智能写作人工智能发展的背后
编辑：pitaya02 日期：2020-10-27
人工智能的多少，背后就是人工的多少。
向上是山，向下是煤。曾经为山西传统煤矿工作八年，整天盯着电脑屏幕监测矿井瓦斯浓度的郭梅，从未想到自己的工作会与人工智能有了联系。火龙果智能写作
2年前，由于孩子们来到省会太原上学，郭梅找附近的工作，做了数据标注。又是盯着电脑屏幕，如今，郭梅每天的工作就是将图片、文字或声音标注出来，交给机器训练学习。从头开始，一天只能标注二三百张，到现在每天都要完成1300张，郭梅按件计酬的收入逐渐提高，已经超过了当地平均收入水平。火龙果智能写作
在人工智能产业中有一句话：智能多少，人工多少。和郭梅一样，随着人工智能的发展， AI数据标注师也成为一种新的就业机会。2020年2月，“人工智能培训师”正式成为新的职业并被列入国家职业分类。火龙果智能写作
这就是所谓的人工智能背后的人。为了使 AI能够理解数据，并将其转化为 AI能够消化吸收的“语言”，数据采集和标注是其主要工作。拥有足够且足够好的数据， AI就能像人类一样学习如何更好地为人类服务，从而感知、思考和决策。火龙果智能写作
这工作似乎是单调乏味的，但意义重大。正如汽车没有汽油就无法行驶一样，数据是人工智能发展的燃料。用我们的数据，机器(算法)不断迭代，可以把人工智能推向更好的方向。”山西麟诺公司从事数据标注的总经理李应维告诉第一财经。
数据标注员工工作场景火龙果智能写作
从来没有想过要成为人工智能
二十多岁的李宇龙从来没有亲眼看到过自动驾驶汽车，但他的工作与自动驾驶 AI算法密切相关。
曾在一家生产电子产品的工厂工作过，老板给他打了一个 AI数据标签，第一件事就是“车道上打点”。火龙果智能写作
简而言之，就是用车道线来标记无人驾驶。无人飞行器在行进过程中，会自动连续拍摄一张照片，李宇龙要做的，就是在照片上车辆行驶的车道旁，标出虚线或实线，匹配相应的属性，从而告诉 AI遇到虚线时车辆可以变道，实线不能变道。
那时的李宇龙，还不知道标号的确切含义，更不知道人工智能的具体概念，老板只给了他一套规则，让他根据规则在电脑上认出车道线。善于学习的他很快就掌握了规则和难点，总结出车道标线的规律。火龙果智能写作
当他拿出一个红苹果给机器识别后，又拿出一个绿苹果给机器识别时，他将自己的工作比喻为“幼教”，因为颜色不同，机器无法辨认。在李宇龙的工作中，他不停地帮助机器辨认不同的颜色、大小，甚至是被咬过的苹果或坏苹果，直到随便拿出一个，它才认出。火龙果智能写作
李宇龙对第一财经记者说，数据标注的工作是“按件计酬”，他平均每天能挣300元左右。据统计，2019年太原市城镇居民人均可支配收入36362元。自己的工资水平在基地标牌批发商的日平均收入中处于中等水平，“据我所知，有些人的日平均收入甚至可以破千。”
关于自己的工作，李宇龙表示，刚开始接触时，只是将其视为一种重复的工作，没有多想。之后接触的项目多了，涉及的领域有教育、安全、金融、交通、医疗保健和电子商务，每天都在挑战学习能力，也会想要深入了解自己标注内容可以应用到的行业。尽管没有坐过无人驾驶汽车，但他说，现在看到无人驾驶，会想到这里面也包含着自己的成果。
正如李宇龙、郭梅的作品一样，第一财经记者看到，在每个数据办公室里，都有相似的工作场景：一排排的电脑屏幕前，年轻的数据解说员根据各自分配的任务，用文字、图片、语音和视频进行标注，用焦点标注，用标签标注，用框对象标注，用注释标注，这些年轻的数据解说员可能在无人驾驶标线上标注，也可能在红绿灯处标注，或者在肺部影像标注病毒数据。
作为一个例子，目前可以实现大约150个特征点的标注。在暴发过程中，采集到了大量戴口罩的人脸照片，数据标注师对脸部眉毛、眼镜、颧骨等关键部位进行精确标注，标注的特征点越多， AI就能更准确地识别戴口罩场景中的人脸。最后实现了即使不摘面罩也能精确测量体温，或通过人脸识别装置。火龙果智能写作
资料管理员郭梅
这是“AI富士康”吗？
产业结构调整促进了城镇和农村的大量就业，在河南、河北、贵州等地也出现了特色的“产业结构调整村”。
根据 IDC的统计，全球每年产生的数据量将从2016年的16.1 ZB增长到2025年的163 ZB，其中80%-90%是结构化数据，而这些数据在价值上经过清洗和标记后才会被唤醒。国内每年需要标注的语音数据超过两百万个小时，图文并茂数亿张，源源不断地产生对标注的需求。李应维告诉第一财经记者，他预计明年企业雇用人数将增加一倍，从超过160人增至大约300人。火龙果智能写作
百度(山西)人工智能基础数据产业基地李应维公司，已成为中国人才与产值规模最大的单体数据标注基地。从业人员超过2000人，实现营业收入超亿元的企业达到35家，其中国家级企业35家。这个基地计划在未来5年培养5万名 AI数据标记者，并引进更多的 AI伙伴。
百度(山西)人工智能基础数据产业基地负责人尉赤对记者表示，人工智能是一个高速发展的行业，数据服务又和人工智能紧密相连。他说：“我们的在线众包注册用户近2000万，现在每月有近5万人在线为我们提供服务。按这个产业的发展速度来看，培养5万人并不足够。
李宇龙工作重心转到培训上
然而，数据标注看起来像是人工智能领域的一个“入门”职位：技术门槛低，工作人员范围广。它们每天重复成千上万次的动作，与尖端技术的人工智能相关联。同时，外部世界也把这个产业称为“AI富士康”。
数据挖掘可以带来技术红利，但如果人工智能发展到一定程度，甚至有可能取代数据挖掘专家的工作。火龙果智能写作
Arey在一份人工智能报告中指出，随着算法需求的日益旺盛，依靠人工标注无法满足市场需求，因此加强数据处理平台的持续学习能力，由机器不断学习人工标注，提高预标注和自动标注的能力，人工替代率将成为一个趋势。另外，随着 AI对数据需求的不断提高，数据标注行业也逐渐进入了精细化发展阶段。火龙果智能写作
关于数据标注这个行业的未来，李应维对记者举例说，自己公司的一个员工入职后，由于业绩突出，很快就被百度公司聘用了。此外，数据标注也正在为人工智能培养和发掘人才。
尉赤则认为，目前大家更多的关注于数据处理这件事，但是如果再往前看，更多的是数据优化，以及一些相关的解决方案。数据挖掘是一个很好的入门，它在投入使用后就有机会更深入地参与到产业链协作中去，比如，当数据标注变得越来越机制化，人工和自动化之间有机地协作时，也对员工提出了更高的要求。
另外，随着数据标注越来越机器化，人工智能培训师将有机会改变工作岗位，现在的标注人员也会对数据进行标注，未来可能会转向数据治理、数据解决方案设计和项目管理等领域。
举例来说，现在李宇龙的工作重心已经转移到了培训上，同时接触了更多的项目管理人员，根据每个项目的对应特征判断与其匹配的能力。按照他的观点，自己比许多传统行业的人更早接触到未来的发展方向和未来的生活、工作场景，“看到未来的发展需要，也比其他人更早发现发展机会。”
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