AI可靠性

企业能否在不降低AI可靠性的前提下保护数据？

Perforce Delphix 发布了一份关于 AI 与数据隐私的报告，指出很多企业在推进 AI 时遇到一个矛盾：数据既要保护隐私，又要足够真实可用。调查显示，51% 的企业抱怨数据质量问题，26% 表示隐私控制让生产级数据更难获取，25% 难以保持数据表之间的关联关系。报告认为，光靠打码脱敏还不够，如果脱敏后数据之间的关联（比如客户和订单、发票之间的对应关系）被破坏，训练出来的 AI 和跑出来的分析就会不准确、不可信。解决办法是采用企业级、可大规模一致执行的脱敏算法，让同一份数据在不同环境里保持相同的脱敏结果和关联完整；同时建议团队从数据质量、真实性、关联完整性、可访问性等几个维度来衡量隐私工作，而不只是看合规指标。