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IBM与数据与信任联盟如何在数据生态系统中促进更大的透明性
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原文英文，约400词，阅读约需2分钟。
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内容提要
强大的数据治理是健全人工智能（AI）治理的基础。数据的透明性对于任何使用数据进行决策或塑造业务策略的组织来说至关重要。IBM与Data & Trust Alliance和其他18家企业合作共同创建和测试了数据溯源标准，用于描述数据的来源、血统和适用性。初步发现表明，数据溯源标准可以提高整体数据质量。IBM正在将内部数据标准与数据溯源标准对齐，以高效地应对数据清理请求并保持负责任数据获取的高标准。
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关键要点
- 强大的数据治理是健全人工智能治理的基础。
- 数据透明性对于使用数据进行决策的组织至关重要。
- IBM与Data & Trust Alliance及其他企业合作创建数据溯源标准。
- 数据溯源标准有助于描述数据的来源、血统和适用性。
- 初步发现表明，数据溯源标准可以提高数据质量。
- IBM正在将内部数据标准与数据溯源标准对齐，以应对数据清理请求。
- 建立可信的人工智能需要明确的信任和透明原则。
- 跨行业的数据溯源标准可以促进可信和负责任的人工智能发展。
- IBM支持客户实施自己的数据治理框架。
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