人工智能 (AI) 无处不在，影响着我们日常生活的方方面面，无论是个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。它还导致通过不同来源积累数据，使数据和人工智能治理更加重要。然而，人工智能和机器学习 (ML) 应用程序的有效性取决于输入到其算法的数据的质量。

一些案例由于数据有缺陷、有偏见和不准确而导致结果不正确。调查显示，约 65% 的企业高管担心公司存在数据偏见，13% 的企业高管正在努力解决这一问题。人们还担心，随着人工智能技术的普及，数据偏见将成为一个更大的问题。

在深入探讨之前，我们先来了解一下数据偏差，这是一个用来指不完整或不准确的数据的术语。这会导致人工智能和机器学习应用中出现系统性错误，由于它们所依赖的数据不准确，它们无法准确呈现所需信息。这种数据偏差可能来自各种数据源，包括数据选择、数据收集方法以及用于分析数据的算法。当人工智能和机器学习训练过程中使用的数据不具代表性、不准确或有缺陷时，它可能会扭曲结果，导致决策支持现有的不平等或产生不正确或不良结果。在人工智能系统中，这种偏差可以以多种方式体现，影响一切——不仅是建议和结果，还有预测和分类。

据报道，在医疗保健行业，有关女性和少数族裔的医疗数据没有得到充分体现。一个例子是，与白人患者相比，人工智能系统对黑人患者的诊断准确率较低。同样，在招聘和人才获取领域，利用自然语言处理 (NLP) 的人工智能系统也显示出有偏见的结果。一个显著的例子是亚马逊的人工智能招聘工具，该工具在表现出对简历中包含某些动作动词的候选人的偏好后被废弃。

最近的一项研究发现了生成式人工智能图像创建工具 Midjourney 的偏见。当该应用程序被要求生成不同年龄段的专业人士的图像时，它显示出年龄的多样性，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的描述都是男性，这延续了人们对劳动力中性别角色的刻板印象。另一项研究揭示了搜索引擎发布的在线招聘广告中存在性别差异。卡内基梅隆大学进行的一项研究发现，与女性用户相比，互联网广告平台更有可能向男性用户提供高薪工作机会。

人工智能与数据管理平台的整合彻底改变了数据治理，创造了能够独立分析、学习、预测和运行的智能系统。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、预测未来需求，并适应新兴数据格式和监管变化，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的错误、不一致和异常。使用高级算法，它们可以快速发现和纠正可能逃脱人工审核的不准确之处。AI 工具不仅可以修复错误，还可以通过消除冗余、补充缺失信息和统一各种数据格式来清理数据。

此外，人工智能还可以实现实时数据质量监控，在问题发生时解决问题，而不是事后再处理。这种即时行动可以防止有缺陷的数据影响决策过程。通过分析趋势和模式，人工智能还可以预测未来的数据质量挑战。这种预测能力使组织能够实施预防措施，防止数据质量可能下降。

通过采用 AI 治理模型，公司可以获得高质量的数据，用于制定业务战略。由 AI 驱动的算法可以快速轻松地检测和纠正数据异常。此外，数据模型中的 ML 可以识别隐藏的数据偏差。为了确保组织中的数据治理，合规性对于警惕和监控非常重要。

人工智能和机器学习在增强业务运营方面的有效性与现行治理实践的标准直接相关。实施全面的数据治理结构对于公司最大限度地发挥其数据的潜力并保持积极势头至关重要。这种治理有助于解决数据偏见等挑战，同时促进组织内部的问责制和负责任的数据使用。

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