LabelSets

LabelSets 是一个独立的 AI 训练数据评级标准，旨在为数据质量提供客观、可验证的评估体系。它通过 19 个维度对数据进行全面评分，结合多源共识机制，并生成经加密签名的证书，审计人员可离线验证其真实性。该标准已被 SR 11-7、EU AI Act Article 10、HHS §1557 和 FDA 21 CFR 11 等法规文件引用，适用于金融、医疗、AI 合规等严格监管领域。

核心功能

LabelSets LQS 提供了一套系统化的数据评级方法，帮助组织评估和提升训练数据的质量。其核心功能包括：

• 19 维评估体系：覆盖数据完整性、准确性、一致性、多样性等关键维度。
• 多源共识：整合多个独立评估者的意见，减少偏差。
• 加密签名证书：确保评级结果不可篡改，支持离线验证。

主要特性

• 独立第三方标准：不依赖特定数据平台或供应商，确保客观性。
• 合规友好：已被多项国际法规引用，降低合规风险。
• 可审计性：加密证书支持离线验证，便于监管审查。
• 灵活适配：适用于图像、文本、语音等多种数据类型。
• 持续更新：根据行业最佳实践和法规要求迭代评估维度。

适用场景

• AI 模型训练：确保训练数据质量，提升模型性能与公平性。
• 金融风控：满足 SR 11-7 对模型验证的数据要求。
• 医疗 AI：符合 FDA 21 CFR 11 和 HHS §1557 的数据完整性标准。
• 欧盟 AI 合规：协助企业满足 EU AI Act Article 10 的数据治理规定。