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日期: 2023-06-23 | 來源: 騰訊科技 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
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1.人工智能通過在大量數據中尋找模式來學習，但首先這些數據必須由人類進行分類和標記，數據注釋員由此應然而生，他們被視為隱藏在機器背後的“幽靈勞工”。
2.注釋員們的工作枯燥而乏味，經常需要做重復性的工作，按件計酬，平均時薪在5到10美元（約合人民幣36到72元）之間。到今年年初，部分注釋員的時薪已經降到了每小時1到3美元（約合人民幣7到22元）。
3.注釋工作依然是人工智能的基礎，它已經形成了完整的供應鏈。這類工作將在很長時間內繼續存在。
4.注釋工作與智能手機、汽車制造不同的地方在於，它有易變形和流動性，經常會流向運營成本更低的地方。
從內羅畢大學畢業幾個月後，現年30歲的喬（Joe）找到了壹份注釋員的工作，主要幫助處理用於訓練人工智能的原始信息，這樣的工作枯燥而乏味。人工智能通過在大量數據中尋找模式來學習，但首先這些數據必須由人類進行分類和標記，因此可以說人類是隱藏在機器背後的“幽靈勞工”。
以喬的工作為例，他正在為自動駕駛汽車標記視頻，壹幀壹幀地從每個攝像頭角度識別汽車、行人、騎單車者，以及司機需要注意的任何東西。這是壹項困難且需要不斷重復的工作。壹個幾秒鍾的短視頻需要8個小時來注釋，喬為此可以得到大約10美元的報酬。
然後，在2019年，壹個機會突然出現在他面前，喬開始為壹家急需注釋員的新公司培訓新人，收入是以前的肆倍。每隔兩周，50名新員工就會排隊進入內羅畢的壹棟辦公樓，開始他們的學徒生涯。對注釋員的需求似乎無窮無盡。他們將被要求對鏡子自拍中看到的衣服進行分類，通過機器人吸塵器的眼睛來確定他們所在的房間，並在激光雷達掃描的摩托車周圍畫出方框。喬的半數以上學生通常在培訓結束前就退出了。“有些人不知道如何長時間呆在壹個地方，”他委婉地解釋道。此外，他承認，“這項工作很無聊”。
但在壹個工作機會稀缺的地方，這畢竟是壹份不錯的工作，喬培養了數百名畢業生。培訓結束後，這些學徒可以回到家裡，獨自在臥室和廚房裡工作，不准告訴任何人他們在做什麼。這不是真正的問題所在，因為就連他們自己甚至都不理解他們在幹什麼。
為自動駕駛汽車標記對象的工作很容易，但對扭曲的對話片段進行分類、識別說話者是機器人還是人類，卻充滿了挑戰。每個識別對象都是某個更大項目的壹小部分，所以很難說他們到底在訓練人工智能做什麼。這些對象的名稱也沒有提供任何線索，Crab Generation、Whale Segment、Woodland Gyro以及Pillbox Bratwurst，都是些沒有任何邏輯順序的工作代號。- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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