徐擁軍

中國人民大學(xué)國家發(fā)展與戰(zhàn)略研究院研究員

信息資源管理學(xué)院教授

成徐慧

中國人民大學(xué)信息資源管理學(xué)院碩士生

在數(shù)智時(shí)代，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集作為人工智能模型訓(xùn)練與應(yīng)用的基石，已成為國家科技發(fā)展與戰(zhàn)略安全的核心稀缺要素。《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十五個(gè)五年規(guī)劃的建議》要求：“強(qiáng)化算力、算法、數(shù)據(jù)等高效供給。”《國務(wù)院關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見》提出：“加強(qiáng)數(shù)據(jù)供給創(chuàng)新。以應(yīng)用為導(dǎo)向，持續(xù)加強(qiáng)人工智能高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)?！痹诖吮尘跋?，加強(qiáng)優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)供給，以高質(zhì)量數(shù)據(jù)集驅(qū)動(dòng)人工智能創(chuàng)新發(fā)展變得愈發(fā)關(guān)鍵。

檔案作為人類社會(huì)活動(dòng)的原始記錄，在高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)方面具有突出優(yōu)勢。目前，已有電子疾病檔案（EDR）數(shù)據(jù)集、公共信用檔案數(shù)據(jù)集等入選國家數(shù)據(jù)局高質(zhì)量數(shù)據(jù)集典型案例，初步展現(xiàn)了檔案資源向高質(zhì)量語料轉(zhuǎn)化的可行路徑。檔案部門應(yīng)該面向人工智能積極行動(dòng)，將檔案信息化建設(shè)重心轉(zhuǎn)向高質(zhì)量檔案數(shù)據(jù)集建設(shè)。

面向場景開展數(shù)據(jù)需求識(shí)別與規(guī)劃設(shè)計(jì)

建設(shè)高質(zhì)量檔案數(shù)據(jù)集，首要前提是弄清楚“數(shù)據(jù)要用來干什么”，將數(shù)據(jù)需求與具體應(yīng)用場景緊密耦合。具體而言，高質(zhì)量檔案數(shù)據(jù)集的建設(shè)需求應(yīng)當(dāng)從三個(gè)方面入手加以系統(tǒng)梳理：一是面向外部模型的通用需求，如支持人工智能模型的價(jià)值對齊。二是面向數(shù)據(jù)要素市場的開發(fā)需求，如檔案資源在醫(yī)療健康、城市治理、文化創(chuàng)意、金融風(fēng)控等領(lǐng)域的深度利用。三是面向檔案業(yè)務(wù)的內(nèi)部應(yīng)用需求，如檔案鑒定、開放審核、利用服務(wù)、編研選題等環(huán)節(jié)的智能輔助。在此基礎(chǔ)上，圍繞不同應(yīng)用場景，開展系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)規(guī)劃設(shè)計(jì)，界定所需檔案數(shù)據(jù)的來源、屬性與范圍，并制定涵蓋全流程的實(shí)施計(jì)劃，明確數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、標(biāo)注、模型驗(yàn)證等環(huán)節(jié)的責(zé)任分工、時(shí)間安排與質(zhì)量控制要求，形成可執(zhí)行的路線圖。

為提高高質(zhì)量檔案數(shù)據(jù)集的建設(shè)效率，建議在數(shù)據(jù)集規(guī)劃設(shè)計(jì)階段統(tǒng)籌考慮既有檔案數(shù)字化成果、檔案數(shù)據(jù)庫，有效整合分散資源，避免重復(fù)采集與處理。因此，高質(zhì)量檔案數(shù)據(jù)集對檔案信息化建設(shè)也提出了更高要求。例如，在檔案數(shù)據(jù)化階段，應(yīng)同步考慮樣本切分、語義標(biāo)注和脫敏處理等需求，使數(shù)據(jù)化成果成為數(shù)據(jù)集建設(shè)的前期基礎(chǔ)。在檔案數(shù)據(jù)庫建模時(shí)，既要滿足管理需要，也要盡量保留有助于數(shù)據(jù)集構(gòu)建的結(jié)構(gòu)信息與語義線索，避免因過度簡化而削弱后續(xù)數(shù)據(jù)集建設(shè)空間。

統(tǒng)籌推進(jìn)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

對既有檔案數(shù)據(jù)庫和數(shù)字化成果開展資源盤點(diǎn)和可用性評(píng)估，識(shí)別其中可通過格式轉(zhuǎn)換、字段映射、批量抽取等方式直接轉(zhuǎn)化為訓(xùn)練樣本的部分，將其作為數(shù)據(jù)集建設(shè)的“優(yōu)先利用層”；對尚未數(shù)字化或數(shù)字化質(zhì)量難以滿足要求的檔案，則納入增量采集范圍，通過補(bǔ)掃、重掃、補(bǔ)錄等方式完善數(shù)據(jù)來源。在此基礎(chǔ)上，對檔案數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。針對掃描件、版式文件、結(jié)構(gòu)化元數(shù)據(jù)和自由文本等不同形態(tài)的檔案數(shù)據(jù)，通過版面分析、OCR、版式還原、字段解析等過程，完成結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換。進(jìn)而根據(jù)不同任務(wù)需求，將文本拆分為文件級(jí)、段落級(jí)、句子級(jí)或字段級(jí)等多粒度樣本，并繼承保留全宗號(hào)、案卷號(hào)、時(shí)間節(jié)點(diǎn)、責(zé)任主體等既有元數(shù)據(jù)字段，維持必要的上下文關(guān)聯(lián)，使模型既能學(xué)習(xí)局部特征，又能把握檔案形成過程和業(yè)務(wù)邏輯。

圍繞完整性、準(zhǔn)確性、一致性等關(guān)鍵質(zhì)量特征，構(gòu)建自動(dòng)檢測與人工抽查相結(jié)合的質(zhì)檢機(jī)制，重點(diǎn)識(shí)別并修正OCR誤識(shí)、字段錯(cuò)位、時(shí)間格式混亂、重復(fù)記錄、缺頁漏頁等問題，對嚴(yán)重影響使用的數(shù)據(jù)予以標(biāo)記或剔除，避免“臟數(shù)據(jù)”在下游應(yīng)用環(huán)節(jié)被放大。針對含有個(gè)人隱私、國家秘密等敏感信息的檔案數(shù)據(jù)，按照相關(guān)法律法規(guī)要求，采用匿名化、去標(biāo)識(shí)化、模糊化、分級(jí)展示等方式進(jìn)行脫敏，并明確可用范圍和使用限制，確保在不損害檔案真實(shí)性和研究價(jià)值的前提下，將數(shù)據(jù)使用風(fēng)險(xiǎn)控制在可接受水平。

構(gòu)建面向語義的數(shù)據(jù)標(biāo)注體系

數(shù)據(jù)標(biāo)注是對初級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理，并轉(zhuǎn)換為機(jī)器可識(shí)別信息的過程。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段保留的全宗號(hào)等基礎(chǔ)管理元數(shù)據(jù)主要服務(wù)于檔案管理，對檔案內(nèi)容所包含的事件結(jié)構(gòu)、語義關(guān)系和制度語境缺乏刻畫能力，難以滿足人工智能模型在實(shí)體識(shí)別、關(guān)系抽取、因果推理等方面的訓(xùn)練需求。因此，有必要在現(xiàn)有元數(shù)據(jù)之上疊加一層面向語義的數(shù)據(jù)標(biāo)注體系，將檔案知識(shí)結(jié)構(gòu)和業(yè)務(wù)規(guī)則顯性化為模型可學(xué)習(xí)的目標(biāo)變量。

以應(yīng)用場景和任務(wù)需求為牽引，形成場景任務(wù)標(biāo)簽。例如，對于醫(yī)療健康等專業(yè)檔案，可增加疾病分類、診療過程節(jié)點(diǎn)、干預(yù)措施與結(jié)果指標(biāo)等標(biāo)簽；在開放審核場景中則增加涉密信息類型、個(gè)人隱私敏感度、公開風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)等標(biāo)簽。

在具體標(biāo)注過程中，根據(jù)不同任務(wù)的復(fù)雜程度和專業(yè)要求，合理配置領(lǐng)域?qū)＜?、檔案工作人員和數(shù)據(jù)標(biāo)注人員，將業(yè)務(wù)規(guī)章和專業(yè)經(jīng)驗(yàn)固化為標(biāo)注指南，通過試標(biāo)、示例庫建設(shè)和標(biāo)注培訓(xùn)，減少標(biāo)注者之間的理解差異。在流程設(shè)計(jì)上，可采用“初標(biāo)—復(fù)核—抽檢”相結(jié)合的方式，對關(guān)鍵任務(wù)或高風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽（如開放屬性、風(fēng)險(xiǎn)類別等）實(shí)施更高強(qiáng)度的復(fù)核比例。同時(shí)，運(yùn)用一致性指標(biāo)和錯(cuò)誤分析報(bào)告，對易混淆標(biāo)簽、模糊規(guī)則進(jìn)行針對性修訂，使標(biāo)簽體系和標(biāo)注規(guī)程在實(shí)踐中不斷迭代。

建立閉環(huán)反饋的模型驗(yàn)證機(jī)制

數(shù)據(jù)標(biāo)注完成后，需通過模型驗(yàn)證環(huán)節(jié)檢驗(yàn)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集對人工智能任務(wù)的支持能力。模型驗(yàn)證的核心目標(biāo)，在于判斷數(shù)據(jù)集是否具備支撐語義理解與知識(shí)推理等任務(wù)的能力、是否能夠有效提升下游模型性能。為此，應(yīng)圍繞具體應(yīng)用場景，設(shè)定具有代表性的基準(zhǔn)任務(wù)和評(píng)估指標(biāo)，對結(jié)構(gòu)識(shí)別、術(shù)語抽取、情境判斷等典型任務(wù)進(jìn)行系統(tǒng)測試，以綜合判斷數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練有效性與場景適配性。

當(dāng)模型在相應(yīng)任務(wù)上的表現(xiàn)達(dá)到預(yù)期，說明數(shù)據(jù)集在樣本覆蓋、標(biāo)簽體系與語義深度等方面具備較高的匹配度；反之，則需啟動(dòng)“診斷—反饋—優(yōu)化”的閉環(huán)機(jī)制。具體而言，一方面，要首先厘清問題是否主要源于數(shù)據(jù)質(zhì)量，而非算法設(shè)計(jì)；另一方面，應(yīng)對訓(xùn)練與驗(yàn)證過程中暴露出的錯(cuò)誤樣本和系統(tǒng)性偏差進(jìn)行歸納，據(jù)此優(yōu)化樣本構(gòu)成、調(diào)整結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換規(guī)則、細(xì)化標(biāo)注規(guī)范或修訂標(biāo)簽體系。

綜上，推動(dòng)檔案高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)，關(guān)鍵在于打破組織與資源壁壘，實(shí)現(xiàn)跨領(lǐng)域的系統(tǒng)規(guī)劃與多元協(xié)同。一方面，應(yīng)堅(jiān)持試點(diǎn)先行、示范帶動(dòng)的推進(jìn)思路，依托國家高水平數(shù)字檔案館（室）、重點(diǎn)科研項(xiàng)目或區(qū)域性平臺(tái)率先布局?jǐn)?shù)據(jù)集建設(shè)與模型測試任務(wù)，探索形成可復(fù)制、可推廣的技術(shù)方案和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ?。另一方面，要推?dòng)協(xié)同共建，構(gòu)建良好生態(tài)。既要鼓勵(lì)檔案館、高校、科研機(jī)構(gòu)與技術(shù)企業(yè)等多元主體深度參與，在檔案本體構(gòu)建、語義標(biāo)注與模型評(píng)估等關(guān)鍵環(huán)節(jié)協(xié)同攻關(guān)，也要秉持長期主義理念，推動(dòng)檔案數(shù)據(jù)的持續(xù)治理與動(dòng)態(tài)更新，構(gòu)建可滾動(dòng)優(yōu)化的檔案數(shù)據(jù)資產(chǎn)體系。

檔案高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的建設(shè)是一項(xiàng)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，涉及法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)治理、技術(shù)研發(fā)、平臺(tái)建設(shè)與場景應(yīng)用等多個(gè)環(huán)節(jié)，需要多方共建、協(xié)同推進(jìn)，以充分釋放檔案作為數(shù)據(jù)要素的潛力，將靜態(tài)資源轉(zhuǎn)化為驅(qū)動(dòng)人工智能創(chuàng)新的智慧動(dòng)能。

文章來源：《中國檔案》

微信編輯：張菁菁

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