人工智能领域的数据治理如何开展呢？和传统数据治理有什么区别？

在人工智能领域，数据治理的开展可以采取以下几个步骤：

1. 数据收集和整合：确定需要用于训练和测试人工智能模型的数据来源，并确保数据的完整性和一致性。这包括从内部和外部收集数据，以及整合不同来源的数据。

2. 数据清洗和预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。此外，还可以进行数据采样、特征选择和转换等操作，以提高数据的质量和适用性。

3. 数据标注和注释：对数据进行标注和注释，为人工智能模型提供有监督的训练数据。标注可以包括文本分类、对象识别、语义标记等。这一步骤需要专业人员进行标注，并确保标注结果准确可靠。

4. 数据隐私和合规性：确保对个人隐私数据进行保护，并遵守相关法规和规范。这包括匿名化或脱敏处理敏感数据，以及建立合规的数据使用和共享机制。

5. 数据存储和管理：建立高效的数据存储和管理系统，以支持大规模的数据存储和访问需求。这涉及到数据的存储结构、备份机制、数据访问控制等方面。

与传统数据治理相比，人工智能领域的数据治理有以下区别：

1. 数据量和复杂性：人工智能需要大量的数据进行训练和测试，而且这些数据可能来自不同的来源和格式。因此，数据治理需要处理更大规模和更复杂的数据。

2. 标注和注释：人工智能模型需要有监督的训练数据，因此需要进行数据标注和注释。这需要专业人员进行标注，并确保标注结果的准确性和一致性。

3. 数据隐私和合规性：人工智能处理的数据可能涉及个人隐私和敏感信息，因此需要特别关注数据隐私保护和合规性。这可能涉及匿名化、脱敏处理、访问控制等措施。

4. 实时性和时效性：人工智能模型需要及时反馈和更新，因此对数据的实时性和时效性要求更高。数据治理需要确保数据的及时收集、处理和更新。

综上所述，人工智能领域的数据治理在传统数据治理的基础上，需要解决更大规模、更复杂的数据问题，并关注数据标注、隐私保护、合规性以及实时性等方面的挑战。