全球已经形成了大量的人工智能治理与发展原则，下一步的工作重点，是将抽象的原则落实到实践中。企业作为人工智能技术研发和应用的重要力量，亟需探索一套适合自身业务发展的人工智能治理实践体系，将各项治理要求贯彻到人工智能的全生命周期，以有效治理为人工智能红利的释放奠定基础，从而加速推动可持续发展愿景的实现。
本白皮书全面总结了阿里巴巴在人工智能治理与可持续发展领域的实践，重点针对当前人工智能应用中的热点问题，从数据、技术、管理及多元协同等方面系统性介绍了我们的实践思路和方法，同时辅以若干专题进行阐释,期待为社会各界提供有益参考。
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人工智能治理的愿景和框架
人工智能治理的愿景:可持续发展
近年来党和国家高度重视人工智能研发利用，将其作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。以人工智能为代表的算法应用有效地推动了数字化转型，带来了巨大的机遇，同时也存在着一定的风险和挑战。企业作为人工智能发展和应用的排头兵，具有技术和能力等优势，深入参与治理工作责无旁贷。本白皮书尝试构建一套面向企业的体系化治理框架，探讨如何应对包括人工智能的各类算法风险,将治理，原则落实到生产实践的各个环节。
构建可持续发展人工智能治理框架
人工智能治理需要重点关注并回应人工智能带来的三大问题：一是要避免人工智能大规模部署和应用带来的数据滥用；二是管控技术风险，优化完善人工智能技术，克服固有的缺陷；三是要建立有效的人工智能管理体系,识别人工智能生命周期中的问题并作出应对。
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提升数据安全能力，保障人工智能健康发展
数据已成为国家重要的战略资源、新型的生产要素，数据的开发流通是人工智能高速发展的命脉，也是数字经济高质量发展的新动能。
构建全生命周期的数据安全能力
企业在人工智能领域具备覆盖全生命周期的数据安全能力是应对数据风险的基础。只有在各个数据环节中充分考虑安全风险,才能更好地应对由于数据流动性、多样性、可复制性等新要素特点带来的挑战。
