生成式人工智能的数据挑战：为何强有力的治理策略至关重要

[ashammi228]

对于企业领导者来说，生成式人工智能提出了一个至关重要的现实问题：如果没有高质量、管理良好且安全的数据，生成式人工智能可能会成为一种负担，而不是竞争优势。有偏见的模型、不准确的输出、合规违规和数据安全风险可能会破坏人工智能投资，并导致财务、声誉和法律后果。

在这里，我们考虑生成人工智能的数据挑战，以及为什么您的公司在将人工智能整合到其业务运营之前必须建立强大的数据治理策略。

为什么数据对生成式人工智能如此重要
生成式人工智能不会创造创意，而是会重新混合和重新解释现有数 加拿大 whatsapp 数据 据的模式。如果这些数据存在偏见、不一致或不安全，那么人工智能生成的内容就会反映出这些缺陷。这可以表现为多种方式：误导性或事实上不正确的响应、加剧歧视的偏见输出、敏感数据泄露导致的安全风险，以及当人工智能训练数据包含专有或受监管信息时违反合规性。

如果没有结构化数据验证，AI 得出的结论可能看似可信，但最终却存在缺陷。管理良好的数据策略可确保 AI 输出不仅令人信服，而且准确、合乎道德且合法。

数据治理为数据质量、访问和合规性建立了规则和流程。如果没有治理，您的企业可能会因违反 GDPR、CCPA 或新兴的人工智能专门法律、因人工智能生成内容带有偏见或攻击性而造成的声誉损害，以及如果人工智能使用专有或受版权保护的数据进行训练而产生的知识产权风险。

组织面临的挑战
为了安全、积极地发挥 AI 的潜力，企业必须解决影响其可靠性和可信度的关键数据挑战。以下是三个最紧迫的问题以及企业可以如何缓解这些问题。

1. 数据偏见：人工智能如何继承和延续偏见
人工智能模型会从训练数据中继承偏见。如果数据集包含历史歧视、不完整的表征或社会刻板印象，人工智能就会强化这些模式。

2. 数据一致性和完整性：防止人工智能幻觉
人工智能中的幻觉并非凭空而来——它们源于数据不一致、来源冲突或训练信息空白。当人工智能系统被输入不完整或矛盾的数据时，它会用看似合理但虚假的内容填补空白。这在财务报告、医疗保健和法律分析等高风险环境中尤其危险。

3. 安全与合规风险：保护敏感数据
人工智能意外泄露机密信息是企业面临的最大风险之一。许多人工智能模型会存储、处理和学习客户数据、商业机密和个人记录。如果没有适当的保护措施，人工智能可能会无意中泄露客户记录、财务数据、知识产权甚至机密商业策略。

未受保护的人工智能系统可能会被网络犯罪分子利用，他们可能会操纵模型来提取敏感数据或将其用于欺诈活动。此外，如果人工智能模型在没有采取适当合规措施的情况下处理个人身份信息 (PII)，公司可能会面临法律和监管后果，导致根据 GDPR、CCPA 和新兴的人工智能特定法规等法律受到罚款。