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● 强大的数据基础是有效进行 AI 实验、采用和治理的核心要求,具有可信可靠的输出。 ● 规范州的数据治理流程,并确保机构拥有可靠的数据来测试和扩展 AI 解决方案。这包括确保机构拥有必要的工具和资源来测试与使用 AI 数据集相关的风险,提供替代数据集(即合成数据)以保护州数据的安全性和隐私,以及对允许/限制用于 AI 解决方案的数据进行分类。 ● 建立权威数据源计划,优先考虑关键州数据集,概述“AI 就绪性”标准,并确保已确定的数据集符合这些标准,以推动实验和采用。
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