《数字中国发展报告（2022年）》显示，2022年我国数据产量达8.1ZB，占全球数据总产量的10.5%，位居世界第二。预计到2027年，我国数据规模将增长至76.6ZB，位居全球第一。

     然而，数据量的爆炸式增长并未自动转化为AI应用所需的高质量燃料。相反，随着人工智能技术从理论走向实践，数据治理正经历着从被动应对到主动引领的深刻变革。

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01 数据质量：AI发展的根基与瓶颈

    人工智能系统的基础是大数据，而数据质量直接决定AI模型的性能上限。华为创始人任正非曾明确指出：“高质量的数据是人工智能的前提和基础”。

    2018年埃森哲的调研发现，中国制造企业在运用人工智能技术时，52%的受访企业将数据质量列为突出挑战，数据安全与网络安全紧随其后（47%）。这一数据揭示了AI产业化面临的首要障碍——数据基础不牢。

    大模型的训练需要大量高质量数据，而高质量数据的获取和管理，需要强大的数据治理能力作为支撑。传统的数据治理方法在大规模和复杂度的处理任务面前往往力不从心，亟需引入新一代信息技术来实现数据的价值转化。

    没有高质量的数据基础，所有AI算法和创新都是空中楼阁。数据质量治理已成为AI时代企业核心战略的重要组成部分。

02 数据治理与AI的共生闭环

    数据治理与AI之间正在形成一种相互促进的良性循环关系。这一闭环系统由两个方向的流动构成：数据治理为AI提供高质量的输入数据，保证AI输出结果的正确性和合规性；AI则为数据治理提供强大的工具和方法，提高数据治理的效率和效果。

    在金融行业，这种共生关系尤为明显。邮储银行构建了以数据与安全两大底座为支撑的治理体系，持续强化“数据标准管理、主数据管理、数据质量管理”等六大核心领域能力。杭州银行则经历了从依赖人工的“人治”阶段，向以AI为核心的“自治”阶段的转变。

    AI技术正在重塑数据治理的各个环节：

？ 在数据质量管理方面，机器学习技术可自动识别数据异常和质量问题。

？ 在元数据管理领域，AI可以自动分析数据模型间的内在关系。

？ 对非结构化数据，自然语言处理、图像识别等技术大大提升了管理效率。

    这种共生关系不仅提高了数据治理的效率，也加速了AI技术的落地应用，形成了正向循环。

03 治理范式：从“人治”到“智治”的转变

    传统数据治理高度依赖人工操作，存在效率低、一致性差、可扩展性有限等痛点。AI驱动的新治理范式正在引发从“人治”到“智治” 的根本性转变。

    烟台市公安局通过“资源整合、数据治理、要素重组、流程再造”，将数百亿级的数据分为5大类、400多个标签，让庞大无序的数据“活”起来。他们按照标准化、标签化、模型化、业务化“四化”标准治理和使用数据，使基层单位能够方便、准确地使用数据资源。

    德阳市采用“三位一体”的数据要素运行体系，搭建制度、技术和市场协同的治理框架，着力解决数据要素市场化面临的效率低、定价难、成本高、安全风险大等问题。

    智能化的数据治理不仅意味着技术工具的升级，更代表了治理理念的深刻变革。它使数据治理从静态的、被动的管理活动，转向动态的、主动的价值创造过程。

04 数据安全与隐私?；さ乃靥粽?/span>

    随着AI应用场景的不断扩大，数据安全与隐私?；こ晌酱饩龅墓丶侍?。在AI时代，数据安全治理面临双重挑战：一方面需要?；ぴ际莸陌踩?，另一方面还需确保AI模型输出结果的安全可靠。

     针对这一挑战，“用AI技术保障数据安全”成为可行路径。差分隐私、数据屏蔽等匿名化技术可以删除个人身份信息，确保数据的机密性，同时保留其对AI模型训练的有用性。联邦学习、隐私计算等技术也被广泛应用于数据安全治理领域。

    生成式AI为数据治理提供了新的技术手段。欧洲科学院院士、清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松指出，可以用生成式人工智能生成符合真实情况的数据，同时规避用户真实的隐私数据。

    监管层面也在积极应对。全球第一部关于生成式人工智能治理的专门法律规范——《生成式人工智能服务管理暂行办法》于2023年8月15日在我国正式施行，为构建面向AI时代的数据治理新生态提供了制度指引。

05 构建多元共治的数据治理新生态

   AI时代的数据治理需要打破传统的封闭模式，构建多元主体协同共治的新生态。这需要政府、企业、科研机构和公众的共同参与和努力。

   在政府层面，巴中市通过设立首席数据官制度，构建了完善的组织体系。他们分级分类设立首席数据官和首席数据执行官，选拔有大数据专业背景的领导干部44名，明确项目审查、数据治理等7方面职责。

    企业界也在积极探索自律路径。国内首个《人工智能产业担当宣言》提出，企业应积极参与探索和构建开源开放协作共享机制，将人工智能伦理与治理原则贯穿于产品和服务全生命周期。

    中国社会科学院科技哲学研究室主任段伟文强调，人工智能企业应直面社会监督，技术改进和伦理设计要齐头并进，携手走向共建性的人工智能伦理治理。

    多元共治还需要创新监管机制。欧盟《人工智能法案》明确要求成员国创建人工智能监管沙盒，在风险可控的前提下进行创新测试。这种“监管沙盒”机制为平衡创新与风险提供了新思路。

06 未来路径：智能数据自治系统的构建

    展望未来，数据治理将向自治化、智能化方向演进。中电金信提出的“智能数据自治”新范式，以“三元资产模型”与智能体网络重构DataOps流程，推动数据开发升级为智能工厂模式，实现系统自感知、自决策与规?；擞?/p>

     鞍钢财务公司任海认为，面对数据治理范围的爆炸式增长，必须打造能够自动进化、智能驱动的“数据大脑”，推动治理目标从传统的数据质量保障转向数据洞察与业务赋能。

     然而，自治系统的构建也带来数据确权、伦理合规等新挑战。新华保险研发中心副总经理于士文指出，未来需构建涵盖AI生成数据的新一代治理体系，推动数据从资源向真正资产的转变。

    未来的智能数据自治系统将实现从“被动响应”到“主动预见”的转变，通过场景化应用，最终形成自我优化、自我完善的良性循环。

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    数据治理与人工智能的深度融合正在重塑产业生态和竞争格局。当数据治理完成从“人治”到“智治”的转变，当AI系统能够实现自我优化和自我监管，我们将会迎来一个数据价值最大化释放的新时代。

    正如国家数据局等17部门印发的《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》所展望的，到2026年底，数据产业年均增速将超过20%，数据交易规模实现倍增。在这场变革中，那些能够率先构建智能化数据治理体系的企业和城市，将在新一轮数字竞争中获得决定性优势。

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