人工智能数据的治理包括数据采集、存储、处理和使用等方面的活动，旨在确保数据的质量、安全、隐私和合法使用。具体措施包括建立数据管理和隐私保护的政策制度、制定数据采集和使用的标准、加强数据安全保护措施等。因此，智能的赋能需要与数据的治理相结合，确保智能系统的行为和决策符合公平性、透明度和可解释性的要求。
人工智能数据的治理包括数据采集、存储、处理和使用等方面的活动，旨在确保数据的质量、安全、隐私和合法使用。具体措施包括建立数据管理和隐私保护的政策制度、制定数据采集和使用的标准、加强数据安全保护措施等。
数据治理不仅涉及技术层面的数据管理，还包括法律和伦理层面的规范。在法律方面，需要遵守相关数据保护和隐私法律，明确数据收集和使用的权限和限制；在伦理方面，需要考虑数据使用对个人和社会的影响，遵循道德原则，确保数据使用符合公共利益和社会价值。
智能的赋能是指通过人工智能技术赋予机器人或系统更强大的智能和能力，使其能够进行自主决策、解决复杂问题、学习和适应环境等。智能的赋能可以通过数据驱动的机器学习、深度学习、自然语言处理等技术实现。
然而，智能的赋能也带来了一些挑战。例如，智能系统可能会出现偏见和不公平的问题，因为它们的学习数据可能存在偏差；智能系统的决策过程可能不透明，难以解释和审查。因此，智能的赋能需要与数据的治理相结合，确保智能系统的行为和决策符合公平性、透明度和可解释性的要求。
为此，需要制定智能系统的准则和规范，明确智能系统的职责和限制；加强智能系统的监管和评估，确保其行为的公正性和合规性；加强公众参与和社会对智能系统的监督，形成智能系统发展的共识和共同管理。