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高質(zhì)量數(shù)據(jù)是提升模型應用效能、增強模型泛化能力、保障模型穩(wěn)定可信的關鍵基礎，是發(fā)展以大模型為代表的人工智能技術的重要支撐。為加速新質(zhì)生產(chǎn)力賦能新型工業(yè)化，推動人工智能大模型技術進步，更好地發(fā)揮數(shù)據(jù)要素價值，中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院聯(lián)合香港科技大學，在進行深入調(diào)研和充分交流的基礎上，共同構建面向制造業(yè)場景的人工智能語料數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系。

（一）評價體系

針對工業(yè)語料的特點，在通用數(shù)據(jù)質(zhì)量評價標準的6個指標的基礎上（GB/T 36344-2018），提出專業(yè)性、通用性、稠密性、均衡性、安全合規(guī)性、全面性、可回溯性、可解釋性等8個工業(yè)語料指標，形成面向工業(yè)語料的質(zhì)量評價體系。

專業(yè)性等新增工業(yè)語料測評方法如下：專業(yè)性指數(shù)據(jù)蘊含面向特定工業(yè)行業(yè)領域的有效信息，可用于解決專業(yè)領域問題，具體表現(xiàn)為數(shù)據(jù)內(nèi)容與所在領域的知識體系和業(yè)務流程高度匹配，具備清晰、準確、深入的行業(yè)專業(yè)知識特征。測試中，專業(yè)性分采用百分制，基于采樣數(shù)據(jù)是否為行業(yè)專業(yè)語料的比例進行計算，核心目的是評估預料中非相關性數(shù)據(jù)的比例。

通用性指數(shù)據(jù)具有跨部門、跨企業(yè)、跨場景的廣泛適用性，能夠為不同業(yè)務決策提供有效支撐，具有較強的可遷移性。測試中，將通用性分為三個等級：企業(yè)級，集團級和行業(yè)級、通用級。企業(yè)級為企業(yè)自制數(shù)據(jù)和語料，僅適用特定單一企業(yè)，如自制設備操作手冊等；集團級適用于企業(yè)集團內(nèi)部或具有緊密合作關系的關聯(lián)企業(yè)，但不具備全行業(yè)范圍內(nèi)的通用性；行業(yè)級為通用數(shù)據(jù)，適用于行業(yè)內(nèi)通用的設備和工藝，如行業(yè)工業(yè)知識等；通用級為跨行業(yè)通用語料，如熱力學、傳熱學、電磁學等跨行業(yè)語料。

稠密性指數(shù)據(jù)內(nèi)容高度集中且重復率低，數(shù)據(jù)記錄的條目密度和信息價值密度較高，單位數(shù)據(jù)所含的信息量豐富且多樣化。測試中，基于隨機采樣后數(shù)據(jù)詞嵌入的余弦相似度計算，根據(jù)相似度估算數(shù)據(jù)的重復比率。

均衡性指數(shù)據(jù)采集在時間、空間、類別等各個維度上分布均勻，不存在明顯偏差或不平衡現(xiàn)象。數(shù)據(jù)的均衡性確保了模型訓練和評估過程中數(shù)據(jù)覆蓋全面、客觀，避免因數(shù)據(jù)偏斜而導致的決策失誤或預測偏差，提高模型泛化性能和決策結果的可靠性。測試中重點對數(shù)據(jù)的采集時間、設備來源等進行考察。

安全合規(guī)性指數(shù)據(jù)中應避免涉及危化品制造、毒品制作工藝、違規(guī)操作指導、個人企業(yè)隱私等敏感、危險、隱私信息，對于工業(yè)領域，應明確界定敏感內(nèi)容邊界，對可能存在安全隱患的數(shù)據(jù)進行及時標注和嚴格管控。安全合規(guī)性的要求可防止因數(shù)據(jù)安全問題引發(fā)的事故或違法風險。

全面性指測試內(nèi)容覆蓋是否全面，對于面向行業(yè)的通用類知識語料數(shù)據(jù)，全面性指是否可覆蓋該行業(yè)學科知識和生產(chǎn)制造各環(huán)節(jié)。對于面向特定場景的數(shù)據(jù)集，暫不進行全面性測試。測試中，采用百分制，對數(shù)據(jù)覆蓋的全面性進行評估。

可回溯性指是否包含數(shù)據(jù)的來源，數(shù)據(jù)是否能夠追溯到其來源、生成過程、以及任何中間轉換步驟。對于問題診斷、數(shù)據(jù)審計和合規(guī)性至關重要。測試中，檢查數(shù)據(jù)是否標注來源、轉換等。

可解釋性指數(shù)據(jù)是否易于被用戶理解和準確解釋，體現(xiàn)為數(shù)據(jù)的含義、數(shù)字、單位是否清晰明確，便于用戶直觀把握數(shù)據(jù)所表達的信息和價值。具備良好可解釋性的數(shù)據(jù)應具備明確的定義、規(guī)范的表示方法，以確保數(shù)據(jù)使用者能夠快速準確地理解數(shù)據(jù)的內(nèi)涵與邊界，從而避免因數(shù)據(jù)模糊或歧義帶來的誤解或決策偏差。測試中，通過專家對采樣數(shù)據(jù)進行理解，評價其可解釋性，每條語料使用是否表述清楚進行評價，然后采用百分制進行匯總評分。面向制造業(yè)場景的人工智能語料數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系是一套全面覆蓋數(shù)據(jù)集指標體系、評測工具及評測實施方案的綜合性測評體系，目的是通過科學、系統(tǒng)的方法，對數(shù)據(jù)集的質(zhì)量進行客觀、公正的評測，確保數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)質(zhì)量，為大模型研發(fā)提供可靠的數(shù)據(jù)集支持。促進數(shù)據(jù)要素的流通和利用，推動技術創(chuàng)新和服務升級，共同應對大模型時代對數(shù)據(jù)集質(zhì)量的挑戰(zhàn)。

（二）工作計劃

下一步，中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院結合人工智能技術發(fā)展趨勢和行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設需求持續(xù)完善人工智能數(shù)據(jù)集評估體系，開展數(shù)據(jù)集測評，誠邀各位行業(yè)專家共同參與。