人工智能背后的人工力量：机器学习必需数据标注

　　“目前我国已有庞大的数据加工队伍，仅北京就有一百多家专门从事数据标注的公司，全国从事这项工作的人大概超过千万，很多头部的互联网技术企业都有自己的数据标注公司。”

　　目前人工智能落地场景不断丰富，智能化应用正改变着我们的生活。而在AI产业高速发展的背后，数据标注师这个新职业的从业人数也正在壮大。数据标注行业流行着一句话，“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产业提供养料，构建了AI金字塔的基础。

　　近日，支付宝公益基金会、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豆计划”，这是该计划在全国启动的第一个试点地区。作为一种 “AI+扶贫”的公益新模式，计划旨在通过AI产业释放出的大量就业机会，在贫困地区培训相关职业人才、孵化社会企业，让贫困群众实现在家门口就业脱贫。

　　这些从业者不需要背井离乡，她们可以受训上岗，为AI机器学习进行数据的分类和标注工作，让机器可以快速学习和认知文字、图片、视频等内容，成为一名“AI培育师”。

　　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。当下是大数据基础上的人工智能，是数据智能的深度学习时代，可以说谁掌握了数据，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告诉科技日报记者。他解释，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，需要用于训练的数据量越大，“比如目前人脸识别做得好的是中青年人脸识别系统，因为年轻人坐车住酒店，采集的数据量大，小孩和老年人数据相对较少。”

　　但同时，只有数据是没用的。对于深度学习来讲，数据只有加上标签才有意义，才能用于机器的学习和进化。“标注是一个必须的工作。”王金桥说。

　　王金桥介绍，从数据的收集、清洗、标注到校验都离不开人工。数据标注最基本的就是画框，比如检测目标是车，标注员就需要把一张图上的所有车都标出来，画框要完全卡住车的外接矩形，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，经过训练的标注员才能掌握这些关键点的标注，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要求也不一样。除了一般较为简单、可以通过培训掌握的标注，还有一些需要专业背景的标注，比如在医疗数据标注中，标注员需要做医疗图像的分割，把肿瘤区域标出来，类似工作就需要看得懂片子的医生完成。再比如地方方言或外国文字，需要的也是掌握那门语言的标注员。

　　人工标注帮助AI快速落地

　　随着人工智能的发展，数据的训练量非常大，数据标注公司应运而生，这些公司以网络方式运作，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，检验经理校验合格后就付钱，不合格则需要重新修正。

　　“目前已经形成庞大的数据加工队伍，仅北京就有一百多家专门从事数据标注的公司，全国从事这项工作的人大概超过千万，很多头部的互联网技术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。目前情况是大部分AI公司都还没有实现盈利，但标注公司除外。”

　　据王金桥介绍，国外也是一样，无人零售、无人驾驶等都需要大量的人力，基于用工成本的问题，除了隐私数据之外，他们会把标注工作放在第三世界国家完成，马来西亚、泰国、印度等国家都有数据标注分公司。

　　常见的报道中，数据标注总被描述为“血汗工厂”，这项工作和从业者被描述得廉价低质，人被重复性机械式的劳动异化。在王金桥的解释下，这一刻板印象也被逐渐打破。

　　他直言，目前这种大量的人工标注是有价值的，因为理论上解决问题很难，但有了大量数据，设计深度学习网络，可以在特定场景特定应用中用数据训练神经网络，从而在很多场景中可以让AI快速落地占领市场、驱动行业应用、促进行业升级和迭代。