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数据|探访人工智能背后的数据标注师：AI也需要“老师”( 二 )


李宇龙则将这项工作形容为“打怪升级”：“虽然看上去枯燥 ，， 其实每天都在接触新事物 。 人工智能涉及的领域包括教育、安防、金融、交通医疗和电商等 ， 陌生的领域每天都在挑战大家的学习能力；同时 ， 我们也比其他行业的人更早地接触到未来的发展方向（人工智能）和未来的生活工作场景 ， 这样看到了未来的发展需求也就比别人更早找到更多发展机会 。 ”
而对于为何要在未来5年培养5万名AI数据标注师 ， 尉赤告诉采访人员 ， “我们可以看到 ， 人工智能是个高速发展的行业 ， 数据服务又与人工智能息息相关 。 所以 ， 5年培养5万人并不算多 ， 我们的线上众包注册用户有将近2000万人 ， 目前每个月在线上为我们提供服务的人将近5万人 。 如果按照行业增长速度来看的话 ， 培养5万人还不一定够 。 ”
打好AI大楼的“地基”
毋庸置疑 ， AI数据标注师是随着人工智能的发展出现的一个新兴就业岗位 。 据报道 ， 2020年2月 ， “人工智能训练师”正式成为新职业并纳入国家职业分类目录 。 数据采集和标注是人工智能训练师的主要任务之一 。 数据标注师的工作是教会AI认识数据 ， 有了足够多、足够好的数据 ， AI才能学会像人一样去感知、思考和决策 ， 更好地为人类服务 。
走进该基地的一间办公室 ， 采访人员可以看到每个电脑前都坐着一名AI数据标注师 ， 他们将根据各自分配的任务对文本、图片、语音和视频进行标注 。 工作人员演示“戴口罩的人脸图像标注”时指出 ， 采集大量的戴口罩的人脸照片后 ， 数据标注师对人脸的眉毛、眼镜、颧骨等人脸关键点进行精准的标注 ， 标注的特征点越多 ， AI就越能精确地识别戴口罩场景下的人脸 ， 让人们在不摘口罩的情况下也能实现精确的体温测量 ， 或是通过人脸闸机 。
数据|探访人工智能背后的数据标注师：AI也需要“老师”
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要做AI的“老师” ， 首先要把知识转化成它能消化和吸收的‘语言’ ， 也就是将数据想象成AI的燃料 ， 人类对采集回来的原始数据进行加工 ， 标注的过程就可以提取出一些数据信息 。 尉赤进一步举例解释称 ， “比如 ， 在采集大量的人脸数据后 ， AI数据标注师会对人像进行标注 ， 提取特征 ， 将特征‘喂’给人工智能模型 ， 那么模型算法相当于总结了之前人工标注出的信息 ， 并找出通用规律 ， 那这个人工智能模型就具备了人脑才有的认知和判断能力 。 ”
【数据|探访人工智能背后的数据标注师：AI也需要“老师”】“如果做一个比喻的话 ， 我觉得数据标注师就是最基础的角色 ， 就像盖大楼 ， 没有基础 ， 这个楼盖不起来 ， 而且也不稳 。 那么 ， 我们把这一块做好了 ， 人工智能的发展才会又快又稳 。 ”李应维最后对环球网科技采访人员表示：”我们做的这个事情看起来简单枯燥 ， 但是它的意义非常大 ， 就像一台车没有汽油走不了 ， 数据就是人工智能发展的汽油 ， 是燃料 。 有了我们的数据 ， 机器（算法）不断的迭代 ， 就能推动人工智能往更好的方向发展 。 “


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