是一项巨大的革命性进步。它带来了一些更重要和更紧迫的发现。2019年全球AI市场规模为399亿美元，并且在2020年至2027年将以每年42%的速度增长。

　　为了更好地采用人工智能，人们有必要了解一些基本知识。数字时代最主要的事情之一就是保护隐私。人工智能革命为希望保护隐私的人类带来了巨大的麻烦。有时候，人工智能机器人的预测能力可能为注重隐私的人类带来困扰和影响。随着AI和机器学习的普及，数据治理将成为未来最关键的事情之一。

　　人工智能机器人是一种能做出类似人类决策的软件。这些机器人具有获取输入和输出行为的能力，这些行为看起来像人类定期完成的任务。人工智能技术带来了巨大的发现，它正在推动数字世界的发展。现在的大多数设备都内置了这项技术，并且随技术进步，将会一直在改进。行业机构和组织现在正在开发专用处理器和建造超级计算机，以应对一些最紧迫的医学和科学挑战。

　　这些都是能够使用人工智能技术解决的问题，人工智能也解决了司法系统中的挑战和许多别的问题。人工智能的一个重要组成部分是机器学习。它利用统计推断和大量数据来训练计算机像人类一样思考。它能做出比人类更明智的决策，并且它在使人们认为属于人类领域的许多流程自动化方面发挥了很大作用。

　　人工智能正在促进许多新的发展。人工智能所做的事情就是为人类提供更多的帮助。人们在以往有必要进行数千小时的实验才能得到结果。而AI技术现在能够更好地模拟这些实验，因此能更快地得到结果。这使人们能专注于开展需要获得突破的科技和工程。这是人工智能技术所做的事情，但可能付出巨大的代价。人们一定要制定一些策略和措施以确保不会滥用人工智能技术。从本质上来说，人们在全球网络上留下大量数据，而不良行为者可能将其用于不当目的。而这就是为什么数据治理如此重要的原因。

　　数据治理侧重于组织为数据的使用设置的策略。它还关注组织的各部门如何结合在一起，以确保数据得到正确使用。例如，美国一家主要的信用评级机构遭到黑客攻击，其治理政策很糟糕，导致数百万人的社保号码被泄露。他们被黑客入侵和身份被窃取的几率要高得多。而组织如何管理他们保存的数据对人们的工作和生活有着非常大的影响。随着这项技术的成熟，数据治理这一概念将变得更重要。随着时间的推移，将会提高计算能力和改进人工智能算法。这意味着它们将变得更加复杂，并且能够对人们造成更大的伤害。

　　数据是所有人工智能技术的核心。实际上，数据是一切与智能有关的核心。人工智能学习的方式是通过体验情境，然后模拟人类在头脑中做出的决定。人类和人工智能的区别是人工智能可以更快地完成此任务。人工智能需要大量的数据才能做到这一点。它可以从外部源获取这些数据，也可以开始生成这些数据。无论如何，数据对于确保这些系统正常运行至关重要。机器学习也需要采用大量数据。它实质上是使用统计和分析功能来从信息中产生可行的见解和情报，数据治理的作用是完成对数据的处理。

　　人们需要一种管理数据的方法，以便始终拥有更准确、安全和完整的数据集。这就是数据治理的意义所在。正是组织制定的政策确保了这一点。如果做的事情不正确，那么将很难让人工智能和机器学习发挥作用。随着黑客技术变得越来越复杂，组织意识到这一点有多么重要。如今很多人致力于利用漏洞和其他黑客技术来获取数据。因此还必须查看组织如何处理人们的个人信息。例如，他们是否有与广告客户分享私人信息的政策？为了制定一种在人工智能时代行之有效的政策，需要回答这些问题。

　　数据在将来将变得更重要。当人们进入一个数字化世界时，这些东西将使组织能够最大程度地发挥重要作用。安全性将具有更大的意义，人们将看到人工智能在确保组织获得正确结果方面更重要。

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