中國人民大學科學研究處、中國人民大學信息資源管理學院：錢明輝、楊建梁
在人工智能邁入產業(yè)落地深水區(qū)的當下，大量企業(yè)開始面臨“數據過載”的困境：無效數據的堆積造成了嚴重的算力資源浪費。當數據集規(guī)模突破臨界點后，單純的數據清洗已難以破解“特征維度詛咒”，有效地構建數據集正在成為決定算法模型價值的戰(zhàn)略制高點。這推動了數據萃取（Data Distillation）作為新一代數據工程范式的形成：基于動量優(yōu)化理論與認知科學視角，通過三項核心機制實現(xiàn)數據工程的范式躍遷。當傳統(tǒng)方法仍陷于統(tǒng)計層面的特征取舍時，數據萃取正在重構數據集構建的底層邏輯，推動人工智能系統(tǒng)從“數據吞吐”向著“認知賦能”邁進。
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一、 數據萃取的獨到之處
數據萃取是一種從原始數據中定向提取高價值信息的過程。與傳統(tǒng)的特征選擇方法不同，數據萃取的核心在于通過領域知識引導，將海量數據濃縮為關鍵信息單元。這一過程不僅涉及數據的篩選，更包括對數據背后業(yè)務邏輯的深度理解和重構。數據萃取可以被定義為：基于領域知識和業(yè)務目標，通過系統(tǒng)性方法從原始數據中提取和重構最相關、最有價值的信息單元，以提高數據的業(yè)務對齊性和模型的運算性能。
在傳統(tǒng)的特征選擇方法中，數據工程師通常依賴統(tǒng)計學相關性來篩選特征。例如，通過計算傳感器數據的方差或相關系數來決定哪些數據是重要的。然而，這種方法往往忽略了數據的業(yè)務背景和實際應用價值。數據萃取則以解決具體業(yè)務問題為目標，通過領域專家的知識和經驗，識別出對業(yè)務目標真正有用的數據。
以工業(yè)場景為例，假設業(yè)務目標是減少設備的停機時間。傳統(tǒng)的做法可能是收集所有傳感器的數據，然后通過統(tǒng)計方法篩選出一些重要特征。然而，這種方法可能會導致大量無關數據的堆積，增加計算成本和模型復雜度。數據萃取的邏輯是從維修記錄中識別出故障前兆信號，結合傳感器數據，提取出關鍵的故障模式。這樣，模型在訓練時只需關注這些核心數據，從而提高預測準確率和計算效率。
在文本分析場景中，數據萃取同樣具有重要意義。假設任務是讓AI理解一本書的內容。傳統(tǒng)的做法是將整本書的文本作為輸入，但這不僅增加了計算負擔，還可能導致模型在無關信息中迷失方向。數據萃取則會提取書的目錄框架和每個章節(jié)的核心論點，形成一個高度濃縮的文本摘要。這樣，模型可以更快地理解書籍的結構和主要內容，提高分析效率。
數據萃取與傳統(tǒng)方法的本質區(qū)別在于其目標驅動性和知識融合性。數據萃取不是單純追求數據的完整性或特征的多樣性，而是聚焦于解決具體問題。同時，數據萃取依賴領域專家的經驗和知識，通過這些知識來指導數據的篩選和重構，從而確保提取的數據具有實際業(yè)務價值。
二、 實現(xiàn)數據萃取的核心過程
數據萃取的實現(xiàn)過程可以分為三個核心步驟：業(yè)務倒推分析、雙通道過濾和輕量化封裝。這些步驟共同構成了一個系統(tǒng)性的數據處理框架，確保從海量數據中提取出最核心、最有價值的信息。
業(yè)務倒推分析是數據萃取的第一步。這一方法的核心在于從業(yè)務目標出發(fā)，逆向拆解所需的數據要素。具體來說，業(yè)務倒推分析是在明確業(yè)務目標的基礎上，分析實現(xiàn)這一目標所需的最小數據集。例如，假設業(yè)務目標是提高醫(yī)療診斷的準確率，那么需要從大量的醫(yī)療影像數據中提取出與診斷最相關的特征，如腫瘤邊界、病變區(qū)域的紋理等。通過業(yè)務倒推分析，可以避免盲目收集和處理大量無關數據，從而提高數據處理的效率和模型的性能。
雙通道過濾是數據萃取的第二步。這一方法包括正向通道和反向通道兩個部分。正向通道基于領域知識預設關鍵特征，反向通道通過模型誤判案例淘汰無效數據。正向通道的實現(xiàn)依賴于領域專家的經驗和知識，他們可以幫助識別出哪些數據特征是真正重要的。例如，在藥物研發(fā)領域，資深藥化學家可以指出哪些分子結構參數對藥物活性有顯著影響。反向通道則通過模型的預測結果來驗證數據的有效性。當模型在某些樣本上出現(xiàn)誤判時，可以追溯這些樣本的數據特征，識別出哪些特征是無效的或有噪聲的，從而進行剔除或優(yōu)化。
輕量化封裝是數據萃取的第三步。這一方法的核心在于保留數據的可解釋性，避免過度抽象和壓縮。具體來說，需要確保提取的數據特征不僅對模型有用，還能被人類理解和解釋。例如，在工業(yè)質檢場景中，提取的傳感器數據特征應該是物理上有意義的，如振動波形、溫度變化等，而不是一些抽象的統(tǒng)計指標。這樣，當模型出現(xiàn)誤判時，可以更容易地找到問題的根源，并進行針對性的優(yōu)化。
數據萃取在構建數據集的過程中，所發(fā)揮的作用是多方面的。首先，數據萃取通過業(yè)務倒推分析，確保數據集的構建始終圍繞業(yè)務目標展開，避免了數據的冗余和無效性。其次，雙通道過濾機制確保了數據集的高質量和高可靠性，通過正向通道和反向通道的結合，可以持續(xù)優(yōu)化數據集的結構和內容。最后，輕量化封裝方法保留了數據的可解釋性，使得模型的輸出不僅準確，還能被人類理解和信任。
三、 數據萃取支撐“三高”數據集構建的關鍵策略
數據萃取在構建高對齊、高密度和高響應數據集中的價值尤為顯著。這三種數據集分別對應不同的業(yè)務需求和應用場景，而數據萃取則可以為其構建提供關鍵性的支持。
高對齊數據集是指通過系統(tǒng)性數據工程方法，實現(xiàn)人工智能系統(tǒng)的價值導向與目標文明體系保持深度協(xié)同的多模態(tài)數據集合。在構建高對齊數據集時，數據萃取的關鍵策略是通過價值觀維度過濾數據。具體來說，需要識別出哪些數據特征與人類文明的價值取向一致，從而確保模型的輸出符合倫理和文化要求。例如，在法律領域，高對齊數據集的構建需要確保模型在生成法律文書時，不會出現(xiàn)違背司法倫理的內容。通過數據萃取，可以從大量的法律案例中提取出體現(xiàn)公平、正義等核心價值觀的文本段落，作為訓練數據。這樣，模型在生成法律文書時，會更加注重這些價值觀的體現(xiàn)，從而避免不當行為的產生。
高密度數據集是指通過知識的定向提純與場景化重建，將通用大模型轉化為領域專家的智慧容器。在構建高密度數據集時，數據萃取的關鍵策略是將專家認知編碼為結構化特征。具體來說，需要將領域專家的經驗和知識轉化為機器可理解的特征參數，從而提高模型在專業(yè)領域的認知能力。以材料研發(fā)領域為例，傳統(tǒng)的數據集往往堆砌材料的硬度、導熱率等常規(guī)參數，而優(yōu)秀的高密度數據集會深入重構材料失效的認知邏輯。通過數據萃取，可以將工程師對材料疲勞斷裂的直覺判斷，轉化為位錯運動與晶界反應的動態(tài)關聯(lián)模型。這樣，模型在預測材料失效時，不僅依賴于表面特征，還能理解背后的物理機制，從而提高預測的準確性和可靠性。
高響應數據集是指以垂直業(yè)務場景需求為核心導向，通過系統(tǒng)性工程方法構建的、有助于訓練和增強人工智能大模型專業(yè)能力的多模態(tài)數據集合。在構建高響應數據集時，數據萃取的關鍵策略是錨定業(yè)務指標動態(tài)調整數據組成。具體來說，需要根據業(yè)務目標的變化，持續(xù)優(yōu)化數據集的結構和內容，確保模型始終能夠適應新的業(yè)務需求。以電商推薦系統(tǒng)為例，傳統(tǒng)的數據集建設往往依賴于用戶的歷史購買記錄和瀏覽行為，但這些數據可能無法捕捉到用戶偏好的細微變化。通過數據萃取，可以從用戶的頁面停留時間、點擊行為等多維度數據中，提取出反映用戶偏好的關鍵特征。同時，需要建立數據與業(yè)務反饋的實時對話通道，當模型的推薦效果出現(xiàn)偏差時，能夠及時調整數據集的結構和內容，從而保持推薦算法的高精度和高響應性。
當前正在發(fā)生的AI范式革命揭示了一個根本認知：數據質量權重已超越數據規(guī)模，成為決定人工智能上限的核心維度。數據萃取通過三位一體技術框架（目標驅動的業(yè)務倒推分析、知識協(xié)同的雙通道過濾、可解釋導向的輕量化封裝），正在改寫傳統(tǒng)特征工程的底層規(guī)則——特征工程不再是簡單的數據提純，而是實現(xiàn)人機認知協(xié)同的重要抓手。數據萃取方法面向人工智能的創(chuàng)新性在于其將數據價值挖掘從工程實踐升維至知識發(fā)現(xiàn)，使智能系統(tǒng)同時具備神經網絡的擬合能力和人類專家的因果判斷。面向算力與智力的融合未來，數據萃取所代表的數據工程新范式，不僅是大模型時代的關鍵數據適配策略，更是構建可信AI的核心突破點，將徹底重構人工智能發(fā)展的價值準則，使“數據量級”與“模型參數”的線性競爭，轉化為“領域穿透力”與“認知深度”的升維變革。
基金項目：國家社會科學基金重點項目“基于數智融合的信息分析方法創(chuàng)新與應用”；國家檔案局科技項目“基于生成式人工智能的檔案數據化關鍵方法及其應用研究”。
