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上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 王鴻鷺

人工智能合成數(shù)據(jù)已成為各行業(yè)解決數(shù)據(jù)隱私挑戰(zhàn)和提升算法訓(xùn)練效能的關(guān)鍵工具,。隨著其應(yīng)用規(guī)模不斷擴(kuò)大,，合成數(shù)據(jù)的治理問(wèn)題日益突出，涉及法律合規(guī)、倫理風(fēng)險(xiǎn)和技術(shù)實(shí)現(xiàn)等多維度挑戰(zhàn),。本文構(gòu)建了包含戰(zhàn)略、流程,、技術(shù)和評(píng)估四個(gè)層次的系統(tǒng)化治理框架,，提出了面向政府監(jiān)管機(jī)構(gòu)、企業(yè)和技術(shù)提供商的針對(duì)性治理建議,，旨在構(gòu)建一個(gè)能夠平衡技術(shù)創(chuàng)新與合規(guī)要求的治理生態(tài)系統(tǒng),，推動(dòng)合成數(shù)據(jù)的負(fù)責(zé)任使用與可持續(xù)發(fā)展。

一,、合成數(shù)據(jù)治理框架

合成數(shù)據(jù)治理需要一個(gè)系統(tǒng)化的框架,，涵蓋從數(shù)據(jù)生成到應(yīng)用的全生命周期?；诋?dāng)前研究和實(shí)踐,，本文提出一個(gè)四層治理框架：戰(zhàn)略層、流程層,、技術(shù)層和評(píng)估層,。

戰(zhàn)略層著眼于組織的合成數(shù)據(jù)使用目標(biāo)和價(jià)值取向，明確合成數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)和研究中的定位,、使用邊界以及預(yù)期收益,。組織應(yīng)制定合成數(shù)據(jù)戰(zhàn)略規(guī)劃，確定在哪些領(lǐng)域優(yōu)先使用合成數(shù)據(jù),，以及如何平衡數(shù)據(jù)效用與隱私保護(hù),。高層管理者需要理解合成數(shù)據(jù)的價(jià)值和限制，將其納入組織的數(shù)據(jù)治理體系中,。

流程層關(guān)注合成數(shù)據(jù)的管理流程和責(zé)任分配,，建立從需求分析、數(shù)據(jù)獲取,、模型選擇,、生成驗(yàn)證到應(yīng)用監(jiān)控的全流程管控機(jī)制。組織應(yīng)明確各環(huán)節(jié)的責(zé)任主體,，設(shè)置審批節(jié)點(diǎn)和決策機(jī)制,，確保合成數(shù)據(jù)的生成和使用符合組織政策和法規(guī)要求。流程設(shè)計(jì)應(yīng)考慮不同類(lèi)型合成數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),，對(duì)高敏感度的合成數(shù)據(jù)實(shí)施更嚴(yán)格的審批流程,。

技術(shù)層專(zhuān)注于合成數(shù)據(jù)生成、驗(yàn)證和保護(hù)的技術(shù)實(shí)現(xiàn),，是治理框架的核心支撐,。組織需要選擇適合的生成算法,，根據(jù)數(shù)據(jù)類(lèi)型和用途設(shè)置合適的參數(shù)，實(shí)施必要的隱私增強(qiáng)技術(shù),，確保合成數(shù)據(jù)的質(zhì)量和安全,。技術(shù)實(shí)現(xiàn)應(yīng)考慮到數(shù)據(jù)代表性、模型偏差控制和攻擊防御等多方面因素,。

評(píng)估層負(fù)責(zé)對(duì)合成數(shù)據(jù)質(zhì)量和治理有效性進(jìn)行持續(xù)評(píng)估,，通過(guò)統(tǒng)計(jì)驗(yàn)證、隱私測(cè)試和下游任務(wù)測(cè)試等方法,，確保合成數(shù)據(jù)滿足預(yù)定標(biāo)準(zhǔn),。評(píng)估應(yīng)形成常態(tài)化機(jī)制，定期審查合成數(shù)據(jù)的使用情況,，識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn),，并推動(dòng)治理措施的持續(xù)改進(jìn)。

這四層框架相互支撐,，形成閉環(huán)，確保合成數(shù)據(jù)在發(fā)揮創(chuàng)新價(jià)值的同時(shí),，風(fēng)險(xiǎn)可控,、責(zé)任明確。組織應(yīng)根據(jù)自身特點(diǎn)和業(yè)務(wù)需求,，對(duì)框架進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整,，構(gòu)建適合自身的合成數(shù)據(jù)治理體系。

二,、技術(shù)治理關(guān)鍵措施

技術(shù)治理是合成數(shù)據(jù)治理框架的基石,，涵蓋數(shù)據(jù)生成、質(zhì)量控制,、安全存儲(chǔ)以及隱私保護(hù)等關(guān)鍵環(huán)節(jié),。有效的技術(shù)治理措施能夠從源頭上降低合成數(shù)據(jù)的安全風(fēng)險(xiǎn)和倫理風(fēng)險(xiǎn)。

數(shù)據(jù)生成規(guī)范：合成數(shù)據(jù)的生成需要遵循嚴(yán)格的技術(shù)規(guī)范,。首先,，源數(shù)據(jù)的選擇至關(guān)重要，應(yīng)避免使用包含明顯偏見(jiàn)或不平衡的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,。在處理源數(shù)據(jù)時(shí),，應(yīng)剔除唯一標(biāo)識(shí)符和明顯的敏感字段，降低重識(shí)別風(fēng)險(xiǎn),。生成模型的選擇應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)類(lèi)型和應(yīng)用場(chǎng)景而定,，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可采用基于統(tǒng)計(jì)的方法或GAN模型，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則更適合使用變分自編碼器或擴(kuò)散模型等深度生成模型,。生成過(guò)程中,，應(yīng)通過(guò)差分隱私,、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)增強(qiáng)模型對(duì)原始數(shù)據(jù)的保護(hù)能力，確保合成數(shù)據(jù)不會(huì)泄露訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的敏感信息,。同時(shí),，關(guān)注模型參數(shù)的設(shè)置，在保持?jǐn)?shù)據(jù)效用和統(tǒng)計(jì)特性的前提下,，適當(dāng)增加隨機(jī)性,，防止過(guò)度擬合原始數(shù)據(jù)。

質(zhì)量控制方法：合成數(shù)據(jù)生成后,，需要進(jìn)行全面的質(zhì)量評(píng)估,，確保其在統(tǒng)計(jì)特性、關(guān)系保持和下游任務(wù)適用性等方面滿足要求,。統(tǒng)計(jì)一致性檢驗(yàn)是最基本的質(zhì)量控制手段,，通過(guò)比較合成數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)在邊緣分布、聯(lián)合分布和相關(guān)性上的差異,，評(píng)估合成數(shù)據(jù)的真實(shí)性,。數(shù)據(jù)關(guān)系驗(yàn)證則關(guān)注變量間的邏輯關(guān)系和業(yè)務(wù)規(guī)則是否被保留，例如在金融數(shù)據(jù)中,，賬戶余額與交易記錄的一致性,，在醫(yī)療數(shù)據(jù)中，診斷與治療的合理性等,。下游任務(wù)測(cè)試是評(píng)估合成數(shù)據(jù)實(shí)用性的重要手段,，通過(guò)比較基于合成數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型在測(cè)試集上的性能差異，判斷合成數(shù)據(jù)能否支持預(yù)期的分析和決策任務(wù),。為使質(zhì)量控制更加系統(tǒng)化,，組織應(yīng)建立質(zhì)量評(píng)分體系，針對(duì)不同維度設(shè)定閾值標(biāo)準(zhǔn),，只有通過(guò)所有必要評(píng)估的合成數(shù)據(jù)才能進(jìn)入應(yīng)用環(huán)節(jié),。

安全存儲(chǔ)與訪問(wèn)控制：盡管合成數(shù)據(jù)理論上不含真實(shí)個(gè)人信息，但仍應(yīng)采取適當(dāng)?shù)陌踩胧┓婪稘撛陲L(fēng)險(xiǎn),。合成數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)應(yīng)遵循"分級(jí)分類(lèi)"原則,，根據(jù)數(shù)據(jù)敏感度和重識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，實(shí)施不同程度的保護(hù),。高風(fēng)險(xiǎn)合成數(shù)據(jù)應(yīng)采用加密存儲(chǔ),，實(shí)施嚴(yán)格的訪問(wèn)控制，建立完整的訪問(wèn)日志記錄,。數(shù)據(jù)訪問(wèn)應(yīng)基于"最小必要"原則,，授權(quán)用戶只能訪問(wèn)其工作所需的最小數(shù)據(jù)集。對(duì)于需要共享的合成數(shù)據(jù),，應(yīng)建立正式的數(shù)據(jù)共享協(xié)議,，明確接收方的使用限制和安全責(zé)任,。同時(shí)，重要的是實(shí)施完善的數(shù)據(jù)生命周期管理,，包括版本控制,、更新機(jī)制和退役銷(xiāo)毀流程，確保過(guò)時(shí)或有問(wèn)題的合成數(shù)據(jù)能夠被及時(shí)清理,，防止造成不必要的風(fēng)險(xiǎn),。

隱私保護(hù)技術(shù)：合成數(shù)據(jù)雖然本身就是一種隱私保護(hù)手段，但仍需通過(guò)額外的技術(shù)措施增強(qiáng)其安全性,。差分隱私是最常用的隱私增強(qiáng)技術(shù)之一,，通過(guò)在生成過(guò)程中添加經(jīng)過(guò)校準(zhǔn)的噪聲，確保任何個(gè)體記錄對(duì)最終合成數(shù)據(jù)的影響都被限制在一個(gè)可控范圍內(nèi),。K-匿名性(K-anonymity)和L-多樣性(L-diversity)等傳統(tǒng)隱私保護(hù)技術(shù)也可以應(yīng)用于合成數(shù)據(jù)的后處理,，進(jìn)一步降低特定個(gè)體被識(shí)別的可能性。為驗(yàn)證隱私保護(hù)的有效性,，應(yīng)進(jìn)行系統(tǒng)的隱私攻擊測(cè)試,，如成員推斷攻擊（判斷特定記錄是否在訓(xùn)練集中）和屬性推斷攻擊（從已知信息推斷個(gè)體的其他屬性）等，評(píng)估合成數(shù)據(jù)在各類(lèi)攻擊下的防御能力,。組織應(yīng)根據(jù)數(shù)據(jù)敏感度和應(yīng)用場(chǎng)景,，選擇適當(dāng)?shù)碾[私保護(hù)級(jí)別，權(quán)衡隱私與數(shù)據(jù)效用之間的平衡,。

技術(shù)治理需要配合相應(yīng)的工具和平臺(tái)支持，如合成數(shù)據(jù)生成框架,、質(zhì)量驗(yàn)證套件和隱私評(píng)估工具等,。組織應(yīng)投資建設(shè)或引入成熟的技術(shù)工具，提升合成數(shù)據(jù)治理的自動(dòng)化水平和標(biāo)準(zhǔn)化程度,。同時(shí),，注重人員培訓(xùn)，確保技術(shù)團(tuán)隊(duì)掌握必要的知識(shí)和技能,，能夠正確理解和應(yīng)用各種技術(shù)治理措施,。

三、加強(qiáng)人工智能合成數(shù)據(jù)治理的建議對(duì)策

針對(duì)不同主體,，本文提出以下加強(qiáng)人工智能合成數(shù)據(jù)治理的具體建議：

對(duì)于政府監(jiān)管機(jī)構(gòu),，首要任務(wù)是完善法規(guī)政策框架，明確合成數(shù)據(jù)的法律地位和責(zé)任邊界,。監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)出臺(tái)專(zhuān)門(mén)指南,，明確在何種技術(shù)條件下合成數(shù)據(jù)可被視為匿名數(shù)據(jù)，以及不同情境下的合規(guī)要求,。政策制定應(yīng)平衡創(chuàng)新與安全,，避免過(guò)度監(jiān)管抑制技術(shù)發(fā)展,，同時(shí)防范濫用風(fēng)險(xiǎn)。監(jiān)管機(jī)構(gòu)可牽頭制定合成數(shù)據(jù)應(yīng)用的行業(yè)規(guī)范或技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),，涵蓋數(shù)據(jù)質(zhì)量,、隱私保護(hù)和透明標(biāo)識(shí)等核心要素，推動(dòng)行業(yè)自律,。建立問(wèn)責(zé)機(jī)制是監(jiān)管的重要環(huán)節(jié),，對(duì)合成數(shù)據(jù)生成者和使用者的違規(guī)行為應(yīng)有明確的處罰措施，確保責(zé)任可追溯,。政府還可扮演促進(jìn)者角色,，搭建公共合成數(shù)據(jù)平臺(tái)或監(jiān)管沙箱，提供經(jīng)認(rèn)證的合成數(shù)據(jù)集供研究和創(chuàng)業(yè)使用,，降低創(chuàng)新門(mén)檻,。對(duì)于深度合成內(nèi)容，尤其是可能影響公眾認(rèn)知的媒體內(nèi)容,，應(yīng)考慮強(qiáng)制標(biāo)識(shí)要求,，防范虛假信息傳播。在全球化背景下,，推動(dòng)國(guó)際合作與標(biāo)準(zhǔn)協(xié)調(diào)也至關(guān)重要,，避免監(jiān)管碎片化增加企業(yè)合規(guī)成本。

對(duì)于企業(yè)（數(shù)據(jù)持有者與使用者）,，建立健全的內(nèi)部合成數(shù)據(jù)管理制度是基礎(chǔ),。企業(yè)應(yīng)將合成數(shù)據(jù)納入整體數(shù)據(jù)治理框架，制定專(zhuān)門(mén)的管理規(guī)程,，明確各環(huán)節(jié)責(zé)任人和審批流程,。首先，企業(yè)需確立明確的用途限定原則,，僅在合法合規(guī)和業(yè)務(wù)必要的前提下生成和使用合成數(shù)據(jù),，杜絕為規(guī)避法規(guī)而濫造數(shù)據(jù)的行為。其次,，建立風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)評(píng)估機(jī)制,，對(duì)不同類(lèi)型和用途的合成數(shù)據(jù)實(shí)施差異化管理，高風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)用應(yīng)經(jīng)過(guò)更嚴(yán)格的審批,。在操作層面,，企業(yè)應(yīng)制定詳細(xì)的技術(shù)規(guī)范，包括模型選擇標(biāo)準(zhǔn),、參數(shù)設(shè)置指南,、質(zhì)量驗(yàn)證流程等，確保合成數(shù)據(jù)生成符合質(zhì)量和安全要求,。數(shù)據(jù)使用環(huán)節(jié),，應(yīng)明確規(guī)定哪些部門(mén)或合作方可訪問(wèn)哪類(lèi)合成數(shù)據(jù),，嚴(yán)禁未經(jīng)授權(quán)的挪用。對(duì)于使用合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練的AI模型,，應(yīng)在文檔和產(chǎn)品中明確注明,，確保結(jié)果解讀時(shí)考慮數(shù)據(jù)性質(zhì)的影響。加強(qiáng)員工培訓(xùn)是落實(shí)治理的關(guān)鍵,，企業(yè)應(yīng)提升數(shù)據(jù)科學(xué)家,、工程師和業(yè)務(wù)人員對(duì)合成數(shù)據(jù)倫理與技術(shù)的認(rèn)識(shí)，防范操作不當(dāng)引發(fā)風(fēng)險(xiǎn),。在對(duì)外合作中,，企業(yè)需在合同中加入合成數(shù)據(jù)條款，約束合作伙伴正確使用數(shù)據(jù)并承擔(dān)相應(yīng)責(zé)任,。一旦發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,，應(yīng)啟動(dòng)應(yīng)急預(yù)案，及時(shí)通知相關(guān)方并采取補(bǔ)救措施,，如必要時(shí)撤回或銷(xiāo)毀有問(wèn)題的數(shù)據(jù)集,。

對(duì)于技術(shù)提供商（合成數(shù)據(jù)生成工具開(kāi)發(fā)者），應(yīng)承擔(dān)技術(shù)守門(mén)人的責(zé)任,，在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中融入安全與倫理考量,。具體而言，技術(shù)提供商應(yīng)優(yōu)先內(nèi)置隱私保護(hù)和公平性控制功能,，如差分隱私實(shí)現(xiàn),、偏差檢測(cè)與修正模塊等，降低用戶正確使用的門(mén)檻,。在生成算法中加入異常監(jiān)測(cè)機(jī)制,，防止模型輸出極端值或敏感內(nèi)容，降低濫用風(fēng)險(xiǎn),。同時(shí)，技術(shù)提供商應(yīng)充分披露技術(shù)原理和局限性,，包括算法的基本工作機(jī)制,、適用數(shù)據(jù)類(lèi)型和已知限制，幫助用戶做出明智選擇,。在客戶服務(wù)方面,，技術(shù)提供商應(yīng)提供全面的技術(shù)支持和培訓(xùn)資源，幫助客戶掌握正確配置和使用方法,，理解質(zhì)量報(bào)告和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果,。對(duì)于發(fā)現(xiàn)的不當(dāng)使用行為，技術(shù)提供商應(yīng)主動(dòng)干預(yù),，必要時(shí)拒絕提供服務(wù),。隨著監(jiān)管要求不斷發(fā)展,，工具本身也應(yīng)及時(shí)更新，響應(yīng)新的合規(guī)需求,。技術(shù)提供商還可與學(xué)術(shù)界合作,，推動(dòng)前沿研究，開(kāi)發(fā)新一代生成模型和評(píng)估方法,，不斷提升合成數(shù)據(jù)在隱私,、安全和真實(shí)性方面的表現(xiàn)，引領(lǐng)行業(yè)技術(shù)向善發(fā)展,。

結(jié)語(yǔ)：未來(lái)趨勢(shì)與治理展望

隨著人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)的持續(xù)發(fā)展,，合成數(shù)據(jù)治理將迎來(lái)技術(shù)與監(jiān)管的雙重變革。在技術(shù)層面,，大型基礎(chǔ)模型將革新合成數(shù)據(jù)生成能力,，應(yīng)對(duì)更復(fù)雜數(shù)據(jù)類(lèi)型；聯(lián)邦學(xué)習(xí)等隱私增強(qiáng)技術(shù)將與合成數(shù)據(jù)深度融合,，智能化治理工具將提升流程效率與透明度,。監(jiān)管方面，更多國(guó)家將出臺(tái)專(zhuān)門(mén)法規(guī)明確合成數(shù)據(jù)的法律地位,，行業(yè)自律組織將推出認(rèn)證體系,，全球技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)將逐步形成。實(shí)踐中,，合成數(shù)據(jù)將從輔助工具發(fā)展為主流數(shù)據(jù)來(lái)源,，跨組織共享平臺(tái)將催生新型數(shù)據(jù)市場(chǎng)模式。面對(duì)這些發(fā)展,，合成數(shù)據(jù)治理需保持技術(shù)中立性與靈活適應(yīng)性,，保持全球視野推動(dòng)國(guó)際協(xié)作，通過(guò)多方參與確保利益平衡,。只有政府,、企業(yè)、行業(yè)組織和技術(shù)提供商形成合力,，才能構(gòu)建健全的治理體系,，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)充分流動(dòng)與利用，同時(shí)確保個(gè)人隱私和社會(huì)公平得到有效保障,，為人工智能發(fā)展提供合規(guī)可控的數(shù)據(jù)動(dòng)力,，促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新與社會(huì)價(jià)值的和諧統(tǒng)一。

校對(duì)：姚遠(yuǎn)