数据标注是人工智能领域的重要环节，但在实际操作中，我们常常会遇到各种问题。以下列举了7个常见坑：1. 标注标准不统一；2. 标注质量参差不齐；3. 标注效率低下；4. 数据泄露风险；5. 缺乏标注人员培训；6. 标注工具不适用；7. 标注数据不完整。了解这些坑，有助于我们在数据标注过程中避免失误，提高标注质量。