應對隱私、安全和合規性挑戰以推動創新。有效的數據治理由于生成式人工智能的最新發展變得更加關鍵。

數據治理的定義

數據治理指的是確保組織數據的管理、完整性和安全性的政策和流程。傳統框架，如 DAMA-DMBOK 和 COBIT，側重于結構化數據管理和標準化流程（Otto, 2011）。這些框架是管理企業數據的基礎，但在處理生成式人工智能所需的非結構化數據類型時，通常缺乏所需的靈活性（Khatri & Brown, 2010）。

生成式人工智能概述

生成式人工智能技術，例如GPT、DALL·E 等模型，正在金融、醫療和電子商務等行業廣泛應用。這些模型根據大量數據集生成文本、圖像和代碼（IBM, 2022）。雖然這些技術的潛力巨大，但它們也帶來了傳統數據管理策略無法應對的治理問題，尤其是在處理龐大、多樣且非結構化的數據集時。

數據治理與生成式人工智能的交集

研究表明，生成式人工智能通過影響數據的收集、處理和利用方式，影響了數據治理（Gartner, 2023）。管理非結構化數據（如媒體文件和PDF文件）尤為關鍵，因為這些數據由于缺乏結構化模式，不符合傳統數據治理模型。如果沒有有效的管理和治理，AI 應用可能會處理不當敏感數據，從而導致安全漏洞和合規性失敗。

生成式人工智能中的數據治理挑戰

數據隱私與安全風險

生成式人工智能系統處理大量數據，通常包括敏感信息。如果沒有強有力的安全措施，組織面臨數據泄露和安全漏洞的重大風險。像《通用數據保護條例》（GDPR）和《加利福尼亞消費者隱私法案》（CCPA）這樣的法律框架要求嚴格的數據隱私標準，迫使組織采取先進的數據治理策略以確保合規（European Union, 2018; CCPA, 2020）。

倫理與合規問題

生成式人工智能的使用引發了倫理問題，例如AI生成內容中的偏見和數據操控。當組織試圖使AI操作與現有的監管框架對接時，會遇到合規挑戰，因為這些框架設計之初并未考慮到AI帶來的復雜性（IBM, 2022）。新的治理模型必須將倫理標準和合規性檢查整合到AI開發過程中，以應對這些問題。

質量控制與數據完整性

質量控制在“確保AI生成的內容可靠”方面至關重要。像AWS Glue、Google Cloud的Data Quality功能和Microsoft Azure Data Factory等工具都用于維護AI模型中的數據完整性，提供數據分析和質量評分等功能，以此幫助組織監控和提升數據質量。

理論框架

數據治理框架

傳統框架如 DAMA-DMBOK 和 COBIT 強調結構化數據管理、數據質量保障和合規性（Khatri & Brown, 2010）。然而，這些框架在應用于非結構化數據時往往存在不足，而非結構化數據在生成式AI中非常常見。不健全的數據管理能力會帶來風險，因為AI模型往往依賴于多樣化的數據集（Otto, 2011）。

生成式人工智能框架

生成式人工智能要求新的治理框架來應對其獨特的挑戰。首先要整合針對AI的特定考慮因素，如精細化的訪問控制、用戶角色權限以及像AWS Glue、AWS Lake Formation、Google Cloud Data Catalog和Microsoft Azure Cognitive Services等管理非結構化數據的工具。這些平臺強調了在AI數據管理中需要強有力策略，尤其是在數據發現和隱私方面（Gartner, 2023; IBM, 2022）。

提議的數據治理框架

該框架結合了傳統治理模型的元素，但還擴展到包括專門設計用于管理非結構化數據和確保隱私的工具。例如，AWS服務如Amazon Textract和AWS Glue可以自動編制數據目錄和提取元數據，從而提升生成式AI應用中的數據治理效率。采用這種混合方法，組織可以在保持傳統治理標準的同時，整合AI特定工具以改善數據管理。

生成式人工智能應用的演變

生成式人工智能時代有效數據治理的策略

政策和框架制定

組織必須制定專門針對AI的政策，整合數據隱私、安全和合規性等考慮因素。例如，通過哈希處理或遮掩技術掩碼個人身份信息（PII），或者采用字段級加密。根據地理位置劃分數據，并將AI框架本地化到該區域，再根據來源將流量分流到相應的AI框架。結合傳統框架，如DAMA-DMBOK和AI專用工具，可以有效應對這些挑戰。

此外，來自云服務提供商的現代化工具，如AWS Glue和Amazon Macie，有助于確保數據隱私。大多數AWS服務設計時考慮到了數據部署所在的地理區域，因此選擇合適的區域服務有助于遵守數據駐留合規要求。

技術解決方案

利用AI和機器學習技術自動化治理流程至關重要。AWS、Google Cloud和Microsoft Azure等提供了用于管理AI數據和確保合規性的先進工具（Gartner, 2023）。實施這些解決方案有助于提高數據治理實踐的效率和安全性。此外，數據質量和數據增強解決方案也是數據治理過程中的重要組成部分。當生成式AI框架中獲取的數據格式不正確時，可能導致大語言模型產生幻覺。像AWS Glue或Informatica等工具的質量評分可以與數據一起獲取，為生成式AI提供更好的數據上下文。數據增強解決方案可以通過合成數據生成、實體解析和修改數據點來避免偏見和有毒內容。之后，這些可以用于訓練大型語言模型（LLMs）。

持續監控與審計

基于AI的監控工具可以實時跟蹤數據使用情況和潛在的安全威脅，使組織能夠迅速應對異常。定期使用自動化工具進行審計，如AWS Audit Manager或Azure Purview，確保遵守治理政策，促進透明度，并突出改進領域，以保持有效的數據治理。

數據集成和互操作性解決方案

統一的數據管理平臺，整合各種數據源（如數據湖和數據倉庫），可以確保AI系統的一致性和合規性。采用這種互操作性標準和開放API，能夠促進不同系統之間的安全數據交換，保持AI平臺上的數據完整性和安全性，同時支持一個統一的治理環境。獲取結構化數據已經得心應手，但獲取非結構化數據在數據集成中至關重要。目前，獲取非結構化數據需要將數據和元數據分開，并通過引入模式進行數據標準化。通過這種方式，便能對非結構化元數據進行目錄化，從而提高數據的可發現性。

統一的數據目錄系統能夠更好地發現和實現數據集成，因為這些數據經過了標準化。像AWS Glue Data Catalog、Azure Data Catalog和Google Cloud Data Catalog這樣的數據目錄工具提供了這一功能。AWS的服務，如Amazon Textract、Amazon Comprehend和Amazon Rekognition，將從非結構化數據中提取元數據，并將其存儲在這些數據目錄中。像AWS Glue和Informatica這樣的數據集成工具有助于數據的集成。

跨職能團隊與協作

建立跨職能團隊，包括數據科學家、IT專家、合規官員和業務領導者，對于使數據治理策略與業務目標和監管要求對接至關重要。將外部利益相關者（如監管機構和行業專家）納入決策過程中，也有助于組織及時了解新的法規和最佳實踐，確保政策能夠主動調整。

總結

生成式人工智能的數據治理計劃的成功實施，為安全的數據管理和機器學習奠定了堅實的生產就緒基礎。構建良好治理的生成式AI數據平臺的解決方案可以在云平臺上實現，比如AWS。可以將這些解決方案分為兩個主要工作流，以應對生成式AI的獨特需求。

在工作流1中，設置了一個帶有AWS Lake Formation的Amazon S3數據湖，以確保安全訪問，數據管道和質量檢查提供了干凈、標記的數據集，用于模型訓練。工作流2引入了Amazon Bedrock環境，用于復雜的數據增強，包括合成數據生成和實體解析，以最小化偏見和有毒內容，同時通過Amazon SageMaker部署實時分類模型。這些工作流共同構建了一個可擴展、適應性強的框架，支持持續的數據驅動洞察。

這個生產級別的設置不僅使數據在模型訓練和操作中變得可訪問、安全且有序，還突出了傳統數據治理方法的不足。生成式AI需要超越傳統框架的增強治理實踐，尤其是在隱私、非結構化數據管理和持續監控方面。通過整合AI特定的政策、先進的管理工具和持續監控，組織能夠更好地保護數據資產，確保生產環境中的安全性和靈活性。

未來的研究應建立在這一基礎上，通過評估不同行業中的AI治理框架，幫助組織制定適應快速變化的AI環境的最佳實踐。這一持續的探索將支持治理策略的演進，確保在規模化操作中的合規性、數據完整性和靈活運營。

原文標題：Data Governance Challenges in the Age of Generative AI

作者：nishchai jayanna manjula , Kiran Randhi user avatar Kiran Randhi