中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）与人工智能产业发展联盟联合发布了《人工智能治理白皮书》，并同步附有PPT解读材料。白皮书系统梳理了人工智能治理的核心理念、治理框架与重点领域，其中数据处理服务作为人工智能产业发展的基础支撑，被明确为治理的关键环节之一。
数据处理服务贯穿于人工智能系统的全生命周期，其质量、安全与合规性直接决定了人工智能应用的可靠性、公平性与可控性。白皮书指出，随着人工智能技术在社会经济各领域的深度融合，数据采集、标注、清洗、存储、传输等环节面临日益复杂的治理挑战。这包括个人隐私与数据安全风险、数据偏见可能导致的算法歧视、数据跨境流动的合规要求，以及数据质量对模型性能的根本性影响。
针对这些挑战，白皮书提出了针对数据处理服务的治理建议与路径：
- 强化数据全生命周期管理：倡导建立覆盖数据采集、处理、使用、共享直至销毁的全流程治理机制。特别强调在数据采集阶段需遵循合法、正当、必要和知情同意原则，在数据处理环节需注重匿名化、脱敏等技术应用以保护个人信息。
- 推动技术标准与工具研发：鼓励研发和应用数据质量评估、偏见检测与缓解、数据溯源、隐私计算等关键技术工具，通过技术手段提升数据处理服务的透明度和可控性，为治理提供有效抓手。
- 构建多方协同的治理生态：倡导建立政府监管、行业自律、企业负责、社会监督相结合的协同治理体系。数据处理服务提供商应主动落实主体责任，完善内部治理结构；行业组织应积极制定并推广相关标准与最佳实践。
- 探索分类分级治理模式：建议根据数据处理活动的风险等级、应用场景的敏感程度（如医疗、金融、自动驾驶等）以及对个人权益的影响程度，实施差异化的治理要求与监管强度，实现精准治理与促进发展的平衡。
白皮书及其配套解读材料的发布，为产业界、学术界和监管部门提供了重要的参考指引。它标志着我国在推动人工智能创新发展的对其潜在风险的前瞻性治理进入了更加系统化、实操化的新阶段。数据处理服务作为人工智能治理的基石，其规范化、标准化与可信化发展，将是构建健康、可持续人工智能产业生态不可或缺的一环。
