导读：

AI是人类想要实现真正自由的梦想，到那时很多事情都会自动化，但在此之前，达到这一目标须要投入大量的劳动力。
而中国乃至环球的人工智能家当飞速发展的背后是无数年轻工人作支撑，他们拿着低薪做着数据贴标事情，做事着国际科技巨子。

多年前就有人提出，数据便是新的石油。

而如果数据是新的能源和宝藏，那么中国已经成为最大的生产国。
这所工厂挤满了劳动者，他们正努力为机器学习标注图像和数据。

机器学习的演习须要大量数据，在过去十年中，机器学习对高质量手工标注数据的需求飙升。
一位在数据标签公司事情的年轻人说：“我曾经认为机器是天才，但现在我才知道我们（人类劳动者）才是它们成为天才的背后缘故原由。
”

所有新兴行业，包括人工智能，都伴随着新型蓝领劳动力的需求激增。
在从事AI干系的公司内，比老一代更精通技能的年轻工人正在从事手工标记数据事情。

这些年轻员工常日分布在较小的城市里，而这些小城市拥有多家AI初创公司，而这些公司存在的唯一目的是为大型机器学习公司供应高质量的数据。
此前，新智元也宣布过这一家当征象：在河南一些屯子地区，有一大群年轻人正成为“数据贴标人”，他们每天坐在电脑前八小时，点击几十张照片，概述背景、前景和特定物品。

AI家当成为劳动密集型事情？廉价劳动力需求激增

《Throwing Rocks at the Google Bus》一书的作者Rushkoff说：“（未来）找事情会更难，每个劳动者付出更多的韶光却只能换来用更少的钱。
技能彷佛让我们永久处于这样一个状态，在这种状态下，劳动力和数据乃至韶光都是从人类身上’压榨’出来。

在这样一个时期，数据标记事情彷佛已经成为保住年轻人饭碗的蓝领事情，帮助他们阔别AI时期下的失落业危急。
年轻一代彷佛能够养活AI野兽而不是被它们吞噬。

一个范例的例子是位于北京的创业公司Mada Code，大概拥有自由员工10000人。
这些自由职业者为各种任务标记数据，如光学字符识别（OCR）和自然措辞处理。
该公司将微软、卡内基-梅隆大学和其他国际公司及机构都视为客户。

这些年轻人有两种事情形式：可以通过网络在线形式，人们可以通过移动运用程序标记图片；另一种形式则在线下，工厂里满满都是“数据贴标人”，他们坐在电脑前，轮流做手工标记。

AI该当是人类想要实现真正自由的梦想，许多事情都能实现自动化。
但在我们到达这样的空想境界之前，天下须要一大堆人类从事标记事情，这项事情可能是非常苛刻，也很单调乏味。

以最低的人为、最少的福利为硅谷巨子们事情

没有手工标记就没有机器学习，因此人工智能生态系统须要这样的行业。

正如一位中国数据标签公司的联合创始人所说：“ 我们是数字天下的建筑工人。
我们的事情是不断地铺盖一块又一块砖。
但如果没有我们在人工智能中发挥的主要浸染，他们无法建造AI这座摩天算夜楼。
”

但这些工厂的情形与硅谷的豪华办公室或北京深圳的中国科技中央截然不同。
这些劳动者的人为很低，也不像许多科技公司还供应免费餐饮，更不可能有医疗保健乃至台球桌那样的其他福利。

但是没有这些劳动者，人工智能的革命险些是不可能成功的。

这实在是一个积极的推动力，在劳动本钱低得多的地区完成部分事情，可以进一步降落家当本钱。
在演习数据时，有些任务比其他任务困难得多，就像人体标记任务比别的都要困难得多，每个工具须要标记15-40个点。

Mada Code的项目经理说：“就像10年前那样，那时还没涌现iPhone或富士康员工。
我想当一些事情被取代时，总会有一些新事情岗位涌现。
”