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生成式AI时代的数据管理再评估
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原文英文，约1000词，阅读约需4分钟。
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内容提要
AI改变技术行业，引入新的数据风险，如LLM泄露敏感数据，推动监管机构和政府要求增加。IBM开发gen AI数据摄取工厂，解决AI的数据问题，释放企业数据潜力。该服务具有可扩展的数据摄取、合规性和数据隐私管理等核心能力，帮助企业减少数据集成时间、遵守数据使用规定、降低风险，并提供一致可复现的结果。
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关键要点
- 生成性人工智能改变了技术行业，引入了新的数据风险，如通过大型语言模型泄露敏感数据。
- 监管机构和政府对数据管理的要求增加，组织需要采用有效的数据管理方法。
- 组织应更新数据治理方式，特别是在生成性人工智能解决方案中的数据使用方面。
- 数据保护能力的验证和创建是必要的，包括加密、匿名化和机器学习分类。
- 需要改进数据访问、使用和第三方参与的控制、审计和监督。
- 为生成性人工智能准备数据需要新的管理模式，以确保数据质量和准确性。
- 企业数据通常复杂且分散，整合到生成性人工智能解决方案中面临挑战。
- IBM开发了gen AI数据摄取工厂，旨在解决AI的数据问题，释放企业数据潜力。
- 该服务具有可扩展的数据摄取、合规性和数据隐私管理等核心能力。
- 使用IBM gen AI数据摄取工厂可以减少数据集成时间，确保合规使用数据，降低风险，并提供一致可复现的结果。
❓
延伸问答
生成性人工智能如何改变数据管理的方式？
生成性人工智能引入了新的数据风险，特别是通过大型语言模型泄露敏感数据，促使组织更新数据治理方式以应对这些挑战。
IBM的gen AI数据摄取工厂有什么核心能力？
IBM的gen AI数据摄取工厂具有可扩展的数据摄取、合规性和数据隐私管理等核心能力，旨在解决AI的数据问题。
组织在使用生成性人工智能时需要注意哪些数据保护措施？
组织需要验证和创建数据保护能力，包括加密、匿名化和使用机器学习进行数据分类，以确保数据的安全和合规使用。
如何提高数据访问和使用的控制与审计能力？
需要设计新的控制机制，确保数据的授权使用，并建立完整的审计跟踪和监控系统，以跟踪数据的使用情况和修改记录。
企业在整合数据到生成性人工智能解决方案中面临哪些挑战？
企业数据通常复杂且分散，整合到生成性人工智能解决方案中面临监管合规、风险管理和技能缺口等多重挑战。
使用IBM gen AI数据摄取工厂能带来哪些好处？
使用IBM gen AI数据摄取工厂可以减少数据集成时间、确保合规使用数据、降低风险，并提供一致可复现的结果。
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