年初，劉夢緣單獨接了一個“私單”，賺了2萬元 。
那是一個大廠“丟”出來的單子，做無人駕駛的數據標注工作，由于公司手頭上的人員都撲在另一個項目上，她拉了之前的一些老同事和10個兼職學生，干了個“包工頭”的活 。
已經快1年沒有親自上陣標注文件的劉夢緣，只能硬著頭皮和所有人一樣移著鼠標，頭頂、脖子、肘部、手腕、膝蓋……都要一個個地標出來 。整整一周，一群人完成了幾萬個點位的標注——他們看似在科技的潮頭，干的卻是苦力活 。
本以為這單生意之后，可以繼續(xù)接小單，可好景不長 。“4月份開始，很多新團隊出現，壓價特別狠，原來是標注的報價按毛算，現在報價單上都出現幾分錢了” 。
數據標注行業(yè)有一套分工流程：巨頭把任務交給中游的數據標注公司，再由中游包給下游的小公司、小作坊 ， 有的小作坊還會進一步眾包給“散戶”：比如兼職學生 。一單生意幾經轉手，就造成了行業(yè)眾包中介層疊越來越嚴重，利潤所剩無幾 。
“AI 肯定是未來的大趨勢，但我們這些小公司很迷茫，聽說很多公司都不干了 ?！眲艟壉鞠胫八絾巍弊龅貌畈欢嗔酥缶统鰜韱胃?，可這樣的行業(yè)情況下，她能感受到的只有壓力 。
困境、掙扎盡管目前的情況不樂觀 ， 劉夢緣依舊相信，數據標注行業(yè)最終會大浪淘沙，而他們，是走到最后的那一批 。
從好的局面來看，下游市場陷入混戰(zhàn)的同時，上游的 AI 市場從未停止過發(fā)展 ， AI正在成為人們進入這個社會的“入口”，這讓劉夢緣和其他從業(yè)者們感到充滿希望 。
但行業(yè)也顯露出嚴峻的一面，數據標注在迭代：大模型慢慢替代標注師，一些門檻更高、學科更細分的領域正露出頭角 。比如，醫(yī)療健康領域需要對病理切片等進行標注 ， 以腰椎間盤突出的 CT 片為例，標注員必須準確識別并標注出間盤的輪廓 。不過，很多醫(yī)療專家并沒有時間和精力做數據標注 ， 而這類工作又是普通的標注師無法勝任的，通常需要請醫(yī)生或醫(yī)學院的學生來做，結果就是成本居高不下 ， 這些專業(yè)人員的成本是普通標注員的10倍 。
像劉夢緣之前那樣手把手教人工智能學習的方式，被稱為“有監(jiān)督”的機器學習 。但當人工智能被逐漸成熟，它自身的識別能力與模型擬合準確度將不斷提高，進入人機協(xié)作模式 。直至人工智能會在模型的注準確度與效率上完全超過人類，此時它便要離開人工標注 ， 進入無監(jiān)督機器學習 。
理論上說，每一個垂直場景隨著技術發(fā)展，人工智能都有可能進入無監(jiān)督學習狀態(tài) 。AI的核心在于預測 ， AI的下一個變革是無監(jiān)督學習、常識學習 。也就是說，“老師”們正在努力讓 AI 不依賴人類訓練，自己去觀察世界是如何運轉的 ， 并學會預測，最終AI要甩掉“老師” 。
但劉夢緣并沒有很強的危機感：“我?guī)ьI我們的人在做一件最有意義的事，在將每一個個體的智慧轉化為 AI 。我能保證，如果未來 AI 取代人類，他們也會是最后一批被取代的 ?！?br />
為什么是最后一批？“因為總會有一個新的行業(yè)需要引入 AI，需要我們（標注師）為他們來做數據準備 ?！?br />
劉夢緣一直認為：“最大的一塊市場是審核” 。隨著 AI 技術的發(fā)展，早年一些基本的標注工作正被逐漸被淘汰 。以自動駕駛模型為例：以前靠人工來識別車、行人，如今則是由機器先標出來，然后人再去檢查標注是否正確 。
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