重磅！《人工智能生成合成内容标识办法》9月起正式施行
为推动人工智能产业健康有序发展，规范AI生成内容标识管理，维护公民、法人及其他组织合法权益，保障社会公共利益，国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家广播电视总局联合发布《人工智能生成合成内容标识办法》。具体内容如下：人工智能生成合成内容标识办法第一条为促进人工智能产业健康发展，规范生成合成内容标识工作，维护公民、法人和其他组织的合法权益，保障社会公共利益，依据《中华人民共和国网络安全法》、《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》
人工智能赋能数据治理：企业数字化转型实战指南
传统数据治理长期以来面临"执行困难、成效不彰"的困境，项目成功率始终在40%上下波动。在大模型技术迅猛发展的当下，AI能否成为突破数据治理瓶颈的核心驱动力？在近期（5月14日）的一场线上直播中，《AI驱动的数据治理》作者之一资深数据治理专家申镇，结合自身14年的政企实战经验，系统剖析了AI驱动数据治理的完整架构、核心领域及企业级落地路径。本文整理了本次分享的核心精华（元宝基于腾讯会议纪要整理而得），助力企业理清思路，找到数据治理的提效路径。文末领取PPT许多企业在部署AI时存在一个关键误区：过度关注大模型
AI的“操作指南”：元数据助力数据治理难题
如今，人工智能已渗透至各行各业，但我们是否真正洞悉了所使用的AI模型？随着算法决策日益关键，我们如何对其判断力保持信心？AI正引领一场决策变革，然而，这场变革的背后隐藏着数据世界的无序。数据显示，高达90%的企业在部署AI模型后，难以阐明其决策过程；近八成的AI项目因数据质量不佳而未能实现预期成果。与此同时，全球每日产生的数据量高达3000TB以上，但其中不足一半得到了有效的管理和标记。数据治理的挑战，在人工智能时代被极大地凸显。AI模型的复杂性常被比作“黑箱”——输入数据，输出结果，但中间环节却难以阐释