T/GXDSL 026-2025 人工智能数据标注服务规范
- 文件大小：3.18 MB
- 标准类型：团体标准规范
- 标准语言：中文版
- 文件类型：PDF文档
- 更新时间：2025-06-21
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资料介绍
《T/GXDSL 026-2025 人工智能数据标注服务规范》主要内容总结
1. 标准背景与目的
- 背景：随着人工智能技术发展，数据标注作为AI模型训练的基础环节，其质量直接影响AI系统的性能和可靠性。
- 目的：规范数据标注服务，提升标注质量，促进AI产业健康发展，为服务提供方和需求方提供指导。
2. 适用范围
- 适用领域：
- 计算机视觉（图像分类、目标检测等）、自然语言处理（文本分类、机器翻译等）、语音识别、数据挖掘、医疗影像、自动驾驶等。
- 适用场景：
- 企业内部标注、外包服务、众包标注、开源标注平台。
- 排除范围：涉及国家秘密、未授权个人隐私或其他法律禁止的数据标注活动。
3. 核心术语定义
- 人工智能数据标注：对原始数据进行分类、标记、注释，形成机器学习可用的训练数据。
- 服务提供方与需求方：分别指提供标注服务的企业/个人和使用服务的用户。
- 标注工具与规范：辅助标注的软件/平台，以及标注的具体规则和标准。
- 标注质量：结果的准确性、一致性、完整性和可用性。
4. 基本要求
- 服务提供方资质：需合法注册、具备专业团队、技术设备和良好信誉。
- 需求方要求：需明确标注需求、提供合法数据集并配合反馈。
- 标注工具：需功能齐全、操作简便、性能稳定且安全可靠。
- 标注规范：需详细说明规则、方法、示例，并定期更新。
5. 标注流程规范
- 需求分析：明确数据类型、任务类型（如分类/检测）、标签体系、交付要求等。
- 数据准备：清洗数据、格式转换、抽样、加密敏感数据。
- 数据标注：确保准确性、一致性、完整性和可用性。
- 数据审核：通过人工审核、自动算法、交叉审核纠正错误。
- 数据交付：提供标注文件、说明文档和质量报告。
- 数据验收：需求方检查完整性、规范性及质量，反馈修改意见。
6. 质量控制
- 目标：确保标注结果满足准确性、一致性等要求。
- 措施：
- 建立质量管理体系，制定规范并培训人员。
- 使用可靠工具，多轮审核标注结果。
- 评估指标：准确率、一致率、完整率、可用率。
- 改进措施：优化规范流程、加强培训、引入先进工具、建立奖惩机制。
7. 数据安全与隐私保护
- 安全要求：加密存储/传输数据、限制访问权限、定期风险评估。
- 隐私保护：遵守法律法规、数据脱敏、签订保密协议、员工培训。
- 应急处理：制定预案以应对数据泄露等安全事件。
8. 人员管理
- 招聘与培训：选拔专业背景人员，提供标注规范、工具使用及安全培训。
- 考核与激励：通过质量/效率等指标考核，实施奖惩和职业发展支持。
- 职业道德：要求遵守法律、保护隐私、确保质量、团队协作。
9. 附则
- 归口与实施：由广西电子商务企业联合会归口，2025年5月18日起实施。
- 动态更新：根据技术发展和市场需求定期修订。
总结
该标准系统规定了AI数据标注服务的全流程要求，涵盖资质、工具、流程、质量控制、安全隐私及人员管理，旨在提升标注行业的规范性和数据质量，适用于多领域AI应用场景。