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人工智能 〔AI〕 无处不在，影响着咱们日常生活方方面面，任凭是個人生活还是职业生活，从数字语音助手到聊天机器人，再到信用卡欺诈监控，人工智能无处不在，它还导致经由不同样来源积累数据，使数据、人工智能治理更加要紧，反而，人工智能、机器学习 〔ML〕 应用程序有效性取决于输入到其算法数据质量，
一些案例由于数据有缺陷、有偏见、不准确而导致结果不正确，调查显示，约 65% 企业高管担心公司存在数据偏见，13% 企业高管正在奋勉搞定这一难题，人们还担心，伴随人工智能技术普及，数据偏见将变成一個更大难题，
在深入探讨之前，咱们先来解一下数据偏差，这是一個用来指不完整或不准确数据术语，这会导致人工智能、机器学习应用中发生系统性错误，由于它们所依赖数据不准确，它们无法准确呈现所需信息，这种数据偏差大概来自各类数据源，涵盖数据选择、数据收集方法以及用于分析数据算法，当人工智能、机器学习训练过程中运用数据不具典型、不准确或有缺陷时，它大概会扭曲结果，导致决策持助现有不平等或引发不正确或不良结果，在人工智能系统中，这种偏差可以以多种方法体现，影响一切——不光是主张、结果，还有占卜、分类，
据报道，在医疗保健行业，有关女性、寥寥无几族裔医疗数据没有得到百分之百体现，一個例子是，与白人患者相比，人工智能系统对黑人患者诊断准确率较低，同样，在招聘、人才获取领域，利用自然语言搞定 〔NLP〕 人工智能系统也显示出有偏见结果，一個显著例子是亚马逊人工智能招聘工具，该工具在表现出对简历中包含某些动作动词候选人偏好后被废弃，
最近一项研究发现生成式人工智能图像创建工具 Midjourney 偏见，当该应用程序被要求生成不同样年龄段专业人士图像时，它显示出年龄多样性，但对年长者来说，性别却没有多样性，具体来说，所有对高级专业人士描述都是男性，这延续人们对劳动力中性别角色刻板印象，另一项研究揭示搜索引擎发布在线招聘广告中存在性别差异，卡内基梅隆大学实行一项研究发现，与女性运用者相比，互联网广告平台更有大概向男性运用者供应高薪就业机遇，
人工智能与数据管理平台整合百分之百改变数据治理，创造能够独立分析、学习、占卜、运行智能系统，这些人工智能增强型工具可以自主检查数据、识别异常情况、实施治理协议、占卜后世需求，并适应新兴数据格式、监管更迭，而无需人工干预，
有几种 AI 工具可用于提高数据质量，有些 AI 系统可以检测数据集中错误、不同致、异常，运用高级算法，它们可以高速发现、纠正大概逃脱人工审核不准确之处，AI 工具不光可以修复错误，还可以经由消除冗余、补充缺失信息、统一各类数据格式来清理数据，
另外，人工智能还可以实行实时数据质量监控，在难题发生时搞定难题，而不是事后再搞定，这种就时行动可以防止有缺陷数据影响决策过程，经由分析势头、模式，人工智能还可以占卜后世数据质量挑战，这种占卜本事使组织能够实施预防措施，防止数据质量大概下降，
经由采用 AI 治理模型，公司可以获得高质量数据，用于制定业务战略，由 AI 驱动算法可以高速轻松地检测、纠正数据异常，另外，数据模型中 ML 可以识别隐藏数据偏差，为确保组织中数据治理，合规性对于警惕、监控非常要紧，
人工智能、机器学习在增强业务运作方面有效性与现行治理实践准则直接相关，实施全面数据治理结构对于公司最大限度地发挥其数据潜力并维持积极势头至关要紧，这种治理有助于搞定数据偏见等挑战，同时促进组织内部问责制、负责任数据运用，
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