人工智能系统只有在处理高质量数据时才能取得成功。确保所有数据准确无误，并遵守GDPR和HIPAA等法律法规。
基本数据属性包括：
准确可靠：保持数据的一致性和正确性，确保AI系统不会根据信息产生错误的结果。特斯拉的自动驾驶AI依赖于超过30亿英里（约48亿公里）实际驾驶的高质量数据。
全面：系统从各个方面记录所需的所有信息，为AI模型提供适当的数据进行分析。
公正：为了获得公正的结果，应该使用多种方法来收集和处理数据。
强大的数据工程团队应始终验证和规范化数据，同时消除不规则之处，以确 捷克共和国电报号码数据 保数据的准确性。遵循 ISO/IEC JTC 1/SC 42 标准，组织可以找到确保 AI 应用数据集可靠性的指南。
公司必须尊重数据保护法，才能建立客户信任，并遵守官方规定。关键监管方面包括：
数据最小化：仅收集使 AI 系统能够完成其所需任务的基本数据。
同意管理：在收集、处理或使用个人数据之前，确保获得用户明确同意，并遵守《通用数据保护条例》(GDPR) 至关重要。亚马逊因其人工智能系统侵犯隐私而被罚款8.77 亿美元。
透明度：清晰地传达如何使用数据来建立用户和利益相关者之间的信任。人工智能信用评分系统通过修复传统评估方法中存在的错误，使贷款机构更加公平。