“我觉得零件标签将越来越可能被替换。”来自Heyuan的27岁宝藏母亲Ximei（假名），广东对一部分工作标记的悲观情绪微弱。从2018年部分 - 时间数据标签，XI Mei的收入不如以前那么好。

　　居住在贵州伯德河镇的杜米克斯（Du Minxu）是数据服务提供商门口技术公司的项目团队负责人。除了每天完成数据标签项目外，他还将花时间学习Python语言。

　　Xi Mei和Du Minxu都是AI数据标记。这是一个庞大的需求但有争议的职业。

　　标记行业为算法提供了许多培训数据。根据IDC统计数据，每年生产的数据量将从2016年的16.1zb增加到2025年的163ZB，其中80％〜90％是非结构性数据。清洁和标记后可以将这些数据转换为结构化数据。人工智能的理解。 2020年2月，“人工智能培训大师”正式成为新职业，并将其包括在国家职业分类目录中。

　　该行业经常说：“有多少智力，背后有多少人为的人为。”阈值很低，需要大量重复工作。这个行业是一个劳动密集型行业。为了降低劳动力成本，大部分存在于某些偏远地区，并且通常与减轻工业贫困有关。反复无聊的劳动，加上工资太低，也被称为“ Ai Foxconn”。

　　在机器智能发展到一定阶段之后，会人为地面对消除吗？如果消除了相关劳动力？自数据标签行业的诞生以来，忧虑和争议并没有停止。如今，随着数据标记行业的迭代，这些不同的工作形式中的数据标记正面临着容量升级的测试。

　　低阈值入学

　　前数据标记销售人员黄明（化名）告诉第一名财务记者，作为劳动密集型行业，基地标记的员工实际上与在工厂工作的员工没有什么不同。他认为，有一天坐在电脑前是乏味而重复的，但也会对人体，尤其是眼睛造成极大的伤害，薪水不高。

　　对于仍然从事数据标签的受访者，他们的观点与黄明不同。尽管这项工作在许多人的眼中似乎很无聊，但他们仍然可以找到生活和偏好的结合。

　　两年前，习近平因怀孕而上班很不便。在她不愿跟随丈夫从事育种行业的工作之后，辞去了淘宝精的工作后，在互联网上搜索“零件 - 时间”时，她找到了一个名为“像乘客”的网站。行业。

　　Biddo乘客是HKUST新闻下的面向服务的众包平台，连接出价和任务管理用户。为了满足简单的任务，例如资源部或其他合作伙伴，它已发行了部分时间工作。

　　当我在2018年首次进入该行业时，我有一些简单的框架和转移的校准项目。小时工资在25至40元之间。一个月后，Ximei收入高于收入淘宝客户服务。 “我更喜欢框架。在听音乐时可以操作此过程。方言传输的校准太测试了耐心。我对声音不敏感。”习近平告诉第一财务记者。

　　首先，财务记者登录了“ BID Biaoke”网站，并找到了诸如方言传输校准，数学答案检查和远程字符之类的任务。您需要申请加入团队收集它。其中，示例视频表明，音译校准主要是为了调整语音频谱和音调空间，以校准机器音译的准确性。

　　习近平说，随着越来越多的人获得一部分工作的标志，政党a继续付出了代价。目前，该项目的大部分工资仅为10至15元，有时可能小于10元。

　　由于小时工资的下降，她开始加入各种QQ团体，寻找其他外包工作。当前的小时工资约为20元，她一个月内可以赚取2,000元到3,000元。 “不可能养家糊口，但至少您可以做一些赚钱的事情。” XI Mei说。

　　与Ximei的一部分标签工作相比，杜Yixu（Du Yixu）作为孟格技术项目团队的团队负责人，每月的薪水从3,000到4000不等，似乎太高了。但是，作为企业的官方员工的数据标签，杜Yixu的精神状态看起来更加自信。

　　杜米克苏（Du Minxu）早在他在吉州国籍大学学习历史和即将毕业的历史就已经成为技术梦想。毕业后，他选择成为Mengyong Technology的数据标记。一方面，由于对人工智能的好奇，另一方面，由于应用团队的负责人，他可以积累管理经验。

　　在Mengyong Technology中，Du Yixu的主要工作是项目测试，与客户进行交流，同时也标记了培训人员培训以解决项目中的一些问题。通常，工作强度不高，休息时间和偶尔加班。该公司不仅提供免费的住宿，还提供空气调节，冰箱和洗衣机，以确保他在生活中拥有保证。

　　Du Minxu告诉First Finance，从事这项工作的同事在Mengyong技术领域的精神状态不同。大约30％的实习同事对人工智能项目和大数据行业感兴趣。但是，作为劳动力密集型行业，重复标签或记录的过程相对无聊，这也使一些同事休假而不适应职业。工作流量约为10％。

　　Du Minxu说，在数据标签中，这些人通常对行业有相对良好的了解。有些只是为了赚钱，他们更加关注行业的动态。

　　黄明后来将工作更改为一家创业公司，以换取Lidar的销售。他认为，数据标记行业的好处之一是获得许多高端企业，并联系最低阈值的人工智能领域。

　　他们的共识是，对于带孩子，农村地区甚至一些残疾人的母亲来说，数据标记是一项可接受的工作。

　　众包模式中的质量和公平问题增加

　　中国的数据标签行业可以追溯到2005年。著名的计算机视觉专家和人工智能专家朱·春松回到了美国的家乡。他创立了Lianhua山研究所。发现它是当时世界上最早的大数据标记团队。

　　2015年，随着人工智能巨头的兴起，数据标签和收集需求激增，市场确实开始形成。对于Baidu，Ali等大型互联网公司以及AI Unicorn公司，许多数据服务公司作为B方向越来越大。

　　到目前为止，数据标签行业已经遍及全国。它提供了第三方数据服务提供商，巨大的布局基础和众包模型。基地以及成千上万的机器数据，Hebei Yiyuan县Dongtuanbao村的Henan的Ruijin Technology。

　　孟东技术数据服务部主管Zeng Yun介绍了Mengmong属于独立数据服务提供商的第一位财务记者，将Guizhou Shenghua职业学院链接起来，并以生产和教育形式进行了数据标记和培训学生的数据标签和培训。在大量实习生开始时，逐渐选择了能够适应数据标记工作的官方员工和经理。

　　就像Xi Mei的“部分时间工作”一样，一开始的数据标签正在从“众包”模型中升起。在这些众包平台的一端，项目需求公司连接到另一端，另一端与大量的空闲时间连接到大量志愿者（部分时间）。这种众包结构的优势在于，可以标记大量的社会零件时间 - 以节省公司的运营成本。

　　众包的缺点也相对明显。一次性零件 - 时间人员具有不平衡的专业背景和工作能力，高沟通成本以及相对困难的数据机密性杏鑫平台注册。一旦需求公司想调整原始标签需求，部分时间 - 时间的人员流动性就很大，并且公司将无法灵活地服务。

　　习近平告诉第一个财务，当今年3月的流行病时，她申请了外包公司。据说，每天约200元的数据输出价值约为每月五到六千。但是，当测试真正开始测试时，另一方不断提供氧气。后来，由于无法重返工作岗位的数据接受，他们每月两次返回工作。最后，习近平只有400元。

　　据了解，经常通过一些微信或QQ组的众包模型对接资源。记者在QQ上搜索了“数据标签”，并找到了大型和小型数据标签组，例如部分时间组，项目资源，经验交换和共享组。加入了几个小组后，记者发现该小组更加活跃：小组朋友经常发布项目，寻找部分时间工作，新成员每次加入。同时，记者不时看到了项目A拖欠项目A标记的投诉。

　　众包模型也是大量数据标记通常较低工资的原因之一。黄明告诉第一金融，在多层代理机构之后，每个中介机构都会赚取差异，因此政党A的成本更高，实际上，真正标记的人的钱较少。

　　一些井井有条的数据标记更倾向于计划组成团队的成立，并仅找到资源来进行资源。一方面，这些情况的发展越多，数据标记行业的发展正在迅速发展，另一方面，它导致该行业的众包中介层变得越来越严重。

　　对于数据标记，行业的转换和升级也意味着其自身能力的转换和升级。根据新兴中国中国研究所的报告，此阶段的应用在根本上是基本的，并且必须在10年内取决于标签数据。

　　至于机器何时可以替换人工数据的标签，到目前为止，没有人能说出明确的答案。但是，第一位财务记者看到，在各种QQ组中，数据标记，新项目需求和个人零件 - 时间信息仍在每天出现，并且有关数据标记行业的讨论仍然很多。

　　（第一财务和经济学的作者：YI BALING）

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