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
在人工智能加速邁向通用化與復雜化的進程中，數據標注已不再是單一操作維度下的輔助任務，而逐步演變?yōu)槟Ｐ徒嫛⒄Z義理解與系統(tǒng)泛化的關鍵一環(huán)。尤其在多模態(tài)交互、跨領域推理與深語義表達等場景不斷拓展的當下，傳統(tǒng)的一次性標注范式難以承載復雜任務的語義深度需求。多階段數據標注由此應運而生，作為一種兼顧結構性、遞進性與協(xié)同性的數據構建機制，正在成為推動高質量訓練數據構建與人工智能系統(tǒng)深度認知演進的重要策略工具。
相關閱讀：
知識蒸餾與數據萃?。洪_發(fā)人工智能訓練所需的“動態(tài)食譜”與“黃金食材”
分布式數據集與聯(lián)邦學習：人工智能持續(xù)生長的協(xié)作之道
開放數據集生態(tài)：人工智能發(fā)展的群體智慧引擎
生成式數據增強：小樣本數據集效用放大的創(chuàng)新范式
一、多階段數據標注的本質：內在邏輯與深層價值
數據標注是對原始數據賦予特定語義標簽的過程，其核心在于將未經處理的語音、圖像、文本或視頻等非結構化數據，轉化為機器可識別的結構化信息。這一過程旨在為人工智能算法提供具有明確語義指向的訓練數據，使機器學習模型能夠識別數據中的模式，并基于標注信息進行有效的推理和決策。例如，在圖像分類任務中，標注人員需要為每張圖片賦予一個或多個類別標簽；在文本情感分析中，標注人員則需要判斷文本所表達的情感傾向并賦予相應標簽。
然而，隨著任務復雜性增加，單次標注難以兼顧語義層級、上下文關聯(lián)與跨模態(tài)一致性，很容易造成標簽粒度不足、歧義增加、上下文脫節(jié)等問題。多階段數據標注則以“從粗到細、由淺入深”的方式，通過分步驟的“粗篩-精標-校驗”流程，逐步細化標注顆粒度，引導數據向更高語義層級過渡。多階段數據標注核心邏輯體現在兩個方面：一是“復雜度拆解”，即將高難度的標注任務分解為多個相對簡單的子任務。例如，在醫(yī)療影像的病灶分割任務中，首先進行疑似區(qū)域的粗篩，再進行病變輪廓的精標，最后進行標注結果的校驗，逐步細化標注顆粒度。二是“誤差逐級修正”，在前序階段標注結果的基礎上，通過后續(xù)階段的迭代優(yōu)化，修正前序階段可能存在的標注誤差，提高標注質量。例如，在法律判決文書的罪名標注任務中，可以首先根據關鍵詞自動匹配罪名標簽，接著校正因上下文理解錯誤導致的誤標，如區(qū)分“詐騙”與“合同糾紛”，最后統(tǒng)一術語與適用法條，確保標注合法性與一致性。
多階段數據標注不僅提升了標簽本身的精度，更重塑了數據構建與模型訓練之間的協(xié)同邏輯。這種分階段策略體現了從感知到理解、從淺層語義到深層結構的認知遞進過程，通過“分階段 + 分角色”的組織方式，標注流程得以與模型的預訓練、微調和部署階段精準匹配，實現數據與模型節(jié)奏上的動態(tài)耦合。在預訓練階段，智能模型可以調用基礎標簽完成通用模式的學習；在微調階段，工程師可以通過引入更細粒度的標簽實現模型與任務的有效適配；在部署運行后，標注人員則可依據實際場景反饋持續(xù)補充標簽，優(yōu)化模型表現。
此外，多階段標注能有效緩解語義歧義對下游任務的干擾，從而提升模型的穩(wěn)定性與泛化能力。在初始階段，由于標注粗略或理解差異，同一語義可能對應多個標簽，導致模型在訓練中學到含糊甚至沖突的特征表示；而多階段標注通過逐步澄清模糊標簽，在后續(xù)階段細化語義、規(guī)范術語，標注過程能夠統(tǒng)一標準，消除標簽漂移，從根源上降低誤導風險。例如，在多標簽新聞分類中，一則關于“校園沖突”的報道若初步被粗略標注為“社會事件”，可能導致模型將其推薦給關心城市治安的用戶，產生語義偏差；通過后續(xù)階段將其進一步細化為“青少年事件”，則不僅明確了語境邊界，還能夠顯著提升模型在推薦與分類任務中的匹配度與表達精度。
二、多階段數據標注的難點：理想目標與現實考量
盡管多階段數據標注在提升語義質量與訓練適配性方面展現出巨大潛力，但在實際落地過程中依然面臨一系列工程與技術難題。
一是多階段數據標注的一致性難以保障。由于參與標注的人員在專業(yè)背景、理解維度、操作習慣等方面存在差異，且各階段的標簽定義往往涉及不同語義層級，容易出現前后標準不統(tǒng)一、標簽內涵沖突的問題，直接影響數據的穩(wěn)定性與模型訓練效果。例如，在情感分析中，第一階段標注員將“還行”歸為“中性”，而第二階段標注員則因語境理解差異改標為“輕度正面”，結果前后標簽標準不一，使模型在處理模糊情緒時無所適從。
二是數據標注工作的成本控制難度加大。相比一次性標注，多階段流程需要更多的人力投入、培訓成本與工具支出，尤其在處理大規(guī)模、多輪數據任務時，標注成本呈指數級增長，給實際應用帶來較大資源壓力。例如，在短視頻審核中，一條10秒視頻需經歷模型篩選、動作識別、語音轉寫與場景分類等多輪細化標注，流程繁復、人力密集，整體人時成本會超過單一階段標注任務的好幾倍。
三是數據標注過程的組織管理也更為復雜。多階段流程通常涉及多個團隊的協(xié)同工作，一旦缺乏有效的流程規(guī)范與溝通機制，極易出現任務延誤、信息孤島、重復勞動等問題，削弱標注體系的整體效率與產出質量。例如，在多語種語音標注中，不同階段由分散在各地的團隊完成，因缺乏統(tǒng)一術語和接口規(guī)范，常出現前后不銜接、格式混亂、重復返工等問題，嚴重拉長項目周期。
在技術層面，多階段數據標注還面臨多個關鍵難點亟待突破。首先，數據安全與隱私保護問題突出。標注過程中數據頻繁在人員與系統(tǒng)之間流轉，尤其是涉及醫(yī)療記錄、身份信息等敏感數據時，如何防止信息泄露、確保權限控制與訪問審計，成為保障體系可信性的底線要求。
其次，多模態(tài)數據標注的融合與同步難度高。在圖像、文本、音頻、視頻等數據組合標注中，如何實現不同模態(tài)之間的時間對齊、語義配對與任務統(tǒng)一，是實現有效協(xié)同的技術門檻。例如，在視頻分析中，需要同步標注畫面中動作內容與語音描述、字幕信息之間的對應關系，這對標注機制和標注工具平臺提出更高要求。
再次，自動化標注與人工標注之間的協(xié)同機制尚不成熟。雖然自動化技術已能處理部分低難度任務，但其結果仍需人工復核與精修，如何合理劃分任務邊界、實現高效銜接，是提升整體標注效率的關鍵。例如，在輿情評論分類中，模型可快速識別情緒傾向，但對帶有雙關、諷刺或情緒反轉的表達，常常會發(fā)生識別錯誤，人工介入后往往需要重新審視上下文甚至修改標注規(guī)則，從而帶來流程中人機之間銜接不暢、修正成本高。
最后，標注質量評估體系尚不完善。當前缺乏統(tǒng)一、通用的標注質量監(jiān)控機制，難以針對不同數據類型和任務目標設定個性化評估標準，導致部分階段的錯誤難以及時發(fā)現并糾正，降低數據集的最終可用性與可信度。例如，在跨語言機器翻譯標注中，評估系統(tǒng)常常只會檢測語句對齊和語法正確，卻無法發(fā)現文化含義偏差或隱喻誤譯，導致譯文形式合格但語義失真，影響下游模型的理解與生成效果。
三、多階段數據標注的實現：思路規(guī)劃與工程路徑
多階段數據標注的實現，需從系統(tǒng)工程的高度進行整體布局，涵蓋任務規(guī)劃、平臺配置、流程執(zhí)行與質量控制等關鍵環(huán)節(jié)，構建貫穿“數據輸入—語義加工—模型反饋”的閉環(huán)機制。多階段數據標注的根本目的不只是更加有效地完成數據標注任務，更在于構建一個適應復雜任務邏輯、支持智能系統(tǒng)進化的數據基礎設施。
第一步，從頂層任務規(guī)劃切入，明確標注目標與階段性策略。復雜任務往往包含多層語義結構和階段性認知要求，必須將整體數據需求拆分為邏輯上遞進、語義上獨立的若干子任務，并依托“語義層級—標注角色—任務順序”的方式進行系統(tǒng)性設計。每一階段的標簽都應做到邊界清晰、作用明確，避免多階段標簽出現冗余交叉或語義沖突。例如，在多輪對話系統(tǒng)中，初步階段可聚焦于用戶意圖識別，中間階段進行情緒色彩判斷，后續(xù)階段則標注話題遷移路徑和上下文延續(xù)，逐步構建起完整的對話語義框架。
第二步，從平臺選配著手，拓展功能以適配多階段需求。當前主流的標注平臺已逐步支持標簽嵌套、模塊化任務調度與流程可視化管理，為多階段數據標注提供了技術基礎。但在處理高維復雜語義或多模態(tài)數據時，仍需要擴展標注平臺的功能邊界，包括標簽版本繼承機制、跨階段上下文保持能力、沖突檢測與糾錯提醒等，以確保數據在流轉過程中的語義一致性和任務連續(xù)性。同時，平臺還應集成權限控制、日志記錄與進度追蹤等功能，為標注全流程的合規(guī)性、可審計性和過程可控性提供支撐。
第三步，構建人機協(xié)同的動態(tài)執(zhí)行機制，提升整體效率與標注質量。預訓練模型可以承擔初步標注任務，尤其適用于實體識別、情感分析等淺層語義處理環(huán)節(jié)，釋放人工標注者的重復勞動；人工標注人員則可以專注于高復雜度語義判斷、標簽邊界劃分與語境判斷。結合主動學習、弱監(jiān)督學習與知識蒸餾等技術，可實現“自動預標—人工校驗—模型更新”的閉環(huán)機制，使標注系統(tǒng)在效率與精度間取得更優(yōu)平衡，也讓模型在數據反饋中持續(xù)進化，形成“標注即訓練”的認知協(xié)同模式。
第四步，構建系統(tǒng)化的質量控制體系，保障數據一致性與標注可靠性。一方面，應在每一階段設立質量監(jiān)測節(jié)點，結合抽樣審核、交叉驗證與一致性評估機制，確保標簽本身的準確性與穩(wěn)定性。另一方面，還需建立跨階段的語義核驗機制，對不同階段標簽之間的邏輯一致性、上下文連貫性進行全面檢視，避免出現標簽漂移或語義斷裂等問題。配合精細化的指標體系（如準確率、一致率、修改頻率等），實現質量監(jiān)控的可量化、問題溯源的可操作與反饋機制的可閉環(huán)。
以醫(yī)療問診對話系統(tǒng)為例，多階段數據標注可按照語義層級依次展開：首先識別“咳嗽”“發(fā)熱”等醫(yī)學實體，其次提取用戶主訴與次訴的結構關系，接著判斷對話中的情緒狀態(tài)（如焦慮、猶豫），最后標注病情演變路徑與意圖變化，逐步構建層次清晰、語義完整的對話理解框架。在平臺支持上，系統(tǒng)需支持標簽跨階段繼承、上下文保持和邏輯沖突提醒，例如在情緒與主訴標簽矛盾時可自動提示修正。在執(zhí)行環(huán)節(jié)，預訓練模型承擔初步標注，人工部分則可以專注語境理解與邊界判斷，結合主動學習策略優(yōu)先處理模型不確定的樣本，實現“自動預標-人工校驗-模型優(yōu)化”的閉環(huán)流程。在質量控制方面，通過設立抽檢機制、語義一致性校驗及多維評估指標，不僅確保每一階段的準確性，也維護標簽間的上下游連貫性，形成高可控、高質量的多階段標注閉環(huán)。
放眼未來，多階段數據標注將朝著更高層次的語義驅動、知識支撐與智能協(xié)同方向演化。結構化知識圖譜的引入，將使標簽之間的因果邏輯與概念關聯(lián)更加清晰；可解釋標注平臺的建設，將強化模型與標注之間的透明互動；而嵌入倫理治理與文化適配機制的數據體系，則將更好地支撐智能系統(tǒng)在全球多元場景下的部署與應用?？梢灶A見，隨著人工智能不斷走向社會深處，多階段數據標注也不再只是構建高質量數據集的工具手段，更是推動模型認知架構優(yōu)化、保障系統(tǒng)可控安全、引導技術價值取向的關鍵策略之一。它所構筑的不僅是語義的支架，更是面向未來的智能能力生成框架，是“復雜任務數據構建”真正走向智能化、系統(tǒng)化與可信化的核心路徑。
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”。
致謝：感謝中國人民大學信息資源管理學院應芷安博士后在本文完成過程中所提供的資料收集與整理支持
