上海交通大学安泰经济与管理学院 王鸿鹭

人工智能合成数据已成为各行业解决数据隐私挑战和提升算法训练效能的关键工具。随着其应用规模不断扩大，合成数据的治理问题日益突出，涉及法律合规、伦理风险和技术实现等多维度挑战。本文构建了包含战略、流程、技术和评估四个层次的系统化治理框架，提出了面向政府监管机构、企业和技术提供商的针对性治理建议，旨在构建一个能够平衡技术创新与合规要求的治理生态系统，推动合成数据的负责任使用与可持续发展。

一、合成数据治理框架

合成数据治理需要一个系统化的框架，涵盖从数据生成到应用的全生命周期。基于当前研究和实践，本文提出一个四层治理框架：战略层、流程层、技术层和评估层。

战略层着眼于组织的合成数据使用目标和价值取向，明确合成数据在业务和研究中的定位、使用边界以及预期收益。组织应制定合成数据战略规划，确定在哪些领域优先使用合成数据，以及如何平衡数据效用与隐私保护。高层管理者需要理解合成数据的价值和限制，将其纳入组织的数据治理体系中。

流程层关注合成数据的管理流程和责任分配，建立从需求分析、数据获取、模型选择、生成验证到应用监控的全流程管控机制。组织应明确各环节的责任主体，设置审批节点和决策机制，确保合成数据的生成和使用符合组织政策和法规要求。流程设计应考虑不同类型合成数据的风险等级，对高敏感度的合成数据实施更严格的审批流程。

技术层专注于合成数据生成、验证和保护的技术实现，是治理框架的核心支撑。组织需要选择适合的生成算法，根据数据类型和用途设置合适的参数，实施必要的隐私增强技术，确保合成数据的质量和安全。技术实现应考虑到数据代表性、模型偏差控制和攻击防御等多方面因素。

评估层负责对合成数据质量和治理有效性进行持续评估，通过统计验证、隐私测试和下游任务测试等方法，确保合成数据满足预定标准。评估应形成常态化机制，定期审查合成数据的使用情况，识别潜在风险，并推动治理措施的持续改进。

这四层框架相互支撑，形成闭环，确保合成数据在发挥创新价值的同时，风险可控、责任明确。组织应根据自身特点和业务需求，对框架进行适当调整，构建适合自身的合成数据治理体系。

二、技术治理关键措施

技术治理是合成数据治理框架的基石，涵盖数据生成、质量控制、安全存储以及隐私保护等关键环节。有效的技术治理措施能够从源头上降低合成数据的安全风险和伦理风险。

数据生成规范：合成数据的生成需要遵循严格的技术规范。首先，源数据的选择至关重要，应避免使用包含明显偏见或不平衡的原始数据进行训练。在处理源数据时，应剔除唯一标识符和明显的敏感字段，降低重识别风险。生成模型的选择应根据数据类型和应用场景而定，结构化数据可采用基于统计的方法或GAN模型，非结构化数据则更适合使用变分自编码器或扩散模型等深度生成模型。生成过程中，应通过差分隐私、联邦学习等技术增强模型对原始数据的保护能力，确保合成数据不会泄露训练数据中的敏感信息。同时，关注模型参数的设置，在保持数据效用和统计特性的前提下，适当增加随机性，防止过度拟合原始数据。

质量控制方法：合成数据生成后，需要进行全面的质量评估，确保其在统计特性、关系保持和下游任务适用性等方面满足要求。统计一致性检验是最基本的质量控制手段，通过比较合成数据与原始数据在边缘分布、联合分布和相关性上的差异，评估合成数据的真实性。数据关系验证则关注变量间的逻辑关系和业务规则是否被保留，例如在金融数据中，账户余额与交易记录的一致性，在医疗数据中，诊断与治疗的合理性等。下游任务测试是评估合成数据实用性的重要手段，通过比较基于合成数据和原始数据训练的模型在测试集上的性能差异，判断合成数据能否支持预期的分析和决策任务。为使质量控制更加系统化，组织应建立质量评分体系，针对不同维度设定阈值标准，只有通过所有必要评估的合成数据才能进入应用环节。

安全存储与访问控制：尽管合成数据理论上不含真实个人信息，但仍应采取适当的安全措施防范潜在风险。合成数据的存储应遵循"分级分类"原则，根据数据敏感度和重识别风险等级，实施不同程度的保护。高风险合成数据应采用加密存储，实施严格的访问控制，建立完整的访问日志记录。数据访问应基于"最小必要"原则，授权用户只能访问其工作所需的最小数据集。对于需要共享的合成数据，应建立正式的数据共享协议，明确接收方的使用限制和安全责任。同时，重要的是实施完善的数据生命周期管理，包括版本控制、更新机制和退役销毁流程，确保过时或有问题的合成数据能够被及时清理，防止造成不必要的风险。

隐私保护技术：合成数据虽然本身就是一种隐私保护手段，但仍需通过额外的技术措施增强其安全性。差分隐私是最常用的隐私增强技术之一，通过在生成过程中添加经过校准的噪声，确保任何个体记录对最终合成数据的影响都被限制在一个可控范围内。K-匿名性(K-anonymity)和L-多样性(L-diversity)等传统隐私保护技术也可以应用于合成数据的后处理，进一步降低特定个体被识别的可能性。为验证隐私保护的有效性，应进行系统的隐私攻击测试，如成员推断攻击（判断特定记录是否在训练集中）和属性推断攻击（从已知信息推断个体的其他属性）等，评估合成数据在各类攻击下的防御能力。组织应根据数据敏感度和应用场景，选择适当的隐私保护级别，权衡隐私与数据效用之间的平衡。

技术治理需要配合相应的工具和平台支持，如合成数据生成框架、质量验证套件和隐私评估工具等。组织应投资建设或引入成熟的技术工具，提升合成数据治理的自动化水平和标准化程度。同时，注重人员培训，确保技术团队掌握必要的知识和技能，能够正确理解和应用各种技术治理措施。

三、加强人工智能合成数据治理的建议对策

针对不同主体，本文提出以下加强人工智能合成数据治理的具体建议：

对于政府监管机构，首要任务是完善法规政策框架，明确合成数据的法律地位和责任边界。监管机构应出台专门指南，明确在何种技术条件下合成数据可被视为匿名数据，以及不同情境下的合规要求。政策制定应平衡创新与安全，避免过度监管抑制技术发展，同时防范滥用风险。监管机构可牵头制定合成数据应用的行业规范或技术标准，涵盖数据质量、隐私保护和透明标识等核心要素，推动行业自律。建立问责机制是监管的重要环节，对合成数据生成者和使用者的违规行为应有明确的处罚措施，确保责任可追溯。政府还可扮演促进者角色，搭建公共合成数据平台或监管沙箱，提供经认证的合成数据集供研究和创业使用，降低创新门槛。对于深度合成内容，尤其是可能影响公众认知的媒体内容，应考虑强制标识要求，防范虚假信息传播。在全球化背景下，推动国际合作与标准协调也至关重要，避免监管碎片化增加企业合规成本。

对于企业（数据持有者与使用者），建立健全的内部合成数据管理制度是基础。企业应将合成数据纳入整体数据治理框架，制定专门的管理规程，明确各环节责任人和审批流程。首先，企业需确立明确的用途限定原则，仅在合法合规和业务必要的前提下生成和使用合成数据，杜绝为规避法规而滥造数据的行为。其次，建立风险分级评估机制，对不同类型和用途的合成数据实施差异化管理，高风险应用应经过更严格的审批。在操作层面，企业应制定详细的技术规范，包括模型选择标准、参数设置指南、质量验证流程等，确保合成数据生成符合质量和安全要求。数据使用环节，应明确规定哪些部门或合作方可访问哪类合成数据，严禁未经授权的挪用。对于使用合成数据训练的AI模型，应在文档和产品中明确注明，确保结果解读时考虑数据性质的影响。加强员工培训是落实治理的关键，企业应提升数据科学家、工程师和业务人员对合成数据伦理与技术的认识，防范操作不当引发风险。在对外合作中，企业需在合同中加入合成数据条款，约束合作伙伴正确使用数据并承担相应责任。一旦发现问题，应启动应急预案，及时通知相关方并采取补救措施，如必要时撤回或销毁有问题的数据集。

对于技术提供商（合成数据生成工具开发者），应承担技术守门人的责任，在产品设计中融入安全与伦理考量。具体而言，技术提供商应优先内置隐私保护和公平性控制功能，如差分隐私实现、偏差检测与修正模块等，降低用户正确使用的门槛。在生成算法中加入异常监测机制，防止模型输出极端值或敏感内容，降低滥用风险。同时，技术提供商应充分披露技术原理和局限性，包括算法的基本工作机制、适用数据类型和已知限制，帮助用户做出明智选择。在客户服务方面，技术提供商应提供全面的技术支持和培训资源，帮助客户掌握正确配置和使用方法，理解质量报告和风险评估结果。对于发现的不当使用行为，技术提供商应主动干预，必要时拒绝提供服务。随着监管要求不断发展，工具本身也应及时更新，响应新的合规需求。技术提供商还可与学术界合作，推动前沿研究，开发新一代生成模型和评估方法，不断提升合成数据在隐私、安全和真实性方面的表现，引领行业技术向善发展。

结语：未来趋势与治理展望

随着人工智能和数据科学的持续发展，合成数据治理将迎来技术与监管的双重变革。在技术层面，大型基础模型将革新合成数据生成能力，应对更复杂数据类型；联邦学习等隐私增强技术将与合成数据深度融合，智能化治理工具将提升流程效率与透明度。监管方面，更多国家将出台专门法规明确合成数据的法律地位，行业自律组织将推出认证体系，全球技术标准将逐步形成。实践中，合成数据将从辅助工具发展为主流数据来源，跨组织共享平台将催生新型数据市场模式。面对这些发展，合成数据治理需保持技术中立性与灵活适应性，保持全球视野推动国际协作，通过多方参与确保利益平衡。只有政府、企业、行业组织和技术提供商形成合力，才能构建健全的治理体系，实现数据充分流动与利用，同时确保个人隐私和社会公平得到有效保障，为人工智能发展提供合规可控的数据动力，促进技术创新与社会价值的和谐统一。

校对：姚远