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IDC近日发布了《2021年V2全球人工智能支出指南》 , 其中预测全球AI市场支出将在2021年达到850亿美元 , 并在2025年增至2000亿美元 。 2025年 , 全球8%的AI相关支出将来自于中国市场 , 成为全球第三大市场 。
风头无二的人工智能行业里 , 除了走在技术尖端的“智能”那一部分 , 大量的“人工”劳力长期被忽略 。 实际上 , 机器学习中的监督学习和半监督学习 , 都需要人工标注好的数据辅助 , 这也就催生了“数据标注”这个职业 。
简单来说 , 想让AI认识“猫” , 就需要找到1000张标注成“猫”的猫咪图片 , 再加上更多的不包括“猫”的图片作为训练集 。 机器会从学习中获得模型 , 从而顺利地识别出“猫” 。 可以说 , 数据标注人员的工作相当于“投喂AI” , 为机器贡献学习的养料 。 机器吞噬着数据标注人员的海量喂食 , 才能长成来势汹汹的技术猛兽 。
如今 , AI的技术金字塔已经高耸入云 , 而众多的数据标注人员 , 却依然被牢牢压在塔底 。
我在AI做标注 AI数据标注员是一个新兴职业 , 许多人刚入行时都懵懵懂懂 , 只觉得“人工智能”听起来非常高大上 , 就误打误撞地做了起来 。
【技术|千亿美金的人工智能市场,养不活月薪3000的数据标注师】
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数据标注员工的市场需求量 , 与资本市场的热点密切相关 。 早期计算机视觉(CV)和语音识别领域大发展 , 需要大量的数据标注劳动力 。 后来 , 在线教育的爆发与火热的自动驾驶 , 也催生了数据标注需求 , 让标注平台和团队大肆扩张 。
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经过了一段时间的发展 , 数据标注产业也渐趋成熟 , 呈现出规模化作业的特征 。 总得来说 , 这个工作门槛不高 , 工作繁重 , 重复性强 , 可替代性也很高 。 对于甲方来说 , 最吸引人的就是低报价 。
因此 , 底层数据标注员工越来越像流水线上的工人 , 日复一日地重复性劳作 , 只能赚取愈发微薄的薪酬 。
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相应地 , 标注人员的招聘标准也比较低 , 基本上只要求不色盲、不脸盲 , 有一定的稳定性 , 年轻 , 会使用电脑 。 薪资结构一般是底薪加计件的模式 , 一二线城市的标注人员能拿到5000-7000元的月薪 , 最高可以达到8000元以上 。
但是大量的标注公司和团队都留在三四线城市 , 通常的薪资只有3000-4000元 , 还经常遭遇裁员和降薪 。
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