目前人工智能落地场景不断丰富，智能化运用正改变着我们的生活。
而在AI家当高速发展的背后，数据标注师这个新职业的从业人数也正在壮大。
数据标注行业盛行着一句话，“有多少智能，就有多少人工”。
目前AI算法能学习的数据，必须通过人力逐一标注，这些人力为AI家当供应养料，构建了AI金字塔的根本。

近日，支付宝***基金会、阿里巴巴人工智能实验室联合中国妇女发展基金会在贵州铜仁万山区启动了“AI豆操持”，这是该操持在全国启动的第一个试点地区。
作为一种 “AI ***”的***新模式，操持旨在通过AI家当开释出的大量就业机会，在穷苦地区培训干系职业人才、孵化社会企业，让穷苦群众实现在家门口就业脱贫。

这些从业者不须要背井离乡，她们可以受训上岗，为AI机器学习进行数据的分类和标注事情，让机器可以快速学习和认知笔墨、图片、***等内容，成为一名“AI造就师”。

机器学习必需数据标注

AI数据标注员被称作“人工智能背后的人工”。
“数据是人工智能的血液。
当下是大数据根本上的人工智能，是数据智能的深度学习时期，可以说谁节制了数据，谁就有可能做好。
”中科院自动化所研究员、视语科技创始人王金桥见告科技日报。
他阐明，当前的人工智能也被称作数据智能，在这个发展阶段，神经网络的层数越多，神经网络越深，须要用于演习的数据量越大，“比如目前人脸识别做得好的是中青年人脸识别系统，由于年轻人坐车住酒店，采集的数据量大，小孩和***相对较少。
”

但同时，只有数据是没用的。
对付深度学习来讲，数据只有加上标签才故意义，才能用于机器的学习和进化。
“标注是一个必须的事情。
”王金桥说。

王金桥先容，从数据的网络、洗濯、标注到校验都离不开人工。
数据标注最基本的便是画框，比如检测目标是车，标注员就须要把一张图上的所有车都标出来，画框要完备卡住车的外接矩形，框得不准确机器就可能“学坏”。
再比如人的姿态识别，就包括18个关键点，经由演习的标注员才能节制这些关键点的标注，标注完成的数据也才能符合机器学习的标准。

不同的数据类型对标注员的哀求也不一样。
除了一样平常较为大略、可以通过培训节制的标注，还有一些须要专业背景的标注，比如在医疗数据标注中，标注员须要做医疗图像的分割，把肿瘤区域标出来，类似事情就须要看得懂电影的年夜夫完成。
再比如地方方言或外国笔墨，须要的也是节制那门措辞的标注员。

人工标注帮助AI快速落地

随着人工智能的发展，数据的演习量非常大，数据标注公司应运而生，这些公司以网络办法运作，一个平台有产品经理和项目经理，接到一个任务就找人来做，大家通过网络群组报名后，由产品经理来培训，之后各自领取自己的任务，登录账号进行标注，考验经理校验合格后就付钱，不合格则须要重新改动。

“目前已经形成弘大的数据加工军队，仅北京就有一百多家专门从事数据标注的公司，全国从事这项事情的人大概超过千万，很多头部的互联网技能企业都有自己的数据标注公司。
”王金桥说，“这个阶段数据对性能的贡献是最大的，数据越多越丰富、代表性越强、模型效果越好，算法的健壮性和鲁棒性就越强。
目前情形是大部分AI公司都还没有实现盈利，但标注公司除外。
”

据王金桥先容，国外也是一样，无人零售、无人驾驶等都须要大量的人力，基于用工本钱的问题，除了隐私数据之外，他们会把标注事情放在第三天下国家完成，马来西亚、泰国、印度等国家都有数据标注分公司。

常见的宣布中，数据标注总被描述为“血汗工厂”，这项事情和从业者被描述得廉价低质，人被重复性机器式的劳动异化。
在王金桥的阐明下，这一刻板印象也被逐渐冲破。

他直言，目前这种大量的人工标注是有代价的，由于理论上办理问题很难，但有了大量数据，设计深度学习网络，可以在特定场景特定运用中用数据演习神经网络，从而在很多场景中可以让AI快速落地盘踞市场、驱动行业运用、促进行业升级和迭代。

“比如在手机玻璃毛病、高铁轨道的毛病、电网高压线绝缘子破坏等检测事情中，无人机拍摄画面后，由人来检测，随着数据量增加，机器得到的演习越来越充分，机器逐步可以自动检测，类似事情可以很大程度上由机器代劳。
”王金桥说，目前人工智能的智能性虽然比较弱，但在各行各业都会带来改变，这是AI推动家当革命的机会。

数据标注需求持续增加

“现在科研界研究的都是无监督、小样本的深度学习，通过三维合成数据，用虚实结合的数据天生办法来演习机器，只管即便减少数据的采集和标注，让机器自主学习、自主进化。
”王金桥说，但由于缺少理论上的打破性技能，以是虽然技能增长速率很快，但整体水平还比较低，目前的深度学习还是依赖基于统计意义的大数据模型，这哀求数据足够多、足够均衡、基本知足真实天下的分布。

因此，标注这项事情会一贯存在。

但王金桥也表示，随着无监督、小样本深度学习的进步，重复性标注的事情量会越来越少。
“机器的识别和人一样，人经由几千年的进化，用措辞用笔墨记录和存储几千年的文明，以是看到桌子就知道是桌子，看到灵芝知道是灵芝。
机器也须要不断理解更多的内容，有数据标签，它才能学习，才会有智能。
数据的加工是一个长期存在的过程，由画框到根本词汇，逐步形本钱身的知识图谱，才能自我推理和思考。
”

目前的数据标注公司基本采纳“计件付费”的模式，标注员的报酬与任务量和难度直接干系，闇练工一天能标几千张图片，月收入最高过万。
这项事情也有一定专业性，受过培训才知道怎么标、标得清楚，人也要负责细心。
“每天产生的数据量太大了，数据量持续增加，对标注的需求也持续增加。
”王金桥说。

据阿里巴巴集团副总裁、阿里巴巴人工智能实验室总经理陈丽娟先容，贵州万山仅仅是一个出发点，未来项目的整体方案将聚焦穷苦地区，探求更多更适宜发展“AI标注”家当的地区来落地。
同时，也希望更多的人工智能企业加入，把AI标注的订单定向运送给穷苦地区，为穷苦群众供应更多就业机会。
陈丽娟说。