對于消費者和組織而言，人工智能是一項巨大的革命性進步。它帶來了一些更重要和更緊迫的發現。2019年全球人工智能市場規模為399億美元，并且在2020年至2027年將以每年42%的速度增長。

　　為了更好地采用人工智能，人們需要了解一些基本知識。數字時代最主要的事情之一就是保護隱私。人工智能革命為希望保護隱私的人們帶來了巨大的麻煩。有時候，人工智能機器人的預測能力可能為注重隱私的人們帶來困擾和影響。隨著人工智能和機器學習的普及，數據治理將成為未來最關鍵的事情之一。

　　人工智能革命

　　人工智能機器人是一種可以做出類似人類決策的軟件。這些機器人具有獲取輸入和輸出行為的能力，這些行為看起來像人類定期完成的任務。人工智能技術帶來了巨大的發現，它正在推動數字世界的發展。現在的大多數設備都內置了這項技術，并且隨著技術進步，將會不斷改進。行業機構和組織現在正在開發專用處理器和建造超級計算機，以應對一些最緊迫的醫學和科學挑戰。

　　這些都是可以采用人工智能技術解決的問題，人工智能也解決了司法系統中的挑戰和許多其他問題。人工智能的一個重要組成部分是機器學習。它利用統計推斷和大量數據來訓練計算機像人類一樣思考。它可以做出比人類更明智的決策，并且它在使人們認為屬于人類領域的許多流程自動化方面發揮了很大作用。

　　人工智能將如何改變世界

　　人工智能正在促進許多新的發展。人工智能所做的事情就是為人類提供更多的幫助。人們在以往需要進行數千小時的實驗才能得到結果。而人工智能技術現在能夠更好地模擬這些實驗，因此可以更快地得到結果。這使人們能夠專注于開展需要獲得突破的科技和工程。這是人工智能技術所做的事情，但可能付出巨大的代價。人們必須制定一些策略和措施以確保不會濫用人工智能技術。從本質上來說，人們在全球互聯網上留下大量數據，而不良行為者可能將其用于不當目的。而這就是為什么數據治理如此重要的原因。

　　數據治理意味著什么？

　　數據治理側重于組織為數據的使用設置的策略。它還關注組織的各部門如何結合在一起，以確保數據得到正確使用。例如，美國一家主要的信用評級機構遭到黑客攻擊，其治理政策很糟糕，導致數百萬人的社保號碼被泄露。他們被黑客入侵和身份被竊取的幾率要高得多。而組織如何管理他們保存的數據對人們的工作和生活有著巨大的影響。隨著這項技術的成熟，數據治理這一概念將變得更加重要。隨著時間的推移，將會提高計算能力和改進人工智能算法。這意味著它們將變得更加復雜，并且能夠對人們造成更大的傷害。

　　人工智能如何使用數據

　　數據是所有人工智能技術的核心。實際上，數據是一切與智能有關的核心。人工智能學習的方式是通過體驗情境，然后模擬人類在頭腦中做出的決定。人類和人工智能的區別是人工智能可以更快地完成此任務。人工智能需要大量的數據才能做到這一點。它可以從外部源獲取這些數據，也可以開始生成這些數據。無論如何，數據對于確保這些系統正常運行至關重要。機器學習也需要采用大量數據。它實質上是使用統計和分析功能來從信息中產生可行的見解和情報，數據治理的作用是完成對數據的處理。

　　其他需要擔心的數據問題

　　人們需要一種管理數據的方法，以便始終擁有更準確、安全和完整的數據集。這就是數據治理的意義所在。正是組織制定的政策確保了這一點。如果做的事情不正確，那么將很難讓人工智能和機器學習發揮作用。隨著黑客技術變得越來越復雜，組織意識到這一點有多么重要。如今很多人致力于利用漏洞和其他黑客技術來獲取數據。因此還必須查看組織如何處理人們的個人信息。例如，他們是否有與廣告客戶分享私人信息的政策？為了制定一種在人工智能時代行之有效的政策，需要回答這些問題。

　　將數據作為資產

　　數據在將來將變得更加重要。當人們進入一個數字化世界時，這些東西將使組織能夠最大程度地發揮重要作用。安全性將具有更大的意義，人們將看到人工智能在確保組織獲得正確結果方面更加重要。
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