回想一下你的小時候，是如何學習認識蘋果的？隻需要有人拿一個蘋果在你面前展示一遍，告訴你這是蘋果，你就能舉一反三，認識不同形态，不同顔色的蘋果。這是人類特有的學習能力。但是，如何教機器識别蘋果呢？

我們要教它認識一個蘋果，直接給它一張蘋果的照片，它是完全不知道這是什麼東西的。我們必須先給它學習大量蘋果的圖片，通過學習各種顔色、各種大小、各種形狀、各種成熟程度和各種光線明亮程度下的蘋果，掌握大量的圖片中的特征，這時候再給機器任意一張蘋果的圖片，它才能認出來這是蘋果。人工智能在被投喂了大量數據之後，才能認出三歲小孩子都能認出的東西，學會“黑貓白貓都是貓”。那麼，這些供給機器學習的材料從哪裡來呢？

這就是我們今天要說的一個因為人工智能崛起而新興行業——數據标注

人工智能燃料機

所謂數據标注，就是人工為圖片、音頻和語音内容做标記，打标簽，把大量非結構性數據加工成機器可以識别的數據，标注好的數據會被人工智能公司用來訓練算法模型，然後運用到圖像識别、語音識别、自動駕駛等不同領域

在整個人工智能體系中，算力、算法和數據是人工智能進化的三大元素，分别承擔着人工智能基礎設施能力、工作指導方法和算法進化依據的角色。這三大元素相輔相成，共同推動人工智能的智慧化進化水平。在人工智能運行模式中，“數據”作為至關重要的參與元素，從本質上決定了人工智能的進化水平。因為通常來說，數據标注得越準确，數量越多，模型效果越好，最後的産品效果就越好。換句話說，“數據”作為人工智能系統中的算法依據，就是人工智能學習的教材，是人工智能的燃料機

機器會代替人類嗎

這個問題從數據标注這個行業出現以來，就一直困擾着從業者，也是很大一部分标注員擔憂的，他們的工作是幫機器更好地學習，促進人工智能行業的發展，而當行業發展到一定階段，那還需要人工嗎？

數據标注員所做的工作就是在加速自己失去這份工作。開發一款能夠實現自動化數據标注的工具，既是在解放人力，又是行業發展的必然結果。一旦智能化的數據标注工具能夠替代人工，即使是能部分替代，數據量和質量都會快速提升，進而推動算法成熟得更快。而市場上已有企業在開發自動化數據标注工具，嘗試用AI取代“AI民工”

機器會代替人類嗎？或許，馬雲先生在2018世界人工智能大會上所說的話，至今仍有啟發意義：“蒸汽機釋放了人的體力，但是蒸汽機并不是模仿人的體力，汽車比人跑得快，但是汽車并不是模仿人的雙腿。未來的計算會釋放人的腦力，但是計算機不是按照人腦一樣去思考，機器必須要有自己的方式去思考。”

讓計算機擁有自己的思考方式，是一個複雜的過程，在這個複雜的架構中，數據标注是滋養這個系統運轉的燃料，通過不斷升級改變的标注内容來适應不斷強大的人工智能。汽車的出現，讓馬夫失業了，但是馬夫并沒有活不下去，而是去做更高級的工作，比如司機、汽修人員。19世紀紡織業突飛猛進發展，一些任務變得自動化，大量紡織工人下崗，但機器降低了制作衣服的成本，人們對布料的需求也在增長。服裝需求的增長又帶來了新的就業機會，工廠不得不雇傭新一代的工人，學習操作複雜的機械。當一些需求被滿足時，又會産生新的需求。新技術、新科技，從來都不是人類的限制，而是人類一種認識和思考世界的方式，我們借助新技術為自己的未來确定一種生活方式

如何在這個行業發展

AI技術不再僅僅停留于熱門概念，而是對傳統業務實現了效益的提升乃至颠覆，迄今為止AI技術逐漸在不同的行業和市場中得到廣泛應用，并産生了實際業務價值，且AI訓練師和AI機器人在電商服務、健康問診、生活購物等領域展現出高效的服務能力

有專家表示，如果AI訓練師能系統地積累經驗，把感性經驗總結為理性認識，通過不斷地持續練習，總結出更深層的原理，進一步提升創造性，在職場上更有競争力

但就目前而言市場上關于數據标注系統而全面的培訓少之又少，對于普通人的實際意義不大……依舊沒有解決“社會上班族”、“轉型創業者”想要學習人工智能領域相關技術的痛點！

也有從業者表示：“對AI技術的深入理解，以及在特定領域的業務積累和資産沉澱，會逐漸提升這一崗位人才的不可替代性。”

因此我們也是積極探索緻力于幫助企業及其他創業者培養優秀數據标注人才，打造優秀标注團隊，為合作夥伴提供全面而又系統的人才培養模式與方法，打造集數據服務、技術管理為一體的行業孵化服務，助力團隊孵化成長～