我们是人工智能背后的人工

人工智能的发展如火如荼。其背后必不可少的要素之一便是供机器学习的大数据采集工作,如今依然出自人工之手。在中国西部异军突起的贵州省的深山之中,就有一群大数据采集者,他们是“人工智能背后的人工”。

沿着贵阳市区刚修好的公路驾车50多公里,就到了百鸟河数字小镇。小镇上一个容纳400多人的数据工场,电脑前坐满了来自附近一家扶贫高职的学生,他们来自各个专业,来这里主要进行数据标注的实习。把人工智能需要识别的数据,通过分类、画框等方式标注出来。标注好的数据将用于“人脸识别、无人驾驶、语音识别”等高科技项目。譬如,把道路上的汽车、行人、红绿灯等框起来,用于自动驾驶训练等。

数据标注部接到新项目,采集不同场景下的三十二套动作,学生们按照图纸中指定姿势拍下照片。数据标注是劳动密集型行业,门槛不高,经过几天培训就能上手。每天上班七八个小时,一个月挣2000元。这些学生的家乡属于贫困帮扶地区,网络闭塞,4G网络信号还没延伸到这里,村里没几户人家能上网,更别提人工智能和大数据了。

今年3月26日,一家互联网公司在北京发布了首款人工智能视频音箱。音箱的语音识别大数据,正是出自于这些标注员。随着人工智能产业的飞速发展,需要的数据量也在持续增加,贵州的这家数据工场,已经不能够满足甲方的要求。紧邻工场,又租下了一幢三层的楼,等待装修好继续扩招标注员工。

这令人想起卓别林的《摩登时代》。100多年过去了,就这些学生而言,人机关系依旧。区别在于,在流水线上,卓别林做的是单调重复的体力劳动,人是机器;在数字小镇,学生们做的事同样单调重复,只不过是脑力劳动,人是“数字机器”。

小纯就是其中一位标注员,他对未来前途感到迷茫,“即使数据标得再好,还是没有前途”。

或许,“数字机器”只能偶尔显示生命的鲜活。

傍晚下班,小纯在路旁看见一簇花开了,赶紧拿起手机过去拍,“花开很美,可惜白天没有时间去看它最美的样子”。

这是人工智能产业链的一部分,“供给侧”。眼下,贫困山区中坐在电脑前框图的高职学生,这些年轻人也是“人机回圈”中的一部分。人机回圈的另一部分是“需求侧”,是一线大城市的自动驾驶研发和语音识别、图像识别等其他人工智能。

小纯和同学们正在源源不断地为北上广深的人工智能公司提供数据。他们想象不到,在人工智能“需求侧”一侧的模样。学生对被自己框住的汽车一概不了解,时常会好奇,标注里的SUV长什么样,无人驾驶是不是真的安全,还要不要考驾照等等。

在人机回圈中的两部分人,供给侧和需求侧之间存在着被忽视的“数据折叠”。

在数字小镇,小纯和同事们正在“以人工喂养人工智能”。卓别林“喂养”的是没有生命不会长大的机器。人工智能不一样,在“喂养”中一步步长大,最终可以轻而易举地把需求侧扩展到数字小镇。

在热潮背后,小纯和他的同学也在担心着,他们教会了机器人学习工作,而未来的机器人会不会取代他们。

现在看来,他们的担心多半多余。在中国,只要存在这样廉价的数字工人,人工智能产业链的需求侧就不会主动延伸和覆盖到这样的供给侧。在以大数据著称的贵州省,脱困脱贫有待时日,成为人工智能产业链供给侧的一个环节来喂养人工智能,或将是一段时期的客观事实。

因而,数据,依然不得不折叠。


本文来自《中国科学报》 (2018-05-04 第2版    博客)


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