證券時報網
葉玲珍
2025-03-18 23:27
上海交通大學安泰經濟與管理學院 王鴻鷺
人工智能合成數據已成為各行業解決數據隱私挑戰和提升算法訓練效能的關鍵工具。隨著其應用規模不斷擴大，合成數據的治理問題日益突出，涉及法律合規、倫理風險和技術實現等多維度挑戰。本文構建了包含戰略、流程、技術和評估四個層次的系統化治理框架，提出了面向政府監管機構、企業和技術提供商的針對性治理建議，旨在構建一個能夠平衡技術創新與合規要求的治理生態系統，推動合成數據的負責任使用與可持續發展。
一、合成數據治理框架
合成數據治理需要一個系統化的框架，涵蓋從數據生成到應用的全生命周期。基于當前研究和實踐，本文提出一個四層治理框架：戰略層、流程層、技術層和評估層。
戰略層著眼于組織的合成數據使用目標和價值取向，明確合成數據在業務和研究中的定位、使用邊界以及預期收益。組織應制定合成數據戰略規劃，確定在哪些領域優先使用合成數據，以及如何平衡數據效用與隱私保護。高層管理者需要理解合成數據的價值和限制，將其納入組織的數據治理體系中。
流程層關注合成數據的管理流程和責任分配，建立從需求分析、數據獲取、模型選擇、生成驗證到應用監控的全流程管控機制。組織應明確各環節的責任主體，設置審批節點和決策機制，確保合成數據的生成和使用符合組織政策和法規要求。流程設計應考慮不同類型合成數據的風險等級，對高敏感度的合成數據實施更嚴格的審批流程。
技術層專注于合成數據生成、驗證和保護的技術實現，是治理框架的核心支撐。組織需要選擇適合的生成算法，根據數據類型和用途設置合適的參數，實施必要的隱私增強技術，確保合成數據的質量和安全。技術實現應考慮到數據代表性、模型偏差控制和攻擊防御等多方面因素。
評估層負責對合成數據質量和治理有效性進行持續評估，通過統計驗證、隱私測試和下游任務測試等方法，確保合成數據滿足預定標準。評估應形成常態化機制，定期審查合成數據的使用情況，識別潛在風險，并推動治理措施的持續改進。
這四層框架相互支撐，形成閉環，確保合成數據在發揮創新價值的同時，風險可控、責任明確。組織應根據自身特點和業務需求，對框架進行適當調整，構建適合自身的合成數據治理體系。
二、技術治理關鍵措施
技術治理是合成數據治理框架的基石，涵蓋數據生成、質量控制、安全存儲以及隱私保護等關鍵環節。有效的技術治理措施能夠從源頭上降低合成數據的安全風險和倫理風險。
數據生成規范：合成數據的生成需要遵循嚴格的技術規范。首先，源數據的選擇至關重要，應避免使用包含明顯偏見或不平衡的原始數據進行訓練。在處理源數據時，應剔除唯一標識符和明顯的敏感字段，降低重識別風險。生成模型的選擇應根據數據類型和應用場景而定，結構化數據可采用基于統計的方法或GAN模型，非結構化數據則更適合使用變分自編碼器或擴散模型等深度生成模型。生成過程中，應通過差分隱私、聯邦學習等技術增強模型對原始數據的保護能力，確保合成數據不會泄露訓練數據中的敏感信息。同時，關注模型參數的設置，在保持數據效用和統計特性的前提下，適當增加隨機性，防止過度擬合原始數據。
質量控制方法：合成數據生成后，需要進行全面的質量評估，確保其在統計特性、關系保持和下游任務適用性等方面滿足要求。統計一致性檢驗是最基本的質量控制手段，通過比較合成數據與原始數據在邊緣分布、聯合分布和相關性上的差異，評估合成數據的真實性。數據關系驗證則關注變量間的邏輯關系和業務規則是否被保留，例如在金融數據中，賬戶余額與交易記錄的一致性，在醫療數據中，診斷與治療的合理性等。下游任務測試是評估合成數據實用性的重要手段，通過比較基于合成數據和原始數據訓練的模型在測試集上的性能差異，判斷合成數據能否支持預期的分析和決策任務。為使質量控制更加系統化，組織應建立質量評分體系，針對不同維度設定閾值標準，只有通過所有必要評估的合成數據才能進入應用環節。
安全存儲與訪問控制：盡管合成數據理論上不含真實個人信息，但仍應采取適當的安全措施防范潛在風險。合成數據的存儲應遵循"分級分類"原則，根據數據敏感度和重識別風險等級，實施不同程度的保護。高風險合成數據應采用加密存儲，實施嚴格的訪問控制，建立完整的訪問日志記錄。數據訪問應基于"最小必要"原則，授權用戶只能訪問其工作所需的最小數據集。對于需要共享的合成數據，應建立正式的數據共享協議，明確接收方的使用限制和安全責任。同時，重要的是實施完善的數據生命周期管理，包括版本控制、更新機制和退役銷毀流程，確保過時或有問題的合成數據能夠被及時清理，防止造成不必要的風險。
隱私保護技術：合成數據雖然本身就是一種隱私保護手段，但仍需通過額外的技術措施增強其安全性。差分隱私是最常用的隱私增強技術之一，通過在生成過程中添加經過校準的噪聲，確保任何個體記錄對最終合成數據的影響都被限制在一個可控范圍內。K-匿名性(K-anonymity)和L-多樣性(L-diversity)等傳統隱私保護技術也可以應用于合成數據的后處理，進一步降低特定個體被識別的可能性。為驗證隱私保護的有效性，應進行系統的隱私攻擊測試，如成員推斷攻擊（判斷特定記錄是否在訓練集中）和屬性推斷攻擊（從已知信息推斷個體的其他屬性）等，評估合成數據在各類攻擊下的防御能力。組織應根據數據敏感度和應用場景，選擇適當的隱私保護級別，權衡隱私與數據效用之間的平衡。
技術治理需要配合相應的工具和平臺支持，如合成數據生成框架、質量驗證套件和隱私評估工具等。組織應投資建設或引入成熟的技術工具，提升合成數據治理的自動化水平和標準化程度。同時，注重人員培訓，確保技術團隊掌握必要的知識和技能，能夠正確理解和應用各種技術治理措施。
三、加強人工智能合成數據治理的建議對策
針對不同主體，本文提出以下加強人工智能合成數據治理的具體建議：
對于政府監管機構，首要任務是完善法規政策框架，明確合成數據的法律地位和責任邊界。監管機構應出臺專門指南，明確在何種技術條件下合成數據可被視為匿名數據，以及不同情境下的合規要求。政策制定應平衡創新與安全，避免過度監管抑制技術發展，同時防范濫用風險。監管機構可牽頭制定合成數據應用的行業規范或技術標準，涵蓋數據質量、隱私保護和透明標識等核心要素，推動行業自律。建立問責機制是監管的重要環節，對合成數據生成者和使用者的違規行為應有明確的處罰措施，確保責任可追溯。政府還可扮演促進者角色，搭建公共合成數據平臺或監管沙箱，提供經認證的合成數據集供研究和創業使用，降低創新門檻。對于深度合成內容，尤其是可能影響公眾認知的媒體內容，應考慮強制標識要求，防范虛假信息傳播。在全球化背景下，推動國際合作與標準協調也至關重要，避免監管碎片化增加企業合規成本。
對于企業（數據持有者與使用者），建立健全的內部合成數據管理制度是基礎。企業應將合成數據納入整體數據治理框架，制定專門的管理規程，明確各環節責任人和審批流程。首先，企業需確立明確的用途限定原則，僅在合法合規和業務必要的前提下生成和使用合成數據，杜絕為規避法規而濫造數據的行為。其次，建立風險分級評估機制，對不同類型和用途的合成數據實施差異化管理，高風險應用應經過更嚴格的審批。在操作層面，企業應制定詳細的技術規范，包括模型選擇標準、參數設置指南、質量驗證流程等，確保合成數據生成符合質量和安全要求。數據使用環節，應明確規定哪些部門或合作方可訪問哪類合成數據，嚴禁未經授權的挪用。對于使用合成數據訓練的AI模型，應在文檔和產品中明確注明，確保結果解讀時考慮數據性質的影響。加強員工培訓是落實治理的關鍵，企業應提升數據科學家、工程師和業務人員對合成數據倫理與技術的認識，防范操作不當引發風險。在對外合作中，企業需在合同中加入合成數據條款，約束合作伙伴正確使用數據并承擔相應責任。一旦發現問題，應啟動應急預案，及時通知相關方并采取補救措施，如必要時撤回或銷毀有問題的數據集。
對于技術提供商（合成數據生成工具開發者），應承擔技術守門人的責任，在產品設計中融入安全與倫理考量。具體而言，技術提供商應優先內置隱私保護和公平性控制功能，如差分隱私實現、偏差檢測與修正模塊等，降低用戶正確使用的門檻。在生成算法中加入異常監測機制，防止模型輸出極端值或敏感內容，降低濫用風險。同時，技術提供商應充分披露技術原理和局限性，包括算法的基本工作機制、適用數據類型和已知限制，幫助用戶做出明智選擇。在客戶服務方面，技術提供商應提供全面的技術支持和培訓資源，幫助客戶掌握正確配置和使用方法，理解質量報告和風險評估結果。對于發現的不當使用行為，技術提供商應主動干預，必要時拒絕提供服務。隨著監管要求不斷發展，工具本身也應及時更新，響應新的合規需求。技術提供商還可與學術界合作，推動前沿研究，開發新一代生成模型和評估方法，不斷提升合成數據在隱私、安全和真實性方面的表現，引領行業技術向善發展。
結語：未來趨勢與治理展望
隨著人工智能和數據科學的持續發展，合成數據治理將迎來技術與監管的雙重變革。在技術層面，大型基礎模型將革新合成數據生成能力，應對更復雜數據類型；聯邦學習等隱私增強技術將與合成數據深度融合，智能化治理工具將提升流程效率與透明度。監管方面，更多國家將出臺專門法規明確合成數據的法律地位，行業自律組織將推出認證體系，全球技術標準將逐步形成。實踐中，合成數據將從輔助工具發展為主流數據來源，跨組織共享平臺將催生新型數據市場模式。面對這些發展，合成數據治理需保持技術中立性與靈活適應性，保持全球視野推動國際協作，通過多方參與確保利益平衡。只有政府、企業、行業組織和技術提供商形成合力，才能構建健全的治理體系，實現數據充分流動與利用，同時確保個人隱私和社會公平得到有效保障，為人工智能發展提供合規可控的數據動力，促進技術創新與社會價值的和諧統一。
校對：姚遠
