IBM Blog
·
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
💡
原文英文，约400词，阅读约需2分钟。
📝
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。
🎯
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。
❓
延伸问答
IBM与Data & Trust Alliance合作的目的是什么？
IBM与Data & Trust Alliance及其他企业合作创建数据溯源标准，以提高数据透明性和质量。
数据溯源标准如何影响数据质量？
初步发现表明，数据溯源标准可以提高整体数据质量，改善数据清理审核时间。
强大的数据治理对人工智能治理的重要性是什么？
强大的数据治理是健全人工智能治理的基础，有助于确保AI的可解释性、透明性和公平性。
IBM如何支持客户实施数据治理框架？
IBM欢迎跨行业的数据溯源标准的采用，并准备支持客户实施自己的数据治理框架。
数据透明性对组织决策的影响是什么？
数据透明性有助于建立信任、问责和可信度，使数据治理过程更易于理解和访问。
IBM在数据治理方面的历史背景是什么？
IBM已经运营超过110年，信任是其长期存在的关键原因之一。
➡️
