數(shù)據(jù)標(biāo)注工:訓(xùn)練AI,被AI替代
就在AI浪潮爆發(fā)的時(shí)候,不少人都關(guān)注到了數(shù)據(jù)標(biāo)注的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì),然而現(xiàn)在,數(shù)據(jù)標(biāo)注從業(yè)者們卻陷入了矛盾處境,因?yàn)閿?shù)據(jù)標(biāo)注的圈子或許將很快被沖破,自動(dòng)化標(biāo)注的成熟也可能將顛覆他們目前手頭的工作。一起來(lái)看看本文的故事和講述。
前景和覆滅同時(shí)存在,數(shù)據(jù)標(biāo)注從業(yè)者代延從未如此矛盾。
30歲的內(nèi)蒙古人代延在今年初創(chuàng)業(yè),組建了一個(gè)近30人的線上標(biāo)注團(tuán)隊(duì)。此前代延曾在數(shù)據(jù)標(biāo)注的眾包平臺(tái)做了兩年??梢苑Q為是“熟工”的他,對(duì)眼下的局面既期待又緊張。
他從年初就關(guān)注到ChatGPT。從AI企業(yè)注冊(cè)量的粗暴增長(zhǎng)上,代延看到了AI的行業(yè)爆火與數(shù)據(jù)標(biāo)注的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)。天眼查數(shù)據(jù)顯示,僅今年一季度就新增注冊(cè)17萬(wàn)家人工智能相關(guān)企業(yè),目前總計(jì)已有267萬(wàn)家。
他想象著自己能跟隨行業(yè)共進(jìn),公司未來(lái)能發(fā)展到100人的規(guī)模。但眼下的現(xiàn)狀卻難以支撐他的期盼:數(shù)據(jù)標(biāo)注的圈子很快被沖破——大量標(biāo)注需求、標(biāo)注工人和中間商一同涌入,單價(jià)更低了。
就像工程隊(duì)接觸不到有建筑需求的甲方,只能從承包方手上接項(xiàng)目一樣,代延接觸的工價(jià)因項(xiàng)目層層轉(zhuǎn)手越壓越低。他拒絕干一天只能拿到30元的標(biāo)注項(xiàng)目。
與此同時(shí),代延還面臨著標(biāo)注業(yè)沒(méi)有職業(yè)晉升、沒(méi)有合同保障、被拖款也投訴無(wú)門(mén)的窘迫。他自嘲:“我們就是新時(shí)代的數(shù)據(jù)民工。”
但這并不是問(wèn)題的全部。更大的問(wèn)題在于,自動(dòng)化標(biāo)注也正在吞噬他們手上僅有的項(xiàng)目。由代延這樣的數(shù)據(jù)標(biāo)注員訓(xùn)練的AI,正在人類監(jiān)督中自我學(xué)習(xí),進(jìn)行自標(biāo)注。
自動(dòng)化標(biāo)注將極大減少企業(yè)成本,也成為數(shù)據(jù)標(biāo)注市場(chǎng)上最被看好的方向。
代延不得不為“AI可能完全取代人”做準(zhǔn)備。他帶著團(tuán)隊(duì)同時(shí)做文本標(biāo)注類別的教輔標(biāo)注和3D點(diǎn)云標(biāo)注項(xiàng)目。一個(gè)是文字,一個(gè)是圖片視頻。代延做好了一個(gè)項(xiàng)目如果被AI顛覆,就立馬帶著團(tuán)隊(duì)轉(zhuǎn)型去另一個(gè)領(lǐng)域的打算。
此外,團(tuán)隊(duì)人數(shù)也要精簡(jiǎn)。代延劃掉了腦海中想象的百人公司規(guī)模。他認(rèn)為最終或許只會(huì)保留20人的熟手團(tuán)隊(duì)。
這些由數(shù)據(jù)標(biāo)注員一手訓(xùn)練的AI,一邊讓他們夢(mèng)想著賺得更多,同時(shí)逼著他們做好被顛覆的打算。
一、標(biāo)注,讓AI睜眼看世界
為了讓機(jī)器像人一樣理解文字、語(yǔ)音、圖片,人類創(chuàng)造了一個(gè)機(jī)器的學(xué)習(xí)鏈條:采集物理世界的實(shí)物圖像和聲音,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注、清洗,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一串串代碼后輸送給機(jī)器。
AI學(xué)者認(rèn)為,三歲嬰兒通過(guò)眼睛“拍攝”了數(shù)億張圖片,反復(fù)認(rèn)識(shí)世界。所以只要給機(jī)器灌輸足夠多的數(shù)據(jù),也能讓機(jī)器從學(xué)會(huì)識(shí)字、認(rèn)句子,最終理解語(yǔ)言背后的深意。
標(biāo)注圖集ImageNet上有1500萬(wàn)張圖片,這個(gè)數(shù)據(jù)集幫助無(wú)數(shù)AI企業(yè)獲得在計(jì)算機(jī)視覺(jué)上的突破,比如人臉識(shí)別、搜圖看看。
為了搭建ImageNet,全球167個(gè)國(guó)家的近5萬(wàn)名數(shù)據(jù)標(biāo)注工一起標(biāo)注了兩年半,他們都來(lái)自眾包平臺(tái)Mechanical Turk。
標(biāo)注要求十分簡(jiǎn)單,MTurk常見(jiàn)的工作內(nèi)容就是區(qū)分照片的顏色,或者對(duì)圖像中出現(xiàn)的動(dòng)物進(jìn)行分類,或是用一個(gè)個(gè)方框框定選定對(duì)象,標(biāo)注其名稱:這是蛋糕、這是汽車、這是一朵云等等。
該平臺(tái)上的20萬(wàn)名零工分布在人力成本低廉的非洲和東南亞,甚至形成了特色「數(shù)據(jù)標(biāo)注村」。他們標(biāo)記的數(shù)據(jù)支撐著科技企業(yè)在AI上的探索。
而中國(guó)的上百萬(wàn)名標(biāo)注員分布在貴州、山西、山東、河南等省份的二三線城市,并逐步向人力成本更低的縣城滲透。他們或是依賴線上眾包平臺(tái),或是加入線下的數(shù)據(jù)標(biāo)注公司和標(biāo)注基地。
標(biāo)注內(nèi)容根據(jù)場(chǎng)景區(qū)分為文本、圖像和語(yǔ)音,對(duì)應(yīng)著幫助機(jī)器獲得識(shí)字、識(shí)圖和聽(tīng)聲音的功能。
早期的標(biāo)注項(xiàng)目集中在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),主要標(biāo)注語(yǔ)音和文本?,F(xiàn)在則轉(zhuǎn)向自動(dòng)駕駛企業(yè)標(biāo)注由激光雷達(dá)掃描獲得的3D場(chǎng)景,比如點(diǎn)云標(biāo)注;或是更垂直的文本和語(yǔ)音標(biāo)注方向:幫助教育公司的大模型提供教輔類標(biāo)注數(shù)據(jù);或是為醫(yī)療機(jī)構(gòu)的大模型提供校對(duì)后的醫(yī)療數(shù)據(jù)。
當(dāng)AI邁入2.0時(shí)代,ChatGPT驚艷了投資者、企業(yè)家和創(chuàng)業(yè)者,大家對(duì)AI的期待已經(jīng)不僅僅是死板地識(shí)別文本、語(yǔ)音和圖片的信息了。人們還希望AI能像人一樣真正理解事物之間的聯(lián)系,識(shí)別微小的區(qū)別和動(dòng)作背后的情緒,主動(dòng)地分辨和搜集信息。
比如讓自動(dòng)駕駛汽車區(qū)分前方是一個(gè)空扁的塑料袋,而不是一塊顏色體積相近的石頭;讓游泳池旁的攝像頭不再只是記錄泳池旁發(fā)生了什么,而是理解發(fā)生了什么,在有人溺水時(shí)發(fā)出警報(bào)。
這些依然需要依賴數(shù)據(jù)標(biāo)注,并且對(duì)標(biāo)注提出更高的要求——更垂直、更精確、更節(jié)約。
標(biāo)注市場(chǎng)的熱潮也由此開(kāi)始。
二、“訂單多到做不過(guò)來(lái)”
很難有數(shù)據(jù)直接說(shuō)明新的標(biāo)注需求激增,但這并不難判斷。因?yàn)閮H2023年一季度,中國(guó)就新增了17萬(wàn)家人工智能企業(yè),而只要是用到AI的公司,就勢(shì)必有數(shù)據(jù)標(biāo)注的需求。
需求很快傳導(dǎo)至數(shù)據(jù)標(biāo)注市場(chǎng)。在數(shù)據(jù)標(biāo)注從業(yè)者聚集的貼吧內(nèi),一天能刷新出十幾條項(xiàng)目招人的帖子,包括且不限于文本標(biāo)注、錄題審核、無(wú)人機(jī)售賣(mài)視頻標(biāo)注、2D檢測(cè)桿、3D點(diǎn)云等從文本到圖片視頻的標(biāo)注項(xiàng)目。
一位從業(yè)多年的數(shù)據(jù)標(biāo)注工作者察覺(jué)到,今年的無(wú)人車標(biāo)注項(xiàng)目有所增加,而由AI2.0熱催生的垂直領(lǐng)域大模型創(chuàng)業(yè),讓原本沒(méi)落的文本標(biāo)注項(xiàng)目細(xì)分至不同賽道,也增加了小眾的數(shù)據(jù)標(biāo)注的需求。
在需求的推動(dòng)下,成立新團(tuán)隊(duì)淘金的不止代延。山東東營(yíng)的張唯在去年底也開(kāi)始投身數(shù)據(jù)標(biāo)注創(chuàng)業(yè),半年發(fā)展為一個(gè)十幾人的小團(tuán)隊(duì)。依靠當(dāng)?shù)卣难a(bǔ)貼和扶持,張唯的公司不僅獲得免費(fèi)的辦公室,政府還幫忙拉通甲方資源。
項(xiàng)目訂單不少,從最初十幾萬(wàn)的項(xiàng)目到最近的40萬(wàn)訂單,緊迫的交付任務(wù)讓張唯更積極地尋找標(biāo)注工:前幾天,張唯僅一天就添置了6臺(tái)電腦。
在河南鄭州,一家做數(shù)據(jù)標(biāo)注的眾包平臺(tái)正遷移至能容納百人的兩層辦公樓。它們?cè)陂T(mén)口招牌、辦公室里都寫(xiě)上公司的定位:“AI人工智能大數(shù)據(jù)研發(fā)基地”“重復(fù)的數(shù)據(jù)清洗,是為了你的AI更智能”。
“標(biāo)注項(xiàng)目訂單多到做不過(guò)來(lái)?!逼湄?fù)責(zé)人說(shuō)。
熱錢(qián)也久違地進(jìn)入了標(biāo)注公司的口袋。數(shù)據(jù)標(biāo)注龍頭海天瑞聲,在今年的3~5月股價(jià)最高漲了4倍。
根據(jù)36氪消息,今年以來(lái)B輪及以前的十余家數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái),集體迎來(lái)了接近100%增幅的高估值。從去年下半年開(kāi)始,自動(dòng)標(biāo)注公司陸續(xù)獲得新融資。
2022年9月,博登智能獲得千萬(wàn)元融資;12月,星塵數(shù)據(jù)完成A輪融資5000萬(wàn)元,相距上一次2018年6月獲得融資已經(jīng)時(shí)隔4年半。
2023年4月,數(shù)據(jù)標(biāo)注解決方案公司「愷望數(shù)據(jù)」獲得新一輪戰(zhàn)略融資;6月,AI數(shù)據(jù)公司「整數(shù)智能」獲得數(shù)千萬(wàn)Pre A輪融資。
他們斗志昂揚(yáng)地打出替代人工標(biāo)注的口號(hào):“重構(gòu)數(shù)據(jù)標(biāo)簽生產(chǎn)”“自動(dòng)化產(chǎn)線+規(guī)模化人力”“打破自動(dòng)駕駛標(biāo)注的手工模式”。
顯然,資本市場(chǎng)也正重新關(guān)注這個(gè)新興領(lǐng)域。
三、更卷,也更嚴(yán)格
數(shù)據(jù)標(biāo)注的鏈條由三部分組成。
- 上游:1~150人的數(shù)據(jù)標(biāo)注公司、線上散兵和小作坊。
- 中游:數(shù)據(jù)服務(wù)商,一類是承接上下游的中介方眾包平臺(tái),一類是企業(yè)為穩(wěn)定投入產(chǎn)業(yè)而選擇自建標(biāo)注基地。
- 下游:科技公司、行業(yè)企業(yè)、AI公司、科研單位,在2018年左右以互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)為主導(dǎo),現(xiàn)在轉(zhuǎn)至車企、自動(dòng)駕駛企業(yè)。
行業(yè)普遍采取分包模式,即先由甲方企業(yè)發(fā)標(biāo),第三方服務(wù)商參與競(jìng)標(biāo),競(jìng)標(biāo)成功后進(jìn)入企業(yè)的供應(yīng)商梯隊(duì),其中核心供應(yīng)商能享受優(yōu)先任務(wù)選擇權(quán)和更多訂單。
企業(yè)對(duì)核心供應(yīng)商的要求是擁有至少30人的交付團(tuán)隊(duì),成熟的訂單交付經(jīng)驗(yàn),建立培訓(xùn)體系、把控交付質(zhì)量和數(shù)量的能力。穩(wěn)定的生產(chǎn)團(tuán)隊(duì),最終導(dǎo)向讓公司更有競(jìng)爭(zhēng)力的低報(bào)價(jià)。
然而,管控團(tuán)隊(duì)帶來(lái)的低價(jià)優(yōu)勢(shì)已然被打亂?!敖衲旮?jìng)標(biāo)慘烈!”一位服務(wù)商告訴「甲子光年」,“一個(gè)項(xiàng)目我們報(bào)200元,有人報(bào)80元一天?!?/p>
最終項(xiàng)目由報(bào)價(jià)低的團(tuán)隊(duì)拿下,最后卻回到更成熟的團(tuán)隊(duì)手上?!八麄兺瓴怀捎直患追睫D(zhuǎn)回給我們,但價(jià)格已經(jīng)上不去了?!?/p>
由于代延的線上團(tuán)隊(duì)不直接接觸甲方。所以市面上多級(jí)分包層層壓價(jià)的混亂局面,讓他們倍感壓力。
數(shù)據(jù)標(biāo)注是資源型行業(yè),誰(shuí)能拿到和甲方的合作誰(shuí)就有優(yōu)勢(shì)。代延透露,一些個(gè)體注冊(cè)公司后,謊稱有40-50人的專業(yè)團(tuán)隊(duì),以極低的價(jià)格參與投標(biāo),拿下項(xiàng)目后,拆分成4-5份分給不同的團(tuán)隊(duì),小團(tuán)隊(duì)再往下分,層層抽傭,中間商賺到差價(jià),分給數(shù)據(jù)標(biāo)注工的計(jì)件價(jià)越來(lái)越低。
只要有人接盤(pán),就會(huì)一直螺旋向下。
「甲子光年」得到的一份價(jià)格表顯示,從2D標(biāo)注到3D激光點(diǎn)云標(biāo)注,標(biāo)注項(xiàng)目單價(jià)一般為0.5~1.5元/框。代延曾接到過(guò)打了對(duì)折的單框價(jià),“至少轉(zhuǎn)過(guò)四五手了”。
單價(jià)內(nèi)卷直接導(dǎo)致標(biāo)注人員的薪資縮水。代延和團(tuán)隊(duì)屬于半全職狀態(tài),團(tuán)隊(duì)成員多為寶媽、大學(xué)生、自由職業(yè)者和職高學(xué)生,每天拉框6小時(shí)。保持著這樣的狀態(tài),代延在2022年疫情期間,每月有4~5千元的收入。
“有電腦、有電就能操作”,這是數(shù)據(jù)標(biāo)注招人貼中常見(jiàn)的吸引人入行的話。過(guò)去,這一度是數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)最顯著的優(yōu)勢(shì)。但今天這種優(yōu)勢(shì)卻讓整個(gè)行業(yè)陷入內(nèi)卷?,F(xiàn)在代延每月收入只有2~3千元。
雖然收入降低,但工作量并沒(méi)有下降。恰恰相反,數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作更加復(fù)雜與細(xì)致。
數(shù)據(jù)標(biāo)注的資深從業(yè)者們更懷念互聯(lián)網(wǎng)時(shí)期的標(biāo)注市場(chǎng):?jiǎn)慰騼r(jià)格高3倍,項(xiàng)目量大。一個(gè)60~70人的團(tuán)隊(duì),能拿到月入30萬(wàn)的業(yè)績(jī)。“現(xiàn)在市場(chǎng)上都是產(chǎn)值(單人每天標(biāo)注產(chǎn)生的價(jià)值)不到百元的項(xiàng)目,以前一天大幾百?!币晃粡臉I(yè)者說(shuō)。
那時(shí)的項(xiàng)目操作簡(jiǎn)單且沒(méi)有要求,比如給無(wú)人車做2D場(chǎng)景標(biāo)注,對(duì)圖片中的車輛拉框時(shí),只要能框住就行,沒(méi)有要求。
但現(xiàn)在不同,“貼合度”是甲方最看重的驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)。“去年還要求誤差在5~7毫米,今年就要3~5毫米了。誤差要求越來(lái)越小。”代延說(shuō)。
人工智能學(xué)者吳恩達(dá)多次強(qiáng)調(diào),有標(biāo)注的高質(zhì)量數(shù)據(jù)才能釋放人工智能的價(jià)值,高質(zhì)量數(shù)據(jù)越多,人工智能的發(fā)展就會(huì)越快。
在無(wú)人車的標(biāo)注數(shù)據(jù)中,表現(xiàn)為矩形框與標(biāo)注對(duì)象的貼合度,貼合度越高算法精度越高,算法對(duì)車輛的控制越精準(zhǔn)。
高質(zhì)量的文本標(biāo)注項(xiàng)目,表現(xiàn)為語(yǔ)義理解的正確性、答題的正確率等。正確率越高,被訓(xùn)練的大模型越聰明。
熟手才能保證數(shù)據(jù)交付又快又好。代延曾經(jīng)讓一個(gè)新手參與核驗(yàn)ChatGPT做完的數(shù)學(xué)題是否完整、邏輯是否正確、語(yǔ)言能否被小學(xué)生理解。新手標(biāo)注的7500個(gè)數(shù)據(jù)因正確率太低,被甲方要求返工,代延和同事花了十幾天才糾正完。
數(shù)據(jù)標(biāo)注越來(lái)越不是一個(gè)沒(méi)門(mén)檻的活。復(fù)雜的語(yǔ)音標(biāo)注,醫(yī)療、法律、金融等專業(yè)數(shù)據(jù)集標(biāo)注生產(chǎn),更需要有學(xué)科知識(shí)儲(chǔ)備的專業(yè)人才做專業(yè)標(biāo)注。
代延認(rèn)為,以無(wú)人車項(xiàng)目為例,新人成為2D標(biāo)注熟手需要做3個(gè)月,成為3D熟手需要練習(xí)4~6個(gè)月。
這種練習(xí)是指,訓(xùn)練拉框的精確度,用鼠標(biāo)在電腦的標(biāo)注頁(yè)面一氣呵成拉出一個(gè)矩形框,能準(zhǔn)確蓋住標(biāo)注對(duì)象,不踩線、不漏點(diǎn),甚至是嚴(yán)絲合縫。
圖/數(shù)據(jù)標(biāo)注熟手指出標(biāo)注中的問(wèn)題
只是,當(dāng)機(jī)器開(kāi)始自學(xué),替代人為機(jī)器做標(biāo)注,人們花費(fèi)時(shí)間訓(xùn)練的技能還有意義嗎?
四、替代危機(jī)
代延意識(shí)到AI在靠近,是從前段時(shí)間做的圖片標(biāo)注項(xiàng)目中。
這是一個(gè)代延做了兩年的老項(xiàng)目——識(shí)圖。數(shù)據(jù)標(biāo)注工需要識(shí)別圖片中的文字并打印出來(lái),價(jià)格是8毛/張。代延標(biāo)注的數(shù)據(jù),被喂入了識(shí)圖模型中?,F(xiàn)在,這一模型已經(jīng)熟練地識(shí)別圖片中的文字。代延的標(biāo)注工作開(kāi)始被縮減為訂正和審核。難度下降了,標(biāo)注單價(jià)也下跌了。
被人類用標(biāo)注訓(xùn)練的AI,正在替代人力的標(biāo)注工作。在蘇黎世大學(xué)的調(diào)查報(bào)告中,研究人員通過(guò)實(shí)測(cè)發(fā)現(xiàn),ChatGPT在15項(xiàng)標(biāo)注任務(wù)中的處理能力高于眾包人員。大模型嵌入眾包平臺(tái)的進(jìn)度條也被拉快了。洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院之后的研究發(fā)現(xiàn),已有超過(guò)30%的眾包標(biāo)注者在處理文本標(biāo)注時(shí)使用了大模型。
AI無(wú)疑比人工更省時(shí)省力:研究人員表示,ChatGPT的單位成本只相當(dāng)于MTurk的1/20。
代延也做好了這條業(yè)務(wù)線隨時(shí)會(huì)被“更完善的AI”取代的準(zhǔn)備。他把未來(lái)押寶在更有技能要求的自動(dòng)駕駛標(biāo)注中。
但自動(dòng)駕駛標(biāo)注也正被AI侵入。相比人工的拉框方式,自動(dòng)化標(biāo)注只需要內(nèi)置大模型,進(jìn)行參數(shù)設(shè)置后,原本需要手動(dòng)標(biāo)注的矩形框會(huì)自動(dòng)生成。目前唯一的問(wèn)題是,生成的矩形框有踩線、貼合度太低等質(zhì)量問(wèn)題,需要人工逐一檢驗(yàn)。
效率的提升讓車企驚喜。理想在使用大模型2.0進(jìn)行自動(dòng)化標(biāo)定,效率是人的1000倍;特斯拉一直在積極推進(jìn)自動(dòng)標(biāo)注的進(jìn)展,比如在2022年6月裁撤了200名為特斯拉標(biāo)注視頻,以改進(jìn)輔助系統(tǒng)的美國(guó)員工,因?yàn)樘厮估淖詣?dòng)標(biāo)注能力大幅改善,標(biāo)注10000個(gè)不到60秒的視頻,只需要大模型運(yùn)行一周,而不再需要人工標(biāo)注幾個(gè)月。
AI數(shù)據(jù)公司整數(shù)智能的創(chuàng)始人林群書(shū)說(shuō),越來(lái)越多的車企和AIGC企業(yè)采用大模型產(chǎn)品做自動(dòng)化標(biāo)注,營(yíng)收正在大幅增長(zhǎng)。他們最新的動(dòng)作是在新加坡建立研發(fā)分部。
但對(duì)于自動(dòng)化標(biāo)注的增長(zhǎng),第三方服務(wù)商沒(méi)那么樂(lè)觀。河南一家眾包平臺(tái)的項(xiàng)目經(jīng)理說(shuō),自動(dòng)化標(biāo)注還不能取代60%以上的標(biāo)注需求,只能作為輔助標(biāo)注工具,處理單一或特定數(shù)據(jù),提升人效。
另一家數(shù)據(jù)標(biāo)注公司的產(chǎn)品經(jīng)理認(rèn)為,自動(dòng)標(biāo)注只能過(guò)濾簡(jiǎn)單的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),還不能像人一樣從復(fù)雜有爭(zhēng)議的場(chǎng)景中精確識(shí)別物體。這也是數(shù)據(jù)標(biāo)注市場(chǎng),如今依然是以自動(dòng)駕駛標(biāo)注數(shù)據(jù)為主導(dǎo)的原因。
不過(guò)大家也認(rèn)同,未來(lái)的數(shù)據(jù)標(biāo)注將從重人力轉(zhuǎn)向重技術(shù)的趨勢(shì)。
總之,不是被同行“卷死”,就是被技術(shù)“卷死”。但坐以待斃肯定不行,數(shù)據(jù)標(biāo)注的第三方公司在尋找未來(lái)的出路。
代延的計(jì)劃是緊跟市場(chǎng),保持警惕,隨時(shí)裁員,同時(shí)向做自動(dòng)化標(biāo)注工具的方向發(fā)展。一家眾包平臺(tái)的創(chuàng)始人在和同行交流時(shí)說(shuō),未來(lái)不能堆人力,要有研發(fā)能力。
對(duì)于個(gè)人呢?行業(yè)里流傳的職場(chǎng)路徑是,新手標(biāo)注工——熟手標(biāo)注工——標(biāo)注項(xiàng)目管理員/經(jīng)理——甲方公司數(shù)據(jù)分析師,最終實(shí)現(xiàn)月薪上萬(wàn)的晉升。
代延認(rèn)識(shí)的數(shù)據(jù)標(biāo)注工沒(méi)人在朝這個(gè)方向走,他們要么停留在原地,要么退出,最好的情況是建立自己的標(biāo)注團(tuán)隊(duì),像代延這樣,不過(guò)他也沒(méi)有覺(jué)得更輕松。
一邊是AI風(fēng)口帶來(lái)的項(xiàng)目需求增長(zhǎng),一邊是更混亂的競(jìng)價(jià)、更低的人均產(chǎn)值和正迅速成長(zhǎng)的AI。兩種情緒是交織的,AI會(huì)帶來(lái)無(wú)限機(jī)遇,AI也會(huì)淘汰“我們”。
(應(yīng)受訪對(duì)象要求,文中名字均為化名)
作者:馬慧??????,編輯:栗子
來(lái)源公眾號(hào):甲子光年(ID:jazzyear),立足中國(guó)科技創(chuàng)新前沿陣地,動(dòng)態(tài)跟蹤頭部科技企業(yè)發(fā)展和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)技術(shù)升級(jí)案例。
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助力AI變革,最后革掉了自己的命