聽到“喵喵”想到貓，聽到“汪汪”想到狗……理解所聽所聞是智力認(rèn)知正常人類的天賦。計算機如果要實現(xiàn)類似的“技能”就需要借助“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。它是機器觀察周圍世界、辨識聲音甚至理解自然語言的一種方式，是實現(xiàn)被廣泛討論的人工智能的重要基礎(chǔ)之一。

今年計算機界最高榮譽圖靈獎授予了三位計算機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域(Neural Network)的專家，杰弗里·辛頓、楊立昆和約書亞·本吉奧。

借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器學(xué)習(xí)，人們可以在短時間內(nèi)，從數(shù)萬份 CT 中找出一種特定的疾病;可以通過分析大量的美聯(lián)儲講話紀(jì)要，判斷下一次貨幣政策變動的時間和力度。

傳統(tǒng)的觀點認(rèn)為自動化時代，人類和機器學(xué)習(xí)間的競爭宛如蒸汽時代人力和蒸汽機間的競爭那般弱小，人工智能普及即意味著人類集中失業(yè)。如咨詢機構(gòu)麥肯錫的一份報告所述，到 2030 年，自動化會使得全球 4-8 億人失業(yè)。

但是人們?nèi)菀缀雎缘氖牵�這些消失的崗位原本可能是屬于重復(fù)的體力勞動。如果沒有人工智能，他們也可能被另一個信息革命、工業(yè)革命所取代。同時，人工智能普及同樣也會創(chuàng)造大量新崗位。

高德納咨詢公司預(yù)測到 2020 年人工智能將催生出 230 萬的工作崗位，多過它們“抹去”的 180 萬個崗位。這些工作不光來自于高學(xué)歷科研人才，還有信息時代的“藍(lán)領(lǐng)工人” —— 數(shù)據(jù)標(biāo)記員 —— 他們同樣也是深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等前沿技術(shù)實現(xiàn)快速演進的重要基礎(chǔ)。

 

 

數(shù)據(jù)標(biāo)記員的工作職責(zé)是為圖片貼標(biāo)簽并解讀信息文字，進行分類后“喂養(yǎng)”給機器學(xué)習(xí)。根據(jù) statista 的統(tǒng)計，2018 年，需要數(shù)據(jù)標(biāo)記員的人工智能和機器學(xué)習(xí)行業(yè)規(guī)模已經(jīng)達(dá)到 5 億美元，預(yù)計 2023 年達(dá)到 12 億。

這些工作者的薪水很低，但是在偏遠(yuǎn)地區(qū)，屬于“比上不足比下有余”的情況——GQ 里描述的在郟縣的情況，做得好月薪 4000 元，高過其他 2500-3000 元的招工。按照甲子廣年援引的數(shù)據(jù)，中國全職的“數(shù)據(jù)標(biāo)注者”已達(dá)到 10 萬人，兼職人群的規(guī)模則接近 100 萬。

28 歲的 Mujeeb Kolasseri 是一名印度的高中輟學(xué)生，他如今掌管著一家叫做 Infolks 的公司，公司的 200 多個雇員從事的就是數(shù)據(jù)標(biāo)記員的工作。Mujeeb Kolasseri 所住的村莊中的 3500 戶人家中，識字率超過九成。如果不是人工智能，他們可能更多會從事到繁雜沉重的體力活中，數(shù)據(jù)標(biāo)記員崗位的出現(xiàn)，讓他們有了相對安全穩(wěn)定的工作。

相比 Infolks，另外一家叫做 iMerit 的印度美國合資公司更能體現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)記員“藍(lán)領(lǐng)”的狀況。雖然公司的技術(shù)與營銷副總裁 Jai Natarajan 把這份工作稱作是與圖像相關(guān)的先鋒工作，不過公司雇傭的 2000 名數(shù)據(jù)標(biāo)記員中，其中約 80% 員工的家庭月收入不到 100 美元。雇員中一半為女性——從這個角度來看，數(shù)據(jù)標(biāo)記員無疑為處于社會階級下層的女性提供了機會。

數(shù)據(jù)標(biāo)記員的工作不僅發(fā)生在公司，還可能在監(jiān)獄。芬蘭就有監(jiān)獄與公司達(dá)成合作，由犯人負(fù)責(zé)標(biāo)記的工作。他們的薪水與亞馬遜勞務(wù)眾包平臺“Amazon Mechanical Turk”上完成任務(wù)支付的金額差不多，但是流到犯人手中的錢需要經(jīng)過刑事制裁機構(gòu)的評估。

以數(shù)據(jù)標(biāo)記員為代表的職業(yè)，在渠道上也體現(xiàn)了人工智能時代的一個特點：外包化。

甲子光年提到過的國內(nèi)外包的情況：外包方一端，有“眾包”和“工廠”兩種模式——前者是把任務(wù)通過平臺轉(zhuǎn)接給網(wǎng)民，如“百度眾包”、“京東眾智”、“龍貓數(shù)據(jù)”;后者是自己經(jīng)營團隊，對整個流程進行控制，如貴陽夢動科技經(jīng)營了一個 500 人的“數(shù)據(jù)工場”;BasicFinder 與二十來家“數(shù)據(jù)工廠”有長期業(yè)務(wù)合作，少則幾十人，多則兩三百人。而在規(guī)范的機構(gòu)之外，還游離著三五人到十幾人規(guī)模不等的“小作坊”。

國外也有類似這樣的外包平臺網(wǎng)站，比如前面提到的“Amazon Mechanical Turk”。外包的不僅是數(shù)據(jù)標(biāo)記，還有許多“微工作”，比如人工聽寫錄音、或者寫調(diào)查問卷。由互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)驅(qū)動的，人工智能相關(guān)的是其中的一個環(huán)節(jié)。根據(jù)世界銀行的估計，2016 年，微工作的市場已經(jīng)達(dá)到了 4 億美元，平均的時薪是 5 美元。

這些廉價勞動力為的是讓人工智能變得更完善(數(shù)據(jù)標(biāo)記員)——雖然機器人可能讓人們從工地的臟活累活中解脫，但是像數(shù)據(jù)標(biāo)記員這樣為人工智能”添磚加瓦“的工作同樣冗長無聊，存在物理上的消耗。另外還有假扮機器人的角色，比如偽裝成機器人智能回復(fù)郵件，效果姑且不論，這其中還牽涉到了道德甚至法律話題。

 

 

在肯尼亞也有類似的情況。他們的標(biāo)記是為了給自動駕駛的 AI 服務(wù)�？萍脊�司瞄準(zhǔn)的是那些日薪 2 美元的勞動力，給他們開出的薪水是日薪 9 美元。

還有其他的一些工作，主要是在目前人工智能還不完善的情況下的方案，比如審核員或者假裝機器人的人類。

YouTube 2017 年宣布會雇傭 1 萬人，F(xiàn)acebook 2018 年年底有 1.5 萬審核員，占據(jù)內(nèi)容安全維護人員的一半。今日頭條稱會把審核員數(shù)量從 6000 加至 10000，快手從 2000 加到 5000。雖然國內(nèi)外審核的語境不一樣。外包也是常見的形式——Facebook 的審核員遍布全球超過 20 個城市。

由于會接觸到各種血腥殘忍的視頻，工作對員工造成了身心傷害。The Verge 的稿子描繪出的一些具體情況：工作環(huán)境混亂，員工會通過傾訴黑暗笑話和吸大麻的方式釋放壓力。有員工睡覺時枕邊放槍，并稱不相信 911 是恐怖襲擊。在菲尼克斯的審核員一年平均 2.88 萬美元的收入。作為對比，F(xiàn)acebook 的員工平均年收入為 24 萬美元。

 

 

有不少科技公司會用人類來假扮機器，因為開發(fā)一個人工智能的項目太難了，相比之下反而用人類來做這些事會更容易。具體的規(guī)模沒有看到，不過很多公司都在這么做。比如，為了優(yōu)化自己的服務(wù)體驗，一些基于 Gmail 的第三方郵件 App 允許自己的員工閱讀用戶的郵件。

雖然公司聲稱只是在輔助人工智能，但實際上是人在做本應(yīng)該由人工智能完成的工作。其中還牽涉到了比如閱讀郵件的隱私問題。而科技公司的動機則是受到利益驅(qū)使，假裝是行業(yè)翹楚獲得關(guān)注和投資。

在當(dāng)前技術(shù)條件下，“人工”仍是人工智能的重要基石。中國大約有 35 所高校開設(shè)“機器人工程”、“數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)”、“大數(shù)據(jù)管理與應(yīng)用”等和人工智能有關(guān)的專業(yè)。

另外，隨著經(jīng)濟體本身的發(fā)展，人工智能同樣也會導(dǎo)致勞動力轉(zhuǎn)移。根據(jù)歷史的經(jīng)驗，技術(shù)創(chuàng)造出的工作崗位數(shù)量是大于抹去的。換句話說，技術(shù)的革新會促進就業(yè)。PC 電腦的例子就能證明這一點。在美國，它讓 350.8 萬個崗位成為歷史的同時，直接或間接地創(chuàng)造出了近 2000 萬個新的崗位。

現(xiàn)在麥肯錫在報告中說，前述數(shù)億失業(yè)人群中約有 7500 萬-3.75 億能夠通過培訓(xùn)學(xué)習(xí)找到新工作。

 

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