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国际数据和人工智能管理协会(DAiMA):治变2026·人工智能治理白皮书(96页).pdf

上传人: 开*** 编号:1273965 2026-07-02 96页 1.75MB

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1、国际数据和人工智能管理协会(DAiMA)1AI 治理是一个持续演进的过程,需要技术创新、政策制定和社会共识的共同推动。人工智能治理白皮书2026治变治变国际数据和人工智能管理协会Data and AI Management Association International国际数据和人工智能管理协会(DAiMA)2执行概要(Executive Summary)本白皮书由国际数据和人工智能管理协会(IDAMA)专家团队编写,系统阐述了 AI 治理的四大核心支柱伦理与价值观、合规与法律、安全与稳健、问责与监督。文档从全球主要法域(欧盟、美国、中国等)的监管要求出发,深入分析了 AI 系统面临的主要

2、安全威胁、伦理挑战和法律风险,提出了覆盖全生命周期的治理模型、技术工具箱和成熟度评估体系。本白皮书旨在为组织机构的决策者、合规负责人和技术管理者提供一套可操作的 AI 治理框架,帮助其在快速演变的监管环境中建立稳健、可信的 AI 治理体系。国际数据和人工智能管理协会(DAiMA)3发起单位简介国际数据和人工智能管理协会国际数据和人工智能管理协会(International Data and AI Management Association International,DAiMA)是全球领先的数据与人工智能治理专业组织,致力于推动数据管理和 AI 治理领域的最佳实践、标准制定与专业人才培养。D

3、AiMA 秉承“数据治理驱动价值创造”的理念,融合全球先进经验与中国实践特色,形成了独具特色的治理方法论体系。协会汇聚了来自政府机构、金融科技、互联网、制造业、医疗健康等多个领域的专家资源,拥有遍布全国的专业会员网络。核心使命:-推动数据治理和 AI 治理领域的理论研究与实践创新-制定行业标准和最佳实践指南-培养专业人才队伍,提升行业整体治理能力-促进跨行业、跨地域的交流与合作-为政策制定提供专业支撑,助力数字经济健康发展专业服务:-认证培训:首席数智官认证(CDAIO)等-标准制定:参与国际国内数据治理和 AI 治理标准研制-咨询服务:为企业提供数据治理规划、AI 合规评估等专业咨询-学术交

4、流:定期举办行业峰会、研讨会和专业培训-业务联系:国际数据和人工智能管理协会(DAiMA)4北京三维天地科技股份有限公司北京三维天地科技股份有限公司(SZ 301159)成立于 1995 年,是国内检验检测全链数智化管理与全栈数据要素生态软件开发商、AI 应用开发服务商,国家级高新技术企业,始终深耕数据治理、检验检测、供应链协同三大核心领域。依托自主研发、深度集成知识图谱与大模型的 AI 智能体开发平台,公司构建起覆盖全链条、全场景的数智化服务体系,累计服务 5000+企事业单位,其中包括 40+央企国企、50+全球 500 强龙头企业,成功实施案例遍及全国 30+省级行政区。三维天地秉持“A

5、I 驱动、数据赋能、场景深化”核心战略,持续拓展 AI 技术在垂直行业的应用边界,完善技术创新体系与产业服务能力,同时积极布局海外市场,携手全球客户,共赴高质量发展新征程。用友网络科技股份有限公司用友创立于 1988 年,一直专注于信息技术在企业与公共组织应用与服务领域,历经 38 年已发展为全球领先的企业软件与智能服务提供商。新时期,用友通过战略级产品用友 BIP(数智商业创新平台)服务企业数智化,助力企业实现“业务敏捷、精益管理、全球运营”三大核心价值,成就数智企业。据 Gartner 和 IDC 研究显示,用友在 ERP SaaS、高生产力 aPaaS 市场位居全球前十;是唯一入选 HC

6、M 云魔力象限、ERP 云魔力象限荣誉企业的中国厂商;并在中国 aPaaS、中国企业应用 SaaS、中国超大型及大型企业应用 SaaS 市场连续多年稳居市场占有率第一,是中国企业数智化服务和软件国产化自主创新的大国品牌,正加速向全球前三的企业软件与智能服务提供商的愿景目标迈进。国际数据和人工智能管理协会(DAiMA)5主要参编人员马欢国际数据和人工智能管理协会 主席;DAMA 中国 主席曹朝辉北京三维天地科技股份有限公司 副总裁李明北京三维天地科技股份有限公司 副总裁潘蓉劳盛全球 AI 及数据治理专家 大中华区数字信任总监张旭用友网络科技股份有限公司 高端事业群 CDO邓亮邓亮 汇丰商业银行部

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1. **AI治理四大支柱**:伦理与价值观、合规与法律、安全与稳健、问责与监督,形成价值引领-规则约束-技术保障-责任闭环的协同体系。 2. **全球监管差异**:欧盟AIAct采用风险分级(最高罚全球营收6%),中国强调算法备案与内容标识,美国以NIST AIRMF自愿框架为主。 3. **技术工具箱**:包括红队测试、差分隐私、联邦学习、模型卡等17项技术,支撑全生命周期治理(如数据血缘追踪确保可追溯)。 4. **风险分类**:内生风险(数据偏见、模型漏洞)与衍生风险(就业替代、智能鸿沟),需技术与社会治理双轨应对。 5. **成熟度评估**:分5级(初始级至优化级),量化评分体系涵盖治理组织、流程自动化、监控审计等5维度,权重35%聚焦技术工具。 6. **案例实践**:医疗AI需解决数据隐私、算法公平性及责任归属问题,凸显伦理审查与安全评估的必要性。
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