中国人民大学科学研究处、中国人民大学信息资源管理学院：钱明辉、杨建梁
2024年发表在《BMJ Quality & Safety》上的一项研究测试了微软的Bing Copilot在回答医疗问题时的表现，发现其生成的500个答案中，有24%的回答与现有医学知识不符，3%的回答完全错误。更为严重的是，42%的回答可能对患者造成中度或轻度伤害，22%的回答可能导致死亡或严重伤害。在人工智能系统中，训练数据的质量直接关系到智能模型输出的可靠性和安全性。混入未经审查或错误的信息可能导致模型生成不准确甚至有害的建议，特别是在医疗等关乎生命的领域，其后果将非常严重。
从文本生成到图像合成，从对话系统到决策预测，越来越多的事实正在表明：模型的不确定性往往不是算法本身的问题，而是数据源中噪声沉积后的系统性外溢。一旦噪声渗入数据体系，便如微尘入肺、杂质入流，悄然间撼动人工智能的生成根基——它可能诱发事实错觉、加剧价值偏误、降低泛化能力，最终影响用户信任、产品安全与社会稳定。在当前人工智能不断向更高层次认知演化的进程中，数据质量正成为决定智能体能否实现“深度理解”与“可靠推理”的基础性要素。而在这一过程中，数据噪声（Data Noise）则是潜伏在智能成长路径中的“隐性偏差”与“系统性污染源”，不仅侵蚀着模型学习的准确性与稳定性，更可能在关键应用中引发幻觉生成、判断失真乃至价值误导，成为制约人工智能稳健发展的“灰色变量”。
所谓数据噪声，是指存在于数据集中的偏离真实语义分布的信息碎片，这些信息通常表现为不准确（如错误标注）、不相关（如干扰样本）、不一致（如语义冲突）、模糊不清（如边界模糊）、冗余重复（如反复出现）等形式。数据噪声无法准确表达样本所属的知识结构与目标任务语义，就像一幅画布中渗入的杂色笔触，虽非全部，却足以破坏整体的构图逻辑与认知体验。
在人工智能建模实践中，数据噪声常常以误标样本、模糊样本、重复样本、矛盾样本或任务无关样本的形式出现，隐藏于海量数据中难以察觉，却对模型训练产生显著干扰。尤其在大规模预训练时代，数据噪声的积累效应将直接影响模型的泛化能力与可靠性输出。因此，如果说高品质数据集是人工智能演化的“养料”，那么有效识别与治理数据噪声，就是为智能系统剔除“杂质”、守护“纯度”的关键前提。
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一、数据集噪声审视：潜在风险与系统危害
在模型训练的每一道环节中，数据噪声就像埋藏在地基中的沙粒，微小却危险，一旦未被察觉，便可能在后续过程中层层放大，最终酿成模型性能崩塌的“多米诺骨牌”效应，释放出成倍增长的风险与成本。
首先，数据集噪声会拉长智能模型的训练周期导致算力虚耗。掺杂了噪声的数据集不仅降低模型的训练效率，还会连带影响后续的模型微调、性能评估与部署节奏，使得整个智能体系构建过程的边际成本不断抬升。例如，在自动驾驶场景中，少量错误标注的交通标识或遮挡信息，可能使得模型长期在无效路径中训练，严重影响系统的稳定性与响应的时效性。又如，在工业视觉检测中，若存在大量瑕疵产品被标注为“合格”，模型将反复强化错误判断逻辑，最终导致上线后的质量控制失效，制造企业面临召回和信誉损失的双重打击。
其次，数据集噪声会侵蚀智能模型对真实世界分布的感知能力。数据集噪声会使得人工智能模型的学习路径偏离语义核心、陷入理解模糊。尤其是在复杂推理、多轮对话等高阶任务中，由于数据集噪声的干扰，智能模型常常“答非所问、思而不精”。例如，在医疗问答系统中，如果训练数据中混入大量无效回复或错配症状，模型可能在病症识别中频繁失准，甚至推荐无关或有害的治疗方案。再如，在法律问答系统中，若大量案例语料未区分“审理意见”与“最终判决”，模型可能将未采纳的建议错误地作为法律依据，误导用户做出风险决策。
最后，数据集噪声会在训练生成式人工智能模型时产生诱导效应。无论是文本生成还是图像合成，噪声都可能成为“幻觉”的种子，催生出与事实背离、逻辑紊乱、常识断裂的内容，损害系统的可信度以及用户对于智能产品与服务的信任。特别是在更具伦理敏感度的应用领域中，如价值判断、舆论引导或社会认知建构，那些隐匿于数据深处的极端、片面、扭曲之杂音，或将引导模型产生结构性偏见。例如，在招聘推荐或法庭量刑类模型中，历史数据中潜藏的性别歧视、族群偏差等“旧偏见”若未经治理，就可能在模型输出中被“新包装、再扩散”，强化原有的社会不公。类似地，在新闻生成场景中，若模型训练中大量引用带有情绪化或失实内容的自媒体文本，其输出新闻不仅失准失实，还可能在关键事件中煽动误解、误导舆情，破坏公共认知生态。
归根结底，数据集噪声的危害不仅止步于模型性能的下滑，它更可能扰乱模型对“知识边界”的判断、对“行为预期”的塑造，乃至对“社会影响”的承担路径。数据治理的命题，早已从“有没有”迈向“好不好”。而数据集噪声，正成为智能时代最隐蔽却最严峻的“数据污染”。
二、数据集噪声治理：基本原理与核心技术
面对噪声这一“数据深海”中的隐患礁石，当下的数据集治理已逐步建构起一条“识别-分析-修复”的技术闭环，其根本目标在于“澄沙汰砾”，还原语义本真，提升数据的纯净度、一致性与任务匹配力。具体而言，当前数据集噪声治理的基本原理与核心技术主要包括以下几类：
一是异常检测与置信度评估机制。通过统计分布差异、语言模型评分（如基于困惑度（Perplexity）的异常过滤）与专家共识规则相结合，自动识别那些偏离语义主干、质量显著异化的数据样本，实现第一道“质检”。在大规模语料清洗中，该类方法已成为提升基础语义密度的关键工具。例如，在医疗问答数据集中，如果某条问题是“我腿疼要怎么退烧”，则语义出现明显混乱，困惑度值较高，结合专家规则系统可将其判定为异常数据并剔除，从源头避免模型学到逻辑矛盾的关联模式。
二是多维标签一致性分析技术。聚焦于标注数据的内在一致性，借助语义聚类、标签对齐、冗余验证等手段，识别主客观分歧、误标混标及标签冲突，构建出一套多维交叉审查系统，补齐“标签即认知”的质量短板。例如，同一类症状问题如“咳嗽发烧是否新冠”被不同标注员分别贴上“普通感冒”“新冠初期”“病毒性感染”等标签，通过语义聚类和冲突分析发现标签分歧较大，可触发重新审核标注规则，提升标注统一性。
三是人机协同的主动修复机制。依托小样本学习与交互式反馈设计，在模型对边界样本或高不确定性样本作出初筛后，引入人类专家“点睛”把关。这一主动修复机制既能够提高治理效率，也可以不断反哺系统积累纠错经验，从而实现“以治促学”的正向循环。例如，模型对于“喉咙刺痛是否与胃反酸有关”这类复杂边界问题无法确定标签时，会将其标记为高不确定性样本，推送给医疗专家判断并修正标注，修复后的样本可作为高质量参考，指导后续训练。
四是面向噪声容忍的鲁棒建模策略。在模型结构设计层面引入标签平滑、显式噪声建模网络、记忆选择机制等抗扰动策略，使模型在“与噪共舞”中保持学习稳定性，为不可避免的少量噪声设下弹性缓冲带。例如，即使部分医疗问答数据标签存在“感冒”与“流感”这类轻度混标，鲁棒建模策略可通过标签平滑技术降低误差敏感度，以免导致模型输出的剧烈偏移，从而稳定模型对相近症状的诊断预测能力。
五是基于大模型的反向审查机制。以模型审校模型，利用大模型自身的语言理解与推理能力，反向评测训练语料的逻辑性、常识性与价值合理性，构建提示词（Prompt）驱动的数据反馈闭环，在自动监督中实现语义回溯与质量自省。例如，调用大模型对已有医疗问答语料进行复检，提示词如“该回答是否合理且符合医学常识？是否可能误导病人？”通过对“胃痛可以通过喝碳酸饮料缓解”这类回答进行评判与标注，可发现其潜在的误导性，并标记为需清洗样本。
这些技术模块既可作为“前置过滤器”独立部署于数据预处理环节，也可深度融合进大模型的训练与迭代流程，构建起从“数据清洗”到“结构优化”再到“语义增强”的治理路线。它们共同织就一道“智能防护网”，在源头筛沙、在过程中正轨、在输出端纠偏，逐步夯实人工智能系统认知能力的基础地层，为其稳健成长与可持续演进注入坚实的“数据底座”与“语义养分”。
三、数据集噪声削减：协同机制与生态体系
在大模型时代，数据集已不再是孤立资源，而是流动于标注方、模型方、平台方、用户侧之间“共建共用”的基础设施。数据集噪声治理也因此从单点治理走向系统协同，从工具方法走向机制重构，正催生出一套由多方参与、层次分明、持续演化的治理生态。
其一，模型平台与数据源平台的协同耦合。数据质量不应只是模型的“输入变量”，而应成为训练过程中的“实时反馈因子”。例如，在医疗问答系统中，当模型多次在相似语料上生成错误答案，训练平台可自动识别这类数据为“潜在噪声源”，并将其回写至数据平台，触发样本复核或标签重审。数据平台再将清洗后的数据回流至模型，构成“数据-模型双向通路”，从而形成噪声识别、反馈、优化的闭环治理链条。这种耦合机制将能够大幅提升模型对数据异常的自感知与自愈能力。
其二，标注社区与专业机构的多重审校。在处理价值敏感、高语义密度的数据场景时，如医学诊断文本或病例对话数据，社区众包虽能快速产出大批数据，但容易因医学常识缺失而导致错标、漏标。为此，当前部分医学AI企业已采用“社区初标+医生专家复审+自动异常检测”的三级标注机制：社区完成首轮标注后，系统筛选出高不确定样本交由专业医生复核，并辅以模型评分机制进行异常校验。这种“宽覆盖+高可信”的组合，兼顾数据量与数据质，确保关键语义信息的准确性与稳定性。
其三，数据治理与评估标准的体系联动。只有标准化，才能规模化治理。以医疗问答系统为例，在训练数据集中设置症状-疾病-治疗方案三元组的一致性规范、错配样本的容忍度阈值（如：允许5%模糊标签误差），以及回答内容的上下文连贯性评分规则，都是构建“数据集质量管理系统”的基础。在此基础上，还可引入国际认证标准（如HL7 FHIR、ICD-11等）作为标注和审核参考，推动从“经验治理”走向“制度化约束”，增强模型行为的稳定性与可解释性。
其四，技术工具与治理制度的双轮驱动。噪声治理既是技术问题，也关涉伦理与信任议题。以医疗模型的训练为例，底层可部署标签平滑、伪标签校验、因果推理校验器等算法工具，有效缓解噪声样本带来的训练扰动；同时，上层制度也要同步跟进，制定如“医疗信息采集红线”“病患隐私屏蔽机制”等治理条款，规范数据的获取、使用与再分发。通过软硬联动的机制设计，实现“既自动、又可信”的数据治理目标，提升整个AI系统的社会接受度与伦理合规性。
由此，数据噪声治理将从“单点清洗”走向“系统体检”，从“孤岛作业”迈向“生态协同”，孕育出一个由开发者、标注者、审校者、平台方和终端用户共同参与的数据治理共同体。人工智能的发展如同一棵枝繁叶茂的树，而数据，正是其赖以生长的土壤与水源。噪声问题的长期存在，不仅拖慢了模型精度的爬坡进程，也悄然侵蚀着系统的认知边界与价值判断。当下，数据集噪声治理已不再是“可有可无”的边缘环节，而是攸关AI演进质量与社会影响的基础工程。唯有在理念上由“数据获取”走向“数据培育”，在方法上由“单点优化”转向“协同治理”，在机制上由“工具治理”跃升为“生态构建”，才能真正实现对数据集噪声的前置发现、系统应对与动态净化。
“澄沙汰砾而得金”，正是对数据集噪声治理的最佳隐喻。它不是技术的附庸，而是智能演进的前提。在通向通用人工智能的道路上，每一份被清洗的语料、每一处被修复的标签、每一次被遏止的“幻觉”，都是对“可信AI”的一次微小但坚实的推动，每一处噪声的消除都是在拓展人机信任的疆域边界。
基金项目：国家社会科学基金重点项目“基于数智融合的信息分析方法创新与应用”；国家档案局科技项目“基于生成式人工智能的档案数据化关键方法及其应用研究”。
致谢：感谢中国人民大学信息资源管理学院博士研究生王驰在本文完成过程中所提供的资料收集与整理支持。
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