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

在人工智能迈入产业落地深水区的当下，大量企业开始面临“数据过载”的困境：无效数据的堆积造成了严重的算力资源浪费。当数据集规模突破临界点后，单纯的数据清洗已难以破解“特征维度诅咒”，有效地构建数据集正在成为决定算法模型价值的战略制高点。这推动了数据萃取（Data Distillation）作为新一代数据工程范式的形成：基于动量优化理论与认知科学视角，通过三项核心机制实现数据工程的范式跃迁。当传统方法仍陷于统计层面的特征取舍时，数据萃取正在重构数据集构建的底层逻辑，推动人工智能系统从“数据吞吐”向着“认知赋能”迈进。

一、 数据萃取的独到之处

数据萃取是一种从原始数据中定向提取高价值信息的过程。与传统的特征选择方法不同，数据萃取的核心在于通过领域知识引导，将海量数据浓缩为关键信息单元。这一过程不仅涉及数据的筛选，更包括对数据背后业务逻辑的深度理解和重构。数据萃取可以被定义为：基于领域知识和业务目标，通过系统性方法从原始数据中提取和重构最相关、最有价值的信息单元，以提高数据的业务对齐性和模型的运算性能。

在传统的特征选择方法中，数据工程师通常依赖统计学相关性来筛选特征。例如，通过计算传感器数据的方差或相关系数来决定哪些数据是重要的。然而，这种方法往往忽略了数据的业务背景和实际应用价值。数据萃取则以解决具体业务问题为目标，通过领域专家的知识和经验，识别出对业务目标真正有用的数据。

以工业场景为例，假设业务目标是减少设备的停机时间。传统的做法可能是收集所有传感器的数据，然后通过统计方法筛选出一些重要特征。然而，这种方法可能会导致大量无关数据的堆积，增加计算成本和模型复杂度。数据萃取的逻辑是从维修记录中识别出故障前兆信号，结合传感器数据，提取出关键的故障模式。这样，模型在训练时只需关注这些核心数据，从而提高预测准确率和计算效率。

在文本分析场景中，数据萃取同样具有重要意义。假设任务是让AI理解一本书的内容。传统的做法是将整本书的文本作为输入，但这不仅增加了计算负担，还可能导致模型在无关信息中迷失方向。数据萃取则会提取书的目录框架和每个章节的核心论点，形成一个高度浓缩的文本摘要。这样，模型可以更快地理解书籍的结构和主要内容，提高分析效率。

数据萃取与传统方法的本质区别在于其目标驱动性和知识融合性。数据萃取不是单纯追求数据的完整性或特征的多样性，而是聚焦于解决具体问题。同时，数据萃取依赖领域专家的经验和知识，通过这些知识来指导数据的筛选和重构，从而确保提取的数据具有实际业务价值。

二、 实现数据萃取的核心过程

数据萃取的实现过程可以分为三个核心步骤：业务倒推分析、双通道过滤和轻量化封装。这些步骤共同构成了一个系统性的数据处理框架，确保从海量数据中提取出最核心、最有价值的信息。

业务倒推分析是数据萃取的第一步。这一方法的核心在于从业务目标出发，逆向拆解所需的数据要素。具体来说，业务倒推分析是在明确业务目标的基础上，分析实现这一目标所需的最小数据集。例如，假设业务目标是提高医疗诊断的准确率，那么需要从大量的医疗影像数据中提取出与诊断最相关的特征，如肿瘤边界、病变区域的纹理等。通过业务倒推分析，可以避免盲目收集和处理大量无关数据，从而提高数据处理的效率和模型的性能。

双通道过滤是数据萃取的第二步。这一方法包括正向通道和反向通道两个部分。正向通道基于领域知识预设关键特征，反向通道通过模型误判案例淘汰无效数据。正向通道的实现依赖于领域专家的经验和知识，他们可以帮助识别出哪些数据特征是真正重要的。例如，在药物研发领域，资深药化学家可以指出哪些分子结构参数对药物活性有显著影响。反向通道则通过模型的预测结果来验证数据的有效性。当模型在某些样本上出现误判时，可以追溯这些样本的数据特征，识别出哪些特征是无效的或有噪声的，从而进行剔除或优化。

轻量化封装是数据萃取的第三步。这一方法的核心在于保留数据的可解释性，避免过度抽象和压缩。具体来说，需要确保提取的数据特征不仅对模型有用，还能被人类理解和解释。例如，在工业质检场景中，提取的传感器数据特征应该是物理上有意义的，如振动波形、温度变化等，而不是一些抽象的统计指标。这样，当模型出现误判时，可以更容易地找到问题的根源，并进行针对性的优化。

数据萃取在构建数据集的过程中，所发挥的作用是多方面的。首先，数据萃取通过业务倒推分析，确保数据集的构建始终围绕业务目标展开，避免了数据的冗余和无效性。其次，双通道过滤机制确保了数据集的高质量和高可靠性，通过正向通道和反向通道的结合，可以持续优化数据集的结构和内容。最后，轻量化封装方法保留了数据的可解释性，使得模型的输出不仅准确，还能被人类理解和信任。

三、 数据萃取支撑“三高”数据集构建的关键策略

数据萃取在构建高对齐、高密度和高响应数据集中的价值尤为显著。这三种数据集分别对应不同的业务需求和应用场景，而数据萃取则可以为其构建提供关键性的支持。

高对齐数据集是指通过系统性数据工程方法，实现人工智能系统的价值导向与目标文明体系保持深度协同的多模态数据集合。在构建高对齐数据集时，数据萃取的关键策略是通过价值观维度过滤数据。具体来说，需要识别出哪些数据特征与人类文明的价值取向一致，从而确保模型的输出符合伦理和文化要求。例如，在法律领域，高对齐数据集的构建需要确保模型在生成法律文书时，不会出现违背司法伦理的内容。通过数据萃取，可以从大量的法律案例中提取出体现公平、正义等核心价值观的文本段落，作为训练数据。这样，模型在生成法律文书时，会更加注重这些价值观的体现，从而避免不当行为的产生。

高密度数据集是指通过知识的定向提纯与场景化重建，将通用大模型转化为领域专家的智慧容器。在构建高密度数据集时，数据萃取的关键策略是将专家认知编码为结构化特征。具体来说，需要将领域专家的经验和知识转化为机器可理解的特征参数，从而提高模型在专业领域的认知能力。以材料研发领域为例，传统的数据集往往堆砌材料的硬度、导热率等常规参数，而优秀的高密度数据集会深入重构材料失效的认知逻辑。通过数据萃取，可以将工程师对材料疲劳断裂的直觉判断，转化为位错运动与晶界反应的动态关联模型。这样，模型在预测材料失效时，不仅依赖于表面特征，还能理解背后的物理机制，从而提高预测的准确性和可靠性。

高响应数据集是指以垂直业务场景需求为核心导向，通过系统性工程方法构建的、有助于训练和增强人工智能大模型专业能力的多模态数据集合。在构建高响应数据集时，数据萃取的关键策略是锚定业务指标动态调整数据组成。具体来说，需要根据业务目标的变化，持续优化数据集的结构和内容，确保模型始终能够适应新的业务需求。以电商推荐系统为例，传统的数据集建设往往依赖于用户的历史购买记录和浏览行为，但这些数据可能无法捕捉到用户偏好的细微变化。通过数据萃取，可以从用户的页面停留时间、点击行为等多维度数据中，提取出反映用户偏好的关键特征。同时，需要建立数据与业务反馈的实时对话通道，当模型的推荐效果出现偏差时，能够及时调整数据集的结构和内容，从而保持推荐算法的高精度和高响应性。

当前正在发生的AI范式革命揭示了一个根本认知：数据质量权重已超越数据规模，成为决定人工智能上限的核心维度。数据萃取通过三位一体技术框架（目标驱动的业务倒推分析、知识协同的双通道过滤、可解释导向的轻量化封装），正在改写传统特征工程的底层规则——特征工程不再是简单的数据提纯，而是实现人机认知协同的重要抓手。数据萃取方法面向人工智能的创新性在于其将数据价值挖掘从工程实践升维至知识发现，使智能系统同时具备神经网络的拟合能力和人类专家的因果判断。面向算力与智力的融合未来，数据萃取所代表的数据工程新范式，不仅是大模型时代的关键数据适配策略，更是构建可信AI的核心突破点，将彻底重构人工智能发展的价值准则，使“数据量级”与“模型参数”的线性竞争，转化为“领域穿透力”与“认知深度”的升维变革。

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”。