模型治理（Model Governance）是指在人工智能系统的整个生命周期中，建立和执行一套系统化的政策、流程与标准，以确保模型的开发、部署、监控和维护过程符合组织的伦理准则、法律法规以及业务目标。它强调风险管理、公平性、透明度和问责制，涵盖关键环节如模型可解释性、偏差检测、版本控制和数据隐私保护，旨在防止AI模型在应用中产生偏见、错误决策或安全漏洞，从而保障其可靠性和社会接受度。
在AI产品开发的实际落地中，模型治理扮演着不可或缺的角色。产品经理需从模型设计阶段就融入治理框架，例如通过实施实时监控机制来检测性能衰减或偏差，并建立定期审计流程确保合规性（如GDPR或行业规范）。这不仅有助于降低法律风险并提升用户信任，还能推动AI技术在金融、医疗等敏感领域的负责任应用，最终实现可持续的创新发展。
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