这几年，我看到太多前同行纷纷逃离数据治理的“废墟”，有的转做平台，有的投向 AI，有的干脆退圈归隐。
我不责怪他们。
毕竟，在那一堆制度、模型、流程与 KPI 中，我们付出了努力，却收获的是挫败、空洞、推诿，甚至——羞耻。
而眼下，大模型如火如荼，似乎一切问题都能丢给 AI 回答，数据治理也不再需要。
于是有人说：“算了，别治理了，直接上大模型！”
有人说：“治理这多年也没啥成果，大模型比我们写规范强太多。”
甚至有人直接说：“AI就是最好的治理”。
我理解这种转向。
人们太久活在“制度幻觉”中，于是不再相信治理，于是盼望奇迹。
但我要说得很清楚：
AI不会替你判断，AI更不能替你承担责任。
你可以用大模型更快地看数据、更快地提问，但你依然需要用自己的脑子做决定、用自己的良知担责任。
大模型或许能代劳流程，但不能替代你的思考、理解与回应。
AI 是助手，不能取代你；它可以增强你，却不能拯救你。
一、数据不是资产，而是呼吸
“数据是资产”，这是旧世界的口号，听起来有道理，却早已变得空洞。
资产是静态的，是被掌控的，
而数据是动态的，是呼吸的。
数据不属于任何人，不应该被圈定、归类、强制“拥有”。
数据在语境中流动，在人群中回应，在实践中生长。
数据不是用来控制的，而是需要共生的。
它不是标签，而是语言；
不是命令，而是交互；
不是归属，而是参与。
当我们真正把数据当作“呼吸”，治理的逻辑就不再是“收纳与归档”，而是协作与理解。
二、制度是最低形式的信任
曾几何时，我们以为规则可以替代判断，流程可以替代信任。
但现实是：
越制度化，越隔离；
越流程化，越失真。
制度制造了刚性边界，也加剧了原本就严重的部门壁垒。
每一个“数据拥有者”都只想保命，不想负责。
每一条“数据质量规则”都被形式主义化、量化、表格化，成为躲避现实的盾牌。
真正有效的数据治理，从来不是制度的堆砌，而是：
信任链、责任链与语境理解的三位一体。
也就是说：
不是你有没有权限，而是你愿不愿承担后果；
不是你填了多少模板，而是你是否理解问题本身。
三、AI不是替代，而是协作
大模型绝不是救世主，它也不是“制度的终结者”。
真正重要的，不是AI能不能“懂数据治理”，而是它能不能像人一样与我们对话、理解、互动、协商。
它所带来的，不是新流程，而是新范式：
- 不再是“预定义流程”，而是“实时协商”；
- 不再是“你必须 Own 某数据”，而是“谁更适合回应这个数据的问题”；
- 不再是“大一统制度”，而是“基于上下文的判断”。
如果说传统数据治理像大陆法系，强调规则、定义与权限边界；
那么 AI 所激发的，更像海洋法系：基于语境、判例与人的互动逻辑。
四、引导胜于治理，信仰胜于制度
你治理得再好，终不过是建立一个“合法系统”；
你引导得真实，才可能孕育一个“生命共同体”。
与其说我们需要数据治理，不如说我们需要数据信仰：
我这里所说的“信仰”，不是宗教意义上的崇拜，
而是——你是否真的相信，数据可以服务人，可以传递真理，可以引发行动？
它不是技术方法，而是一种选择：
- 选择面对而非掩盖，
- 选择承担而非推卸，
- 选择理解而非责备。
就像信仰中的“牧养”一样：
你不再是管理员，而是引导者；
不再是流程设计师，而是共同体的参与者。
你可以放下流程、放下模型，甚至放下责备，
用数据服务用户，与用户一起理解数据本身。
因为到了最后：
责任 > 权限
判断 > 规则
信任 > 制度
结语：不是服从规则，而是活出意义
如果你问：那我们该如何走下去？我的回答是：
不是构建新制度，而是点燃信仰；
不是期待 AI 带你飞，而是愿意自己先站立。
当一切流程崩塌，制度失灵，模型不准，平台下线的时候——
你还有什么？
你还有你。
一个愿意理解的人，一个愿意回应的人，一个愿意承担后果的人。
真正的治理，不是让你服从规则，而是让你活出意义。
如果你读完本文，依然觉得“数据治理就是职责分配、流程设计”，那我尊重你的选择。
但如果你心中能有一丝共鸣，愿意跳出旧框架，重新思考数据的本质、AI的责任、人的价值——
那么，欢迎加入我正在思考与写作的旅程。接下来，我将陆续发布“数据治理的替代品”、“从合规到启发的治理模型”、“AI下的责任链”等一系列内容。
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