本文摘要：
打趣的时候，小雪说道她的男友是AI产业中工资低于的那个，其次就是她自己。打趣的时候，小雪说道她的男友是AI产业中工资低于的那个，其次就是她自己。刚刚从济南德州信息工程学校计算机专业毕业，小雪和男友正在拒绝接受手写体载入培训，当她能了解这些手写字母后，就再来她把这些科学知识教给计算机——把一张张租车单或家谱上的手写体上的字母标示出来，告诉他机器i可以有多种读音。
这样的工作并不非常简单。手写的i有可能是顶上一点再加一竖，也有可能是朝后弯的小勾，更加手写一点就和数字9一样……小雪的笔记本上密密麻麻地围观了这些像字更加像图的墨迹。
小雪做到的，是一种介于手写载入和图像标记之间的工作。同服务于智能驾驶的街景标记、服务于智能医疗的人体标记、服务于语音交互的声音标记一样，他们联合的行业学名叫作“人工智能数据标示”——这是整个AI产业的基础，是机器感官现实世界原点。
和小孩一样，机器要了解“苹果”，就必须大大有人教给它哪些东西是苹果：浑圆的、带上把的、有的像桃心有的像屁股，有的通红有的油绿。和小孩有所不同的是，机器必须在有所不同场景、有所不同角度下重复自学，这个漫长的教授过程就是小雪在AI产业中的方位，标示大量用作训练机器学习模型的数据，让机器更加像“人”。
无差别的人力，天壤之别准确度如果小雪标示受罚，最必要的后果是机器也不会回来受罚。她必需确保“喂”给机器的标示数据超过90％以上精度（即是指标录的正确率），否则这些数据对于机器学习将毫无意义。北京一家数据标示工厂BasicFinder的CEO杜霖说道：95％以上的准确率是理想情况；但从95％提及97％所需花的成本就仍然是一两倍了，有可能是10倍或100倍。
98％精度是小雪遇上过的最低市场需求，这意味著如果100个点里头有两个点不许的话，就不会被落空轻做到。她“提心吊胆”地对每个标示点重复证实才不敢递交。但15骨骼点标示又近于乏冷静，要在人全身还包括头顶、脖子、胸口、膝盖等骨骼处打上15个点，将这15个点连一起就经常出现了一个形象的火柴人。
在Kinect体感游戏中，机器就是靠关键骨骼点的偏移来辨识人体否运动。令其小雪最沮丧的，是一张军姿车站图。
只要遮住了头、脖子、胸口，小雪就要从他的左上角开始画矩形，框住这些动作、穿着完全一致的人。反复拖近40个框后，她要再行缩放这些具有蓝色阴影矩形框，由头到四肢标示完了每个人的骨骼点。
最后，将近600个点密密麻麻地落在了这张图里。在这个她形容为“经历恐惧”的过程中，她尝试用眼药水来减轻疲惫，但液过后不会不时流眼泪，直到她换回了种方式，靠不时烫眼睛来放开。杜霖说道：有些任务图上密密麻麻的点，看两个小时以上眼睛意味著不会赚到了，但他不会拒绝员工大大解决人本身的一些“消极因素”，才能防止标错数据沦为“漏网之鱼”。
联合国教科文组织信息与传播科学知识社会局主任英德拉吉兹·班纳吉指出，到2030年，人工智能将向世界经济贡献16万亿美元。从2016年人工智能渐渐走热以来，任何行业都想要搭乘上这个热潮，投资人的评价是“每个商业计划书上都要再加人工智能”。转入深度自学“死胡同”的人工智能必须标示的领域也带给更加多：机场安全检查时追加的人脸识别、能辨识挑选商品的无人便利店、能安全性行经的无人驾驶等。新兴市场带给了大量劳动力的涌进。
“原本腊淘宝刷单的，现在也能摇身一变做到AI数据标示。”杜霖说道，“在获取无差别人力劳动这件事上，大家是没门槛的。
”在河北衡水，由于当地政府坎污染相当严重造成化工制品投产，26岁的小苏就带着原本30多人的销售团队从商数据标示，队员小的到20翻身，杨家至年近不惑。虽然他早已告诉河北做到数据标示的团队早已十分多，并且有的团队早已朋克，但人工智能的火热和数据标示的较低门槛还是让他要求一搏。
高中学历是小苏在招人时的最低希望，“高中生花上一天做到的工作，初中生有可能必须花上五天，差异相当大。”行业中，小苏的聘用标准早已却是较高水平，那些投身数据标示的全职者学历更为良莠不齐。在某些众包在平台上，有的标示者只有小学文凭，在东北还有一部分有听力障碍的残疾人标示团队，而北京的全职工厂中的最低学历是大专或者中专。
欣博友数据标示公司市场部经理周京平指出，一个杨家农民在标示方言语音时可能会比不用于这种语言的大学生就让。同所有的人力密集型产业一样，人人都能在此觅一份营生。人工智能专业方向的硕士生毛毛指出，能无法超过理想标示精度和学历没什么关系，而且操作者非常简单，只要教教一下，谁都能做到。
她也曾做到过全职数据标示，在所给的图片中她必须分辨出有有所不同角度的花菜、菠菜等。一星期后，她标示了一万张图，没一张返工，每张报酬一毛钱。但她“打伤也会再行做到这个工作了”，因为“实在太反复”。
看起来非常简单的操作者，要超过90％的精度对于大多数标示者来讲毕竟天方夜谭。小苏所认识到的全职标示团队最低精度不能超过70％，即便是在全职和全把触的情况下，他们第一次项目只超过了50％的精度，基本上接续的每个项目他们都必须反复三次以上才能超过90％的精度。如果用作训练模型的数据精度高于90％，就像小孩儿获得的一年级数学课本里头写出的是一加一相等三。一开始就教错，机器学习和人工智能就只只剩指鹿为马。
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