数据治理通过建立结构化流程来管理数据质量、安全性和问责制，从而解决人工智能中的伦理问题，这直接影响人工智能系统的开发和部署方式。它确保人工智能系统中使用的数据以负责任的方式获取、处理和监控，从而降低偏见、侵犯隐私和缺乏透明度等风险。 通过执行明确的策略和文档，治理框架帮助开发人员将人工智能的实现与伦理标准和法规要求对齐。
数据治理解决伦理问题的一个关键方法是通过提高数据质量和公平性。 例如，治理策略可能要求检查有偏见或不具代表性的训练数据。 如果用于招聘的人工智能模型是在偏向特定人群的历史数据上训练的，那么治理流程可以强制执行审计以识别差距（例如，技术职位中女性的代表性不足）并强制执行纠正措施，例如重新平衡数据集。 诸如数据沿袭跟踪和元数据管理之类的工具可帮助开发人员验证数据源和转换，从而确保模型不会延续有害的刻板印象。 访问控制和匿名化技术（例如差分隐私）还可以防止滥用敏感数据，从而解决隐私问题。
最后，治理强制执行透明度和问责制。 通过要求记录数据来源、模型决策和审计跟踪，开发人员可以解释人工智能系统的运行方式——这是符合 GDPR 等法规的关键需求。 例如，如果贷款审批人工智能拒绝申请，治理框架可确保将该决策追溯到特定的数据点或规则，从而更容易识别和修复有缺陷的逻辑。 定期审计和更新治理政策还可以确保人工智能系统适应新的伦理挑战，例如模型行为随时间的推移而发生漂移。 这种结构化方法有助于开发人员建立对人工智能的信任，同时保持技术严谨性。