追踪溯源治理：别忽视AI输出内容的管理

与传统的遗留数据集不同，AI生成的内容和洞察往往存在于一个真空环境中，被创建、使用并被视为理所当然，缺乏适当的治理。不幸的是，对于那些不提供适当监督的公司——以及主动治理AI数据的公司——它们容易受到看不见的风险影响。

换句话说，未经治理的AI数据可能会毒害整个系统。这使得公司容易面临法律或合规问题、知识产权担忧、数据溯源和问责制漏洞，以及不一致的数据结果。

与此同时，理解治理AI生成洞察和数据重要性的数据管理负责人面临着主动治理的挑战，而不是持续地被动地修复或应对数据问题。

建立AI数据治理框架

公司不应该简单地接受AI合成数据的表面价值并将其从系统中提取出来，而是需要确保所有合成数据和生成式AI驱动的洞察都经过标记、追踪、溯源、存储和适当治理。

企业可能行动过于迅速，从系统中摄取AI驱动的数据，将其保存到文件共享中，然后将其整合到他们的系统中，而不追踪历史记录。缺乏适当AI数据治理的公司可能面临意外结果、法律问题和基于可疑来源的决策。需要关注的项目包括：

监管框架，如欧盟人工智能法案。

生成式AI开发的信息图表巧妙地使用其他组织拥有的图像，导致公司支付版税。

为活动生成的营销文案可能出现幻觉，导致AI直接借用无法使用的文本或引用，引发法律问题。

使用AI构建的大型合成数据集用于训练模型，然后推入生产环境。不追踪谁创建了这些数据、何时何地创建的公司可能会失去这些基础知识，导致团队反复重新创建数据集。

通过AI持续重新创建数据集会导致数据不一致，因为每次提取可能都不同。不断重新制作大型合成数据集——只是让它们消失——就像建造和融化冰山一样。AI驱动的洞察对业务团队来说非常有用和便利，但这个过程不需要鲁莽和浪费。

实施有效的AI治理策略

在生成洞察之前，企业需要建立最佳实践来治理AI数据的使用方式。这包括标记、溯源、存储和建立AI数据问责制等基础步骤。其他关键策略包括：

将所有数据源集中到中心。公司需要将数据源——AI生成的、内部数据、外部来源等——集中到云端，在那里可以被标记、追踪，而不会被过滤到中心之外的不同位置。

消除孤岛。不同的业务团队在使用和创建数据的方式上可能有所不同，自然地导致他们在孤岛中工作。所有团队都需要从单一的真实来源共同工作。

不要将AI视为理所当然。在文化上，公司应该让业务团队明白不要将AI视为理所当然。仅仅因为洞察、内容和图像容易通过AI生成，并不意味着应该忽视治理步骤。

在AI标记方面保持警惕。确保用户通过使用的特定AI模型和版本来标注AI输出。包括AI生成时的时间戳；哪个用户发起请求；以及正在提取什么内容（分析、建议、摘要、内容）。将结果与置信度分数一起应用。

构建协作治理文化

提供严密数据管理系统的公司依赖于整个组织的全面协作。IT和法律团队、合规官员以及每个业务单位必须共同合作，制定适合他们且易于遵循并保护组织的指导方针。

AI工作速度很快，用户倾向于利用模型获得即时满足，但缺乏治理会产生风险和合规问题。追踪、跟踪、存储和适当构建AI数据可以提高其系统的整体AI素养，并通过提供可靠结果和减少冗余工作流来加速AI投资回报率。

展望未来，围绕AI的法规预计将加强。现在标记、监控和治理AI输出的公司将建立能够应对法规变化的基础设施，成为可扩展、有利可图的资产。

Q&A

Q1：为什么AI生成的数据需要特别治理？

A：AI生成的数据往往存在于真空环境中，缺乏适当的治理。未经治理的AI数据会带来法律合规问题、知识产权担忧、数据溯源漏洞和不一致的结果，可能导致公司面临意外风险和基于可疑来源的决策。

Q2：企业应该如何建立有效的AI数据治理策略？

A：企业需要将所有数据源集中到云端进行统一管理，消除部门间的数据孤岛，建立标记、追踪、溯源和存储的最佳实践。同时要确保AI输出包含模型版本、时间戳、用户信息和置信度分数等关键信息。

Q3：AI数据治理对企业有什么长远价值？

A：良好的AI数据治理可以提高系统的AI素养，通过提供可靠结果和减少冗余工作流来加速投资回报率。随着AI法规的加强，现在建立治理基础设施的公司将能够更好地应对法规变化，成为可扩展的盈利资产。