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落地深水區的當下，大量企業開始面臨“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：基于動量優化理論與認知科學視角，通過三項核心機制實現數據工程的范式躍遷。當傳統方法仍陷于統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，推動人工智能系統從“數據吞吐”向著“認知賦能”邁進。

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(16.400, 0.42, 2.63%)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：基于領域知識和業務目標，通過系統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，以提高數據的業務對齊性和模型的運算性能。

在傳統的特征選擇方法中，數據工程師通常依賴統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務背景和實際應用價值。數據萃取則以解決具體業務問題為目標，通過領域專家的知識和經驗，識別出對業務目標真正有用的數據。

以工業場景為例，假設業務目標是減少設備的停機時間。傳統的做法可能是收集所有傳感器的數據，然后通過統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。

數據萃取與傳統方法的本質區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務價值。

二、 實現數據萃取的核心過程

數據萃取的實現過程可以分為三個核心步驟：業務倒推分析、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務目標出發，逆向拆解所需的數據要素。具體來說，業務倒推分析是在明確業務目標的基礎上，分析實現這一目標所需的最小數據集。例如，假設業務目標是提高醫療診斷的準確率，那么需要從大量的醫療影像數據中提取出與診斷最相關的特征，如腫瘤邊界、病變區域的紋理等。通過業務倒推分析，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計指標。這樣，當模型出現誤判時，可以更容易地找到問題的根源，并進行針對性的優化。

數據萃取在構建數據集的過程中，所發揮的作用是多方面的。首先，數據萃取通過業務倒推分析，確保數據集的構建始終圍繞業務目標展開，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，可以持續優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性數據工程方法，實現人工智能系統的價值導向與目標文明體系保持深度協同的多模態數據集合。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，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領域的認知能力。以材料研發領域為例，傳統的數據集往往堆砌材料的硬度、導熱率等常規參數，而優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關聯模型。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務場景需求為核心導向，通過系統性工程方法構建的、有助于訓練和增強人工智能大模型專業能力的多模態數據集合。在構建高響應數據集時，數據萃取的關鍵策略是錨定業務指標動態調整數據組成。具體來說，需要根據業務目標的變化，持續優化數據集的結構和內容，確保模型始終能夠適應新的業務需求。以電商推薦系統為例，傳統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，需要建立數據與業務反饋的實時對話通道，當模型的推薦效果出現偏差時，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（目標驅動的業務倒推分析、知識協同的雙通道過濾、可解釋導向的輕量化封裝），正在改寫傳統特征工程的底層規則——特征工程不再是簡單的數據提純，而是實現人機認知協同的重要抓手。數據萃取方法面向人工智能的創新性在于其將數據價值挖掘從工程實踐升維至知識發現，使智能系統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。