训练AI，被AI替代

一、标注，让AI睁眼看世界 

为了让机器像人一样理解文字、语音、图片，人类创造了一个机器的学习链条：采集物理世界的实物图像和声音，对数据进行标注、清洗，将数据转换为一串串代码后输送给机器。

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 AI学者认为，三岁婴儿通过眼睛“拍摄”了数亿张图片，反复认识世界。所以只要给机器灌输足够多的数据，也能让机器从学会识字、认句子，最终理解语言背后的深意。 标注图集ImageNet上有1500万张图片，这个数据集帮助无数AI企业获得在计算机视觉上的突破，比如人脸识别、搜图看看。 

为了搭建ImageNet，全球167个国家的近5万名数据标注工一起标注了两年半，他们都来自众包平台Mechanical Turk。 标注要求十分简单，MTurk常见的工作内容就是区分照片的颜色，或者对图像中出现的动物进行分类，或是用一个个方框框定选定对象，标注其名称：这是蛋糕、这是汽车、这是一朵云等等。

 当AI迈入2.0时代，ChatGPT惊艳了投资者、企业家和创业者，大家对AI的期待已经不仅仅是死板地识别文本、语音和图片的信息了。人们还希望AI能像人一样真正理解事物之间的联系，识别微小的区别和动作背后的情绪，主动地分辨和搜集信息。 比如让自动驾驶汽车区分前方是一个空扁的塑料袋，而不是一块颜色体积相近的石头；让游泳池旁的摄像头不再只是记录泳池旁发生了什么，而是理解发生了什么，在有人溺水时发出警报。 这些依然需要依赖数据标注，并且对标注提出更高的要求——更垂直、更精确、更节约。 标注市场的热潮也由此开始。

 二、“订单多到做不过来” 在需求的推动下，成立新团队淘金的不止代延。

山东东营的张唯在去年底也开始投身数据标注创业，半年发展为一个十几人的小团队。依靠当地政府的补贴和扶持，张唯的公司不仅获得免费的办公室，政府还帮忙拉通甲方资源。 项目订单不少，从最初十几万的项目到最近的40万订单，紧迫的交付任务让张唯更积极地寻找标注工：前几天，张唯仅一天就添置了6台电脑。

 在河南郑州，一家做数据标注的众包平台正迁移至能容纳百人的两层办公楼。它们在门口招牌、办公室里都写上公司的定位：“AI人工智能大数据研发基地”“重复的数据清洗，是为了你的AI更智能”。 

三、更卷，也更严格 

数据标注的链条由三部分组成。 上游：1~150人的数据标注公司、线上散兵和小作坊。 中游：数据服务商，一类是承接上下游的中介方众包平台，一类是企业为稳定投入产业而选择自建标注基地。 下游：科技公司、行业企业、AI公司、科研单位，在2018年左右以互联网企业为主导，现在转至车企、自动驾驶企业。 行业普遍采取分包模式，即先由甲方企业发标，第三方服务商参与竞标，竞标成功后进入企业的供应商梯队，其中核心供应商能享受优先任务选择权和更多订单。

 企业对核心供应商的要求是拥有至少30人的交付团队，成熟的订单交付经验，建立培训体系、把控交付质量和数量的能力。稳定的生产团队，最终导向让公司更有竞争力的低报价。 人工智能学者吴恩达多次强调，有标注的高质量数据才能释放人工智能的价值，高质量数据越多，人工智能的发展就会越快。

 在无人车的标注数据中，表现为矩形框与标注对象的贴合度，贴合度越高算法精度越高，算法对车辆的控制越精准。 高质量的文本标注项目，表现为语义理解的正确性、答题的正确率等。正确率越高，被训练的大模型越聪明。 这种练习是指，训练拉框的精确度，用鼠标在电脑的标注页面一气呵成拉出一个矩形框，能准确盖住标注对象，不踩线、不漏点，甚至是严丝合缝。 

总结：

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