今天给大家整理了4份人工智能相关的资料，共360多页，干货满满！

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一、人工智能生成内容（AIGC）白皮书

在当前数字世界和物理世界加速融合的大背景下，人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content，简称 AIGC）正在悄然引导着一场深刻的变革，重塑甚至颠覆数字内容的生产方式和消费模式，将极大地丰富人们的数字生活，是未来全面迈向数字文明新时代不可或缺的支撑力量。

人工智能生成内容（AIGC）白皮书主要探讨在数字世界与物理世界加速融合的大背景下，人工智能生成内容所引发的变革及其在生产方式和消费模式上的重塑。白皮书对我国AIGC发展中存在的问题进行了客观分析，包括关键技术、企业管理和政策监管的不足，并提出了相应的建议对策。

二、面向人工智能的数据治理实践指南1.0

面向人工智能的数据治理（DG4AI，Data Governance for Artificial Intelligence）是指在人工智能应用中管理和控制数据的过程与实践，以确保数据的质量、可靠性、安全性与合规性，使得数据能够被准确地用于训练和部署AI模型，同时保护数据的隐私和安全。

面向人工智能的数据治理实践指南1.0是针对我国人工智能生成内容（AIGC）发展中的关键技术、企业管理和政策监管等问题，提出的一系列对策和建议的实践指南。这份指南旨在在数字化和物理世界加速融合的背景下，引导AIGC的健康发展和应用。

在以大模型为代表的强人工智能技术快速发展的背景下，《指南》以数据治理为抓手，通过对面向人工智能的数据治理产生的背景、遇到的挑战进行分析，创新性地提出了面向人工智能全生命周期的治理实践方法。《指南》的发布为人工智能场景中数据治理路径指明了方向，使数据治理的价值能够在时人工智能时代背景下最大化激活。

三、中国面向人工智能的数据治理行业研究报告

在当前数字世界和物理世界加速融合的大背景下，人工智能生成内容（AIGC）正在悄然引导着一场深刻的变革，重塑甚至颠覆数字内容的生产方式和消费模式。然而，我国人工智能生成内容发展中所存在的问题尚待解决，例如关键技术、企业管理和政策监管尚未完善。

本篇报告选择金融、零售、医疗和工业四大典型行业为切入点，分析呈现各行业的信息化建设阶段与高频高价值的AI应用场景，并基于高频高价值AI应用引发的数据治理需求，对面向人工智能的数据治理体系搭建给到建设指导，同时对数据治理陷阱与发展趋势给到洞察分析：1）企业需避免落入“数据埋点大而全”的治理陷阱；2）供需两侧需共同保证数据治理体系建设后的运营流转；3）企业需建立符合管理现状及发展需求的数据安全治理框架，确保数据全周期的安全与合规；4）联邦学习技术可带来数据安全合规线内的共同富裕；5）数据的“自治与自我进化”成为未来数据处理发展的必由之路，为企业打造“治理+AI”体系的良性循环。

四、中国人工智能系列白皮书--大模型技术（2023版）

在当前数字世界和物理世界加速融合的大背景下，《中国人工智能系列白皮书--大模型技术（2023版）》重点探讨了人工智能生成内容（AIGC）的发展现状。白皮书针对人工智能生成内容的关键技术、企业管理和政策监管等方面进行了深入分析，并提出了一系列建议对策。

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