在当今数据驱动的世界中，人工智能（AI）、机器学习（ML）和数字孪生技术正在深刻改变行业、流程和企业运营环境。每天产生的超过3.28亿TB数据已成为新“石油”——为下一代数字系统提供所需的能源。
然而，这些技术的有效性和可靠性很大程度上取决于数据的质量和可信度。建立可信数据不仅是先决条件，更是成功的AI、ML和数字孪生模型的基石。数据爆炸式增长为开发人员带来了各类安全挑战。随着越来越多的数据在设备、传感器和系统之间流转，发生泄露和攻击的可能性也越来越大。此外，随着海量数据推动人工智能、机器学习和数字孪生的发展，“技术奇点”事件的风险也在增加，即机器智能变得优于人类，从而导致不可预见的结果。
这些影响引发了对数据的更多担忧，特别是如何以可信任和负责任的方式提取和优化数据。由于数据经济只会继续增长，关键问题在于：我们今天如何“信任”数据？
定义可信数据及AI、ML和数字孪生模型方面的挑战
可信数据是利益相关者可以放心地用于制定决策、开发模型和推动创新的数据。虽然“信任”是...
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