给人工智能贴标的新“富士康工人”

　　供给和处理许多数据。跟着技能的前进，那些“低技能”的作业者将会赋闲，但也发明了许多“低技能”的作业。

　　周俊凯的办公室坐落在东沙河的边际，这是一条静寂的河，它把将坐落我国中部河南省的31.8万人的小县城民权县新旧两个部分差异开来。在这儿，19岁的周俊凯和他26岁的堂兄本年夏天一同兴办了他们的小型数据贴标工厂。

　　他们兴办的“俊鹏科技公司”办公室在一个租借的传统院子住所里边，是典型的河南乡村。这栋房子很大，有两三层高，不像我国大城市普遍存在的公寓楼。在房子后边，一名男人在一片土地上耙叶子，周俊凯说，这些土地是一片庄稼地。

　　在房子里边，仅有温暖的房间是办公室，十几个年轻人坐在广大的发光屏幕前。在11月的某一天，屏幕和荧光灯简直不能照亮房间，当地污染程度现已阻挡了太阳，四处弥漫着浓雾。

　　这些年轻人是“数据贴标人”，他们每天坐在电脑前八小时，点击几十张相片，概述布景、远景和特定物品，一切这些都是依据正在进行人工智能的客户标准而定。有些人或许会符号医疗扫描图片，有些人标示景色和树木的相片，还有些人标示无人驾驶车辆的路途图片。这些都是人工智能算法学习“看”的数据。

　　人工智能职业依赖于这种廉价的人工，因为算法和“机器学习”在许多情况下都是由真人练习。

　　人工智能需求许多数据来学习和区分形式，无论是图片、音频仍是文本，因为它们不同于人类解说媒体。要教授算法怎么精确辨认苹果是一个苹果，它需求不计其数的苹果图片。此外，算法很简略上当受骗。在一项试验中，安全研讨人员发现，经过歪曲校车图片，尽管人眼看不到这种改变，但人工智能体系再也无法辨认它是一辆校车。

　　资金流入我国的人工智能工业，很少有当地比河南更好。在几年前河南富士康工厂（出产苹果产品）和电子工厂而出名，现在，河南的乡镇现在具有办公室作业人员，他们正在进行艰苦庸俗的输入作业，让计算机变得聪明。

　　咨询公司AIB的研讨显现，上一年，危险资本家向我国的人工智能创业公司投入了50亿美元，这使得该职业的资金初次逾越美国。我国政府已将AI范畴作为优先事项，并在上一年夏天宣告一项雄心壮志的方针：到2030年制作价值1500亿美元的AI工业。

　　在推进我国经济开展的制作工厂中，河南公民也发现自己具有不断增加的劳动密集型数据标签公司这种边际工业，这些公司为算法供给和处理许多数据。除了我国最大城市有几家大型企业外，这些数据标示公司首要散布在较小的城市、乡镇和乡村区域。

　　周俊凯是在平顶山西部的镇上看到一些相似数据工厂后，想到了自己开店。他的表兄弟们一同拿出家里多年的积储，购买了几十台电脑并租借办公室。据他们所知，他们是民权县中仅有的做这个工业的人。

　　从交易学院结业后，周俊凯开端进入这一行，之前他一向在找作业，但却处处受限。

　　19岁的周俊凯来自河南民权县的一个村庄里。 他说，从交易学院结业后，他的作业挑选并不多。

　　“假如你不知道将来做什么，你能够去一个大城市，成为一名白领作业者，然后每天都要挤地铁挤公交，”他说，“至于其他（范畴），假如你想高人一等，就需求许多的常识、阅历和教育。而这些是咱们没有的东西。“

　　他很难才找到了一份轿车修理工的作业。他说，在一家工厂干了很短时刻就辞去职务了——那份作业太苦了，要一天作业14个小时。

　　“我以为我再也受不了（这些），”他说，但“现在从事的这个职业感觉它有潜力。”

　　韩金浩说，许多人现在正涌向数据标示职业。一年多前，他在河南省省会郑州开办了他的数据标示公司点我科技，现在具有了100多名数据贴标机。

　　“尽管标示是适当初级其他作业，但进入门槛相对较低，而且仍归于人工智能职业。”他说，“所以咱们以为，假如咱们能够从这儿开端，然后渐渐地、一步一步地走向更高价值的东西。”

　　韩具有逾越6000种数据标示配备，这些配备现已在他树立的相似Craigslist的渠道上注册，其间较小的配备能够找到外包或招聘新职工。

　　18岁的赵梦瑶是个新手。她于本年10月开端在周地点的公司作业。当我拜访办公室时，她正在追寻停车场停车位的白线：画面歪曲，线条弯曲，如同相机的一个鱼眼镜头，但她轻松地将鼠标放置在它们上面。20分钟后，赵梦瑶持续处理她下一张相片。这是停车场的另一个视点的相片。

　　在她周围，一个年轻人则在描出一位歌手穿戴的橙色连衣裙的疏松边际。接下来，他开端描一个打高尔夫球的人的概括。

　　赵梦瑶从前是一个婚礼拍照作业室的化妆师，但因为作业疲乏而辞去职务。有几天她有必要在清晨4点起来预备客户拍照，而晚上7点才干回家。

　　而现在的作业节奏她很满意：朝八晚六，中心歇息一个半小时。在午休时刻，她和她的搭档还能聊聊天，聊聊一同玩的游戏。

　　赵说薪酬还能够：每处理一套相片（大约20张）就能获得大约20元的酬劳。她每天能够完结4到8套，即80到160张相片。当我问她以为相片会去哪里、有何用处时，她答复不知道。

　　我交谈过的七位数据贴标者的月薪酬从2000元公民币到4000元公民币不等。这与我国工人的均匀可支配收入或税后收入适当——2017年为2164元公民币。“郑州有这么多能够获得这种水平薪酬的作业。”25岁的点我科技职工王玉双说。

　　AI相片辨认教育的标准是运用ImageNet的图画，这是一个由斯坦福大学教授李飞飞和她的团队创立的逾越1400万张图画的数据库。该数据库依赖于亚马逊的Mechanical Turk，后者将劳动密集型作业外包，例如相片符号的作业以几美分/一张的酬劳交给互联网用户去做。

　　可是，跟着世界各地的企业越来越多地转向从无人驾驶轿车到医疗确诊等职业的人工智能使用，ImageNet和Mechanical Turk被证明是不够用的。

　　数据标示公司Awakening Vector的创始人Peter Yang说：“医疗事务需求十分详尽的数据来让人工智能学会怎么做出差异，例如在CT扫描中差异肿瘤和眼球。”它需求在许多不同的相片中，经过数据来指出相片中的肿瘤是什么姿态，这就需求人工的来点击并标示图片。

　　“这需求许多的体力劳动。你不能盼望收入这么高的人做这种劳动密集型的作业，所以你有必要把这项作业外包出去。”

　　例如，医学图画需求保密。亚马逊土耳其机器人（Amazon Mechanical Turk）的使命是由任何想赚外快的注册用户来完结的，而不是那些周一到周五都有固定薪酬的职工。

　　Peter Yang的事务集中于新疆，客户包含百度和跨国制药公司诺华（Novartis）。韩金浩的公司为国内一些无人驾驶轿车草创公司服务，在河南和附近的山东省的一些小城市也设有分支机构。

　　传统观念以为，跟着技能的前进，那些“低技能”的作业者将会赋闲。学术研讨大多也支撑这一观念。

　　波士顿大学科技与方针研讨项目的履行主任James Bessen说：“历史研讨标明，自动化带来了作业热潮。”

　　“以纺织业为例，在19世纪前期，因为布料太贵重，大多数人只要一套衣服。但跟着科技的开展，一些使命变得自动化，降低了制作衣服的本钱，人们对布料的需求也在增加。服装需求的增加带来了更多的作业时机。尽管纺织业被以为是“低技能”的职业，但跟着规划的急剧扩张，它也带来了新一代的工人，他们不得不学习操作杂乱的机械。只要当需求得到满意时，作业人数才开端下降。”

　　这项作业也逾越了图片标示的范畴。许多公司还为语音辨认视频标签乃至原始数据付费。

　　“咱们正在做一些十分根底的作业，尽管仅仅协助机器人学习和检查许多数据，但咱们也是其间十分重要的一部分。”

　　那么假如有一天算法学会了自己辨认事物，那么数以万计的“低技能”人工智能人才会赋闲吗？

　　韩金浩好像对此漠然置之：“假如真的到了那个阶段，那么人类或许就不会活着了。你以为人类会让乃至没有生命的东西操控人类吗？咱们只会教它怎么为人类服务。咱们不会把他教得那么好以至于有一天咱们要为机器服务。”

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