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避免 AI 治理雷区.pdf

上传人: le****ng 编号:616677 2025-03-07 26页 2.83MB

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本文主要探讨了AI治理的重要性及其在不同领域的应用。文章提出了三种AI治理方法:数据中心方法、合规中心方法和模型操作中心方法。数据治理是确保有效AI应用开发和风险缓解的关键。它通过提供可靠数据和实施适当控制,帮助AI、数据和法务团队共同协作,确保AI应用案例安全进入生产环节。合规中心方法由法务团队主导,重点是实现合规和风险管理。模型操作中心方法强调AI和数据团队之间的协作,目标是实施和运营AI应用案例。文章还介绍了AI治理框架的实施步骤,包括识别和理解数据、文档化模型和结果、定义用例、验证和监控AI用例等。此外,文章还提到了AI治理中的关键角色和数据治理的重要性。最后,作者呼吁大家积极参与AI治理,共同打造一个安全、可靠的AI环境。
"如何确保AI的合规与风险管理?" "如何通过数据治理实现AI的有效使用?" "AI治理如何改变团队之间的协作方式?"
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