譯者 | 核子可樂

審校 | 重樓

多模態AI能夠處理圖像、音頻和文字等多種數據形式，亦可捕捉面部表情和周遭環境細節，讓用戶與AI的日常交互變得更加輕松自然、如同與好友聊天。

2023年，多模態AI市場規模就已達到12億美元，預計自2024年至2032年期間復合年增長率將超過30%。

而顯著增長的前提，離不開訓練數據。多模態模型的準確性、穩健性和適應性在很大程度上取決于訓練數據集的質量、多樣性和同步性。跨數據類型標的精確度、多感官輸入的對齊以及上下文情感標注其實相當復雜，由此建立的AI就緒數據集也成為多模態效能的關鍵保障。

與單模態數據不同，多模態數據集包含諸多隱藏挑戰，包括時間對齊問題以及模態間的上下文留存問題。若不能加以解決，這些挑戰會大大影響模型性能。

創建多模態訓練數據的八大核心挑戰

及時理解并解決多模態訓練數據挑戰，有助于構建可擴展、高保真的數據管線，為下一代多模態模型提供支持。

挑戰一：數據異構性與標準化

多模態數據集包含各種各樣的數據/信息，例如結構化文本、非結構化圖像、時間序列音頻和原始傳感器流。這些數據類型具有不同的格式、編碼、分辨率和元數據，成為統一數據管線構建過程中的重大隱患。若不規范化，AI 模型就無法直接運用這些模態，而現有的工具通常缺乏靈活性和功能來同步處理如此多樣化的輸入信息。

這種異構性會對管線的每一層產生負面影響。它會導致模式定義不一致，數據提取邏輯變得脆弱，存儲架構難以跨不兼容的格式進行擴展。如果沒有標準化，跨模態的協調將變得不可靠，從而直接影響訓練結果。

為了應對數據異構性的挑戰，我們需要聘請一家能夠規范化、對齊和注釋多模態輸入的專業服務提供商。借助跨數據類型標注和能夠支持AI的多樣化數據集服務，大家可以將原始的異構數據轉換為結構化的、機器可處理的格式。這項基本的數據工作對于創建強大的多模態AI管線并實現大規模運行至關重要。

挑戰二：跨模態同步與對齊

跨時間和空間的文本、音頻、圖像和傳感器信號數據流的精確對齊，可謂多模態學習的前提。典型的例子包括將視頻中的對話與面部表情同步，或將激光雷達數據與車輛遙測數據映射起來。若對齊不當可能會歪曲AI模型的感知，并損害其性能。

不同的捕捉速率、延遲漂移和異步信號流的精確協調加劇了這一挑戰。即使是輕微的不同步也會破壞上下文，并影響下游任務。在同步多傳感器標記的支持下，對多傳感器輸入進行穩健對齊，確保時間和空間一致性，實現統一且高保真度的跨模態訓練。

挑戰三：上下文差別與歧義

不僅是文字，語氣、面部表情和措辭也是人類交流的一部分，但捕捉這些跨模態的細微差別信號是一項艱巨的任務。諷刺檢測就是一個典型的例子，即嘗試解讀詞匯內容、語調變化和視覺線索。

眾所周知，這種復雜性會在情緒分析、情緒識別和意圖預測中引入主觀性。缺乏標準化的解讀會導致標注不一致，進而降低模型的可靠性。

提供跨數據類型標注的上下文情緒標注服務的專家團隊可以幫助解決這個問題。這些服務提供商確保準確捕捉跨模態信號，并充分保留可靠的多模態學習所需的語義深度。

挑戰四：可擴展性與數據量管理

多模態數據集本質上非常龐大，主要包含高分辨率圖像、長音頻流和大量文本注釋，這些數據很快就會累積成TB級數據。如此復雜的數據需要合適的基礎設施和工作流程來處理。

AI和機器學習公司深知這些挑戰是多方面的。高效存儲異構數據、不受延遲瓶頸限制地傳輸大文件并在不影響準確性的情況下擴展注釋工作并非易事。管理數據版本控制和適應增量更新又進一步增加了管理穩定的多模態數據管線的復雜性。

事實證明，可擴展的存儲和計算、精簡的注釋流程以及針對多模態工作流程優化的工具是應對這一挑戰的重要方式。缺少這些要素，構建可持續、成規模的生產級AI就緒數據集將根本無法實現。

挑戰五：質量保證和一致性

保持跨模態注釋的質量是一項挑戰；然而，在創建多模態訓練數據時，這一挑戰變得更加嚴峻。畢竟單一模態中的一次錯誤標記就足以扭曲整個訓練數據集。

數據類型之間的相互作用是制定多模態任務一致準則的一大障礙。要實現較高的注釋者間一致性 (IAA)，需要深厚的專業知識和培訓，并輔以涵蓋文本、音頻、圖像和傳感器數據的驗證工作流程，而每種數據都有不同的指標和故障模式。

提供可靠、AI就緒且多樣化的數據集需要跨模態融合方面的專業能力，保證在錯誤進入下游模型之前將其捕捉的嚴格QA流程。

挑戰六：數據隱私與倫理考量

敏感的個人信息的應用，例如視頻中的人臉、可識別的語音或用于創建多模態訓練數據集而捕捉的生物特征傳感器數據，會對人類受試者造成嚴重的隱私和倫理問題。

根據GDPR、HIPAA、CCPA等法規，組織必須實施嚴格的匿名化協議，管理知情同意，并確保整個流程的數據處理安全。考慮到訓練數據中未解決的偏見可能會加劇已部署模型中的歧視，道德盡職調查自然至關重要。

這些合規性要求讓運營與技術復雜性更上一層樓，需要匹配嚴格的工作流程與注釋實踐。其中，隱私、透明度和公平性最為重要，同時保證數據集的實用性或保真度不致受到影響。

挑戰七：工具與平臺限制

大多數注釋工具都是專為圖像、視頻或文本等單模態數據構建的，因此無法滿足多模態工作流程中的復雜需求。能夠同步處理并顯示多種數據類型的平臺則相對有限，且遠不夠成熟。

這種情況導致工作流程碎片化，注釋者需要在系統間往來切換、手動同步輸入并協調輸出結果。這顯然會導致效率低下、標延遲和錯誤率上升，因此數據集越復雜，最終效果越差。

因此必須期待跨數據類型融合與實時標注環境的出現與統一發展，這將成為構建準確多模態數據集的必要條件。

挑戰八：專業知識與資源儲備

多模態標注的關鍵，在于將領域專業知識、數據科學素養以及通過高級標注平臺處理各類數據的能力完全結合起來。只有這樣，系統才能查找并訓練出從數據、圖像、視頻或音頻中提取情緒基調與面部表情的能力。

由于專業人才不足，AI與機器學習企業往往面臨項目延期、標注質量低下的問題。要克服這一挑戰，必須建立專門的訓練流程、質量保證監督以及管理完善的多學科標注人才儲備。

總結

高質量多模態訓練數據的生成極其困難，但又是支撐強大多模態AI系統的必要前提。從模態同步到語義一致性，每個步驟都充滿不容忽視的技術與操作問題。

面對這些現實挑戰，與專業多模態標注提供商合作已經成為一項戰略要務。依托適當的人才、設備與方法，這種能力合作將建立起可擴展、高精度且符合倫理的數據管線，最終掀起下一波多模態AI浪潮。

原文標題：??8 Challenges in Multimodal Training Data Creation??，作者：Chirag Shivalker