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测试AI模型、保持人工监督以及赋予人们挑战AI自动决策的权利，这些都是澳大利亚政府提出的10项强制性防护措施之一，旨在最大程度地降低AI风险，并建立公众对这一技术的信任。2024年9月，由工业和科学部长艾德·休斯克(EdHusic)发起的公众咨询中，这些防护措施可能很快就会适用于高风险

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背景&痛点随着生态体系扩展和业务发展，数据在业务中承担的决策场景越来越多样化，一部分数据已应用在资损、高客诉等高风险场景，因此对数据质量的要求，尤其是高风险场景的质量要求非常之高。但在保障过程中往往面临以下痛点：无标准化流程，管控能力较弱研发QA人力比高达20:1，因此QA采

背景&痛点随着生态体系扩展和业务发展，数据在业务中承担的决策场景越来越多样化，一部分数据已应用在资损、高客诉等高风险场景，因此对数据质量的要求，尤其是高风险场景的质量要求非常之高。但在保障过程中往往面临以下痛点：无标准化流程，管控能力较弱研发QA人力比高达20:1，