训练人工智能的中国县城工人

作者 | 林石

原创** |

全世界都在谈论 ChaPT 将带来颠覆性的技术革命，但人工智能训练师李杰却一点也激动不起来。

为了完成单价 4 分钱的计件工作，李杰和几十个人坐在一间摆设如同初代网吧的屋子里，每天对着电脑划拉鼠标几千次。

他的职责是为训练人工智能模型准备“饲料”，将大量的文字、语音、图像打上标记——“眼珠”、“四川话”、“绿化带”。只有被标注过的数据，才能被人工智能模型识别，训练出它的分辨能力。

李杰做得最多的是道路图片标注，亦即给道路图片上的物体标注好名称、颜色等详细信息，业内俗称“拉框”。

效率高的时候，他一天可以拉 2000-3000 个框，按照一个框 4 分钱计算，他一个月能赚三千块左右。对于职校毕业、身在西北县城的青年来说，这份收入还过得去。

| 一家数据标注工厂

同样的场景也出现在非洲的肯尼亚。该国首都内罗毕有 30 多名工人，成为了 ChaPT 的数据标注员，他们每天工作 9 个小时，阅读 150-200 段文字，并标注出其中包含性、暴力与仇恨言论的内容。由于每天阅读大量极具冲击力的文字，有人会因为一段描写而做上一周噩梦。

这些工人能获得每小时 1.32 美元的税后收入，如果完成既定的任务，时薪可以上升至 1.44 美元，并有大约 70 美元的奖金，相当于一个月挣 2500 元—3000 元人民币，比当地一般蓝领工作强些。

在人工智能产品卷起巨浪的时候，从肯尼亚、乌干达再到印度、中国，水下还有一群不被看见的“人工智能训练师”，在简陋的工作环境下，以最简单的技能，与最前沿的技术产生了联系。

伺候人工智能

李杰对人工智能的理解，是手机上的智能语音助手，“就好像苹果的 Siri”。

他在职校念电子商务，同学大多去了电商公司当客服，他时常听到同学对工作的抱怨。相较之下，数据标注的工作枯燥，却也纯粹，他只需要按部就班地完成任务、“可以在办公室吹空调，也没什么难度，就是有点费眼睛”。

| 给汽车进行“拉框”，一张图片就要重复数次类似操作

在 2021 年版的《人工智能训练师国家职业技能标准》中，对该职业的能力特征描述是“具有一定的学习能力、表达能力、计算能力；空间感、色觉正常”，普遍受教育程度写的是“初中毕业”。言外之意，这是一份几乎零门槛的职业。

年过 50 岁的郭梅，原本在山西当地的煤矿上班，“抬头是山，低头是煤”。离开煤矿之后，她长时间找不到工作，**成为数据标注基地中的一名员工，每天要拉两千个以上的框。“我从来没有想过自己会和无人驾驶、人工智能有关系。”

| 正在给汽车拉框的数据标注员

除了“拉框”，李杰也会接到语音标注的项目，通常是甲方采集到的不同地域、不同人群的语音，李杰必须戴上耳麦，仔细地辨认出每一个声音的含义。

一天下来，他要听来自几百个陌生人在不同场景下的发言，可能是伴随着车流声、喇叭声的中年男人在马路上大声质问，可能是讲着广东普通话的阿姨对着麦克风发出指令，有时候，他甚至会听到脏话。

这些声音被李杰一一转录成准确的文字，有时还需要打上说话人的性别、情绪等更细分的标签，**教会人工智能模型理解人类的语言，用于智能客服、智能音箱、地图导航等产品中。

人工智能的三大基石是数据、算力与算法，数量越多质量越高的数据，往往越能够训练出更“聪明”的模型。

人工智能的主流方向是深度学习。在过去，由人来告诉机器，猫身上都有哪些特征，机器根据这些特征判断一个物体是不是猫；深度学习则是通过“喂养”大量不同猫的图片，机器就能自行归纳出猫的特征。这就需要大量经人工标注的图片，俗话说，有多少智能，就得付出多少人工。

数据标注领域有过一个神话——ImageNet 项目。这个项目数据库拥有超过 1400 万张已被标注的图片，其中识别出的物体种类超过 20000 种——包括 120 个不同品种的狗。

| ImageNet 图片集中有 1400 多万张标注图片，其中超 100 万张带有边框

项目源于斯坦福大学的人工智能专家李飞飞。2009 年，业内普遍研究方向都是模型与算法，她另寻蹊径，改进数据质量。如今，ImageNet 已经是世界上**的图像识别数据库，被用于成千上万个人工智能研究项目和实验。

而在 ImageNet 项目背后，是来自 167 个国家的 5 万名数据标注员，他们足足花了三年时间才完成了全部图片的标注。

李杰算是图片标注的老手了，通常发给他的数据包内通常会有数百张不等的道路拍摄照片，李杰需要按照项目方的要求，对道路上的车辆、行人、绿化带等物体标注。另外还有一种常见的标注任务，则是标注道路的车道线。

这种数据标注要求特别多，“框框不能超过也不能小于，更不能漏点，一出错误验收不合格就得重新拉”。这些数据的**流向是用于自动驾驶的机器学习，要确保驾驶安全，通常需要提供数以百万计的标注数据对人工智能加以训练——背后则是无数在电脑前点击鼠标、敲击键盘的李杰们。

互联网版富士康

贵阳，大数据之城。

在距离贵阳市中心约 50 公里的惠水县百鸟河数字小镇，有一家拥有超过 500 名数据标注员的公司梦动科技——其中的一半人，是附近盛华职业学院的学生。

大三学生郑成安在梦动科技实习，公司里的全职员工只有十来个人，管理层也是学校里的老师，“上课就是上班，老师就是经理”。

| 位于百鸟河数字小镇的盛华职业学院

他很热爱这份工作，数据标注给了他生活多一种选择。他在上高职之前甚至没碰过电脑，现在却可以凭借一份电脑前的**，一个月能拿到 1500 元以上的收入。

郑成安所在的惠水县，在贵阳 88 个县区中经济水平排在中游，2020 年时的 GDP 为 139.16 亿元，农村常住居民人均可支配收入 12924 元——相当于每月 1000 元出头。

有时候为了多挣一些生活费，碰上紧急的项目，郑成安会主动加班。他清楚地知道，标注员的工作很难一直做下去，他暗自下定目标，要成为管理标注员的人。

像贵阳这样的城市，中国不止一个。

数据标注产业的诞生最早可以追溯到 2005 年。当时，**计算机视觉专家、人工智能专家朱纯松从美国回到了故乡湖北鄂州，创办了莲花山研究院，筹建据称是当时世界上最早的大数据标注团队。

在深度学习成为人工智能主流之后，日益增长的互联网大数据成为了人工智能的**养分。

据数据公司 IDC 统计，全球每年生产的数据量将从 2016 年的 16.1 ZB 猛增至 2025 年的 163 ZB，其中 80%-90% 都是原始数据数据。这些在经过清洗和标注后，变成标准化格式数据，才能被人工智能所理解。

作为劳动密集型产业，数据标注企业更多地选在三四线城市落地，地方政府无论是为了扶贫或是搭上互联网的顺风车，都能与互联网公司们一拍即合。

2018 年，位于太原的山西转型综合改革示范区就与百度达成合作，打造了号称“全国范围内人员和产值规模**的单体数据标注基地”，基地占地面积超 1 万平米，已经引进了至少 35 家数据标注公司，超过 2000 名数据标注员。

| 百度山西数据标注基地

在新疆和田，有 4000 人在当地的数字经济产业园从事数据标注工作，和田地区更是抛出了“数据标注产业之都”和 10 万人数据标注就业基地的目标。

在河南，数百家数据标注公司从无到有；在济南，山东第一个数据标注基地，已经容纳了 1500 名“人工智能训练师”；在新三板上市的数据堂，也在保定、合肥，分别建立了容纳数百名数据标注员同时工作的基地。

而数据标注员身上的标签是“互联网民工”、“赛博流水线”。而对于绝大多数身在其中的人而言，一个互联网版的富士康，已经是当下不可多得的选择。

“教会徒弟，饿死师傅”

当数据标注成为“风口”，淘金者也随之而来。

2017 年，周华偶然在朋友口中得知，做数据标注能赚钱，刚刚创业失败的他，决定再赌一把。

他算过一笔账，一名数据标注员一个月的产值能到 7000 元，除掉 3000 元的工资和质检、场地设备等费用，还能赚 1500 元。“如果招 100 个人，一个月就赚 15 万元。”

他找来合作伙伴，采购电脑、确定场地，又迅速地**了一批没有学历、工作经验要求的数据标注员，紧锣密鼓地接单。

| 正在工作的数据标注员

此时的数据标注产业，赶上人工智能创业潮。根据前瞻产业研究院统计，数据标注公司从 2014 年开始不断增加，并在 2017 年达到高峰，当年数据标注相关融资事件达到 9 起，到 2021 年 4 月，已经有有 18 家公司获得融资，投融资事件 39 起。

数据标注行业有三种不同的公司，一种是大型互联网公司内部的数据标注部门，处理公司内部的数据；一种是像数据堂这类有自己基地的数据标注公司，他们有独立承接订单的能力，甚至外包给第三方；数量最多的则是以工作室形态存在的小公司，他们通常只能在众包平台上接单，或者第三方中介公司转过来的层层分包的订单——在平台上，他们或被称为“公会”、“团队”。

周华的工作室便属于**一种，当时主要依赖百度众测的平台订单，平台上会分发各类任务，在行业内称为“放题”，包括数据采集、图片标注、文本标注等。据百度众测的数据，平台上有 2500 万的注册用户。

但百度众测上的单并不是都能到周华的手里。有时候他必须主动承接一些二手乃至三手的订单，那些掌握渠道的公司则可以赚取差价。

同样和他一样撞上风口的，还有当时还是创业公司的星尘数据。

星尘数据的创始人章磊，在华尔街、硅谷工作 10 年，曾在投资平台 CircleUp 担任**数据科学家。2017 年回国时，他本想继续在投资领域创业，尝试打造一个投研机器人——通过对大量公司年报、招股书等金融文档的学习，辅助投资人决策。当时国内的数据标注往往往往只能机械化地完成客户需求，这种“新颖”的数据标注要求，业内难以实现。章磊却看到了机会。

他创办的星尘数据，号称为客户量身打造数据标注方案。这家位于北京三里屯的公司，早在 2018 年 1 月就完成 1000 万元人民币的 Pre-A 轮融资，**在去年 8 月又完成了 5000 万人民币的 A 轮融资，如今更多是做“数据标注平台”的生意——他们会去竞标大公司给出的数据标注订单，再分包给类似一些小型的“数据工厂“，周华是他们的其中一个合作伙伴。

2005 年成立的海天瑞声，在此次生成式人工智能风潮中更是“赚麻了”。这家在业内以语音数据标注著称的公司，21 年在科创板成功上市，今年一月以来，股价从每股 60 元左右暴涨到了每股超过 200 元。

| 海天瑞声最早从语音标注项目起家

毕竟对于国内众多研发人工智能的大厂而言，基础的数据标注是刚需，却不可能永远自己来做。那么只要有订单，无论是周华这样的工作室，还是海天瑞声、星尘数据这样的大公司，都能赚个盆满钵满。并非所有入局者都能有周华的运气，周华就知道不少同行，因为订单缺乏、结算周期长，公司早早退场。

当然，随着 GPT-4 和文心一言的陆续出场，人工智能正“升级换代”，数据标注行业也伴随着新的变化。

人工智能研究者们已经开始尝试向机器“喂养”未标注的数据与部分标注数据，亦即“半监督学习”，而不依赖于人工标注的自监督学习与数据标注，也在业界开始出现实践。

去年 6 月底，美国加州圣马特奥县的特斯拉办公室，多名特斯拉员工在一次会议中被告知，他们被裁员了。最终被裁员的 200 人中，大多数都是数据标注员。特斯拉目前正在开发的计算机 Dojo，就采用自监督学习技术，用于训练人工智能模型，对数据标注的需求正越来越低。

| 非洲的数据标注员

腾讯、阿里、字节跳动等一众大厂，也都在研发自监督学习的算法，甚至有些数据标注公司也都已经有 60% 内容来自于机器的自动化标注。

李杰听过一个说法，数据标注员是“人工智能的老师”，是他和同事们日复一日的拉框，教会了人工智能理解人类世界。

但他从没想过，当人工智能时代真正到来的那一天，取代他们的，恰恰会是自己曾经的学生。

（为保护隐私，文中人物均为化名）

参考资料：

TIME《OpenAI Used Kenyan Workers on Less Than $2 Per Hour to Make ChaPT Less Toxic》

财经《火爆“智能”下的惨淡“人工”》

第一财经《人工智能背后的“人工”：谁在训练 AI？》