为何人工智能治理在没有数据治理的情况下会失败，以及DataOS如何重塑技术栈

AI治理已成为企业在尝试大规模自动化、决策系统和生成模型时的首要任务。然而,许多组织发现,围绕政策、委员会和事后控制构建的治理框架在实际条件下正在失效。问题出在架构上。当数据治理存在于技术栈之外时,AI治理就会崩溃。

这正是像DataOS这样的平台旨在解决的差距。DataOS不是将治理作为在分析或AI工作流构建后应用的独立层,而是将治理直接嵌入数据运营环境本身。这种区别很重要。AI系统不会为审批而暂停,也不会尊重外部工具定义的边界。它们持续运行,快速重组数据,并暴露治理实施方式中的每个弱点。

在当今大多数企业中,数据治理仍然作为外部流程存在。访问规则通过工单执行。血缘关系在模型部署后重建。业务定义记录在与数据查询和学习环境脱节的目录中。审计轨迹在从未设计为单一控制平面的系统间拼接而成。

这种结构可能满足定期合规审查,但从根本上与AI系统不兼容。模型持续摄取数据,跨域转换数据,并生成在训练完成后很长时间内必须可解释的输出。当治理未在数据访问或使用时强制执行时,AI系统就会继承模糊性。这种模糊性后来表现为不一致的输出、不透明的决策,以及难以追溯到特定来源的监管风险。

这就是许多AI治理计划停滞不前的原因。它们试图在不治理模型所依赖的数据基础的情况下治理模型。政策存在,但无法执行。血缘关系存在,但无法操作。语义已定义,但未强制执行。治理变成了文档而非控制。

DataOS从相反的方向处理这个问题。治理被视为操作系统层面的问题,在查询、API、应用程序和AI工作负载中统一执行。治理不是改造AI管道上的控制,而是嵌入数据产品本身。每个产品都带有自己的血缘关系、语义定义、访问策略和审计上下文,因此任何使用它的AI系统都会自动继承相同的约束。

这种架构转变改变了AI系统中信任的建立方式。血缘关系在决策发生时被捕获,而不是事后重建。访问控制和屏蔽在查询时应用而非在源头应用,允许同一数据集根据询问者的不同呈现不同视图。共享语义确保AI模型在各种工具和用例中一致地解释核心业务概念。审计就绪成为默认状态而非事后考虑。

随着组织将AI深入推进到金融、医疗保健和运营等敏感领域,这些能力变得不可妥协。在数据栈之外运行的AI治理无法随现代系统的速度或复杂性扩展。像DataOS这样的平台展示了当治理被视为基础设施而非监督时的样子,使实验在不牺牲控制的情况下成为可能。

在AI治理方面遇到困难的企业并非因为缺乏框架或意图而失败。他们失败是因为治理与执行脱节。有效治理AI需要在每次使用时、毫无例外地在使用点治理数据。当治理嵌入技术栈本身时,AI可以在可见、可解释和可信的基础上快速前进。