Data for AI 的关键路径（三）数据质量将由 AI 自动调控（AutoDataOps）​

一、核心观点

AutoDataOps = AI驱动的数据质量自动化闭环系统：侦测→诊断→修复→标记，从被动响应转变为主动免疫

二、类比说明：计划任务 vs 触发任务

• 传统DataOps：定时清洁厨房，问题被动等待处理，计划任务
• AutoDataOps：智能厨房系统，洒奶→传感→识别→清理→标记→记录，全流程自动化

三、机制架构

四要素：侦探（血缘追踪）+ 哨兵（异常监控）+ 医生（自动修复）+ 物流（数据流）

四规则：1)侦探构建地图 → 2)哨兵基于地图预警 → 3)医生循证修复 → 4)反馈循环进化

系统价值：生成自适应免疫力，持续自动产出可信数据资产，无需预设规则即可识别未知异常并动态生成修复策略

四、冲突

数据质量治理矛盾从"人工效率vs数据复杂性"演化为"AI决策能力vs人类控制欲"。

• 人类的控制欲来源于基因，真的能将决策交给 AI 吗
• 人脑对能耗的天然敏感，又可能愿意把一些决策交给外部

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