本文围绕开发AI游戏时的数据采集与标注策略展开，讨论数据来源设计、标注流程与质量控制，并提出隐私保护、偏见缓解与合规治理等伦理风险防控措施与实施建议。
开发AI游戏数据采集数据标注伦理风险防控隐私保护数据合规偏见缓解数据质量

本文围绕文心一言训练数据的准备流程与管理实践，详述数据采集、清洗、标注、质量控制及隐私安全与合规策略，包含脱敏、数据源审查、合同与审计、差异化评估等可落地要点与风险防范建议。
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