【摘要】以ChatGPT为代表的生成式人工智能自面世伊始即引人瞩目，数据、算法、算力作为推动生成式人工智能前行的“三驾马车”对其重要性不言而喻。然而，生成式人工智能引发的数据之殇，如数据泄露、数据垄断等亦挑战着传统数据治理框架。在智能时代，基于应用场景的分散治理、基于风险预防的事前治理、基于公权主导的硬性治理均难以满足治理与发展的双重需要。行业主体基于其专业性、及时性、协同性等灵活优势理应在智能时代的数据治理中发挥积极作用，却饱受自监自管、缺乏动力等诟病。目前，新加坡的问责制协同治理模式、美国的软法治理模式均反映着行业主体自我监管的可行性，且证实了自我监管并非完全自治。因此，以自我监管为着力点，从微观、中观、宏观三个角度构建数据治理新范式有其现实意义。