数据标注员成就了今天的人工智能

数据标注员成就了今天的人工智能,

为什么说AI对人类劳动力来说是个好消息

盖蒂盖蒂

人工智能(AI)在未来的工作中扮演什么角色?从目前的趋势来看,它将使企业更智能,流程更高效,体验更个性化,客户更满意 - 尽管这并不能阻止那些有先见之明的Cassandras做出更可怕的预测。为了听取他们的讲话,一个新的大师类天才机器将逐渐但不可避免地从一个接一个的职业取代人类,直到我们大多数人闲置和贫困。我相信现实并不是那么反乌托邦 - 但它可能同样具有变革性。

这不是第一次将技术创新视为对人类劳动的至高无上或必要性的威胁。在缝纫机发明四十年后,第一家机器制衣厂被工人们害怕失去工作而被烧毁当然,今天全球服装业雇佣了大约4000万人同时,缝纫机的商业化使消费者能够更有效地制作和修补自己的衣服,有助于增加对织物的需求,扩大普通人的衣橱,并使以前辛苦的手动任务更快更简单地完成。

恐惧是这些可怕预测的根源。人们担心机器会从人类中获取工作或者超越我们,从而彻底取代我们。我相信现实是,通过教这些机器来接管我们日常的日常任务,我们给予自己更多的自由和灵活性,在我们的领域保持领先,并为自己提供更多的个人和职业发展机会。


缝纫机和人工智能系统之间存在明显差异,但在我看来,他们有朝一日都会证明反思恐惧和毫无根据的假设无法预测革命性技术的未来。也不是天上掉馅饼的幻想 - 我们还没有飞行喷气背包去工作或以药丸的形式吃饭。重要的是要清楚地了解人工智能跨行业的潜在好处,以了解如何最好地进行。

让AI为我们工作,而不是相反

AI是一种工具。从锤子到启发式分析引擎的任何工具都可以使其用户更加高效,高效和高效。人工智能系统可能会从人类的手(或大脑)中完成某些任务,但我相信它会使人类更有效,而不是更少的必要。例如,AI的一个主要用途是模式识别。在安全上下文中,这可能意味着发现IT环境中的异常活动或行为可能表示存在违规行为。如果没有人工智能,你需要投入更多的人工来发现这些异常现象,但你也会发现更少的异常情况,减少违规行为并减少故障中的漏洞。同时,该业务受到更多损害。这对员工来说最好吗?

现在将AI和机器学习技术添加到安全团队的工具库中。利用这些工具在后台寻找异常和威胁 - 利用我们教过的技能 - 安全和IT专业人员可以专注于更全面的安全方法。特别是,通过使技术更加智能化,我们可以解决每个企业安全态势中最薄弱的环节:人的因素。更智能的系统创造了更简单,更安全的工作体验。智能数字工作区可以包含更少的登录步骤(因此人们不会想要在Post-Its上使用快捷方式或写密码),无需将白名单或黑名单应用列入白名单(这种做法与IT员工一样讨厌) ,允许通过公共网络的安全连接(对于那里的星巴克Wi-Fi战士)等等。AI也有助于提高生产力。一个 普华永道的一项研究 发现,到2030年,人工智能有可能将全球经济的生产力和GDP潜力提高26%。

在安全的情况下,AI使团队的努力更加成功,而不会取消他们的工作。作为可能产生更大影响的二阶效应,它还可以通过提高人们工作方式的效率和灵活性,使整个员工队伍更加有效。当人们可以在更多场景中更轻松地工作时,他们可以为业务带来更大的价值,有助于刺激增长,从而实际上可以增加公司对劳动力的需求。从这个意义上说,人工智能不会取代人,它会使人们充满活力 - 这对整个组织都有好处。

随着人工智能的补充和增强计算的人性因素,您可以在整个组织中看到这些战略优势。通过自动执行平凡的任务并消除错误,AI可以提高业务效率。通过从当今令人眼花缭乱的设备和连接矩阵产生的大量数据中获取洞察力,它可以帮助我们做出更明智的决策,为企业,工人和客户带来好处。通过帮助我们跟上数字化转型的闪电步伐,它可以让我们通过主动解决问题和智能策略来管理风险,以防止漏洞发生。

在更高的层面上,我相信人工智能对解决目前困扰我们经济的巨大人才短缺至关重要。我们需要技术来减轻人类的平凡任务,因此我们可以专注于推动业务发展的更高层次的任务。对于竞争那里的人才的个别公司 - 特别是那些我们一直听到的千禧一代 - 智能工作场所技术对于赢得人才战争至关重要。人们越来越期望他们应该能够以他们想要的方式,他们想要的地点和时间工作。AI可以在不影响安全性的情况下提供灵活性,因此人们可以获得现代工作体验,帮助他们做最好的工作并拥有最好的职业。

人工智能不会崛起并接管世界。它学习我们教它的内容 - 我们正在教它我们希望我们的未来工作看起来像:安全,灵活,高效和高效。



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数据集是人工智能(AI)的生命线 - 可以说,它们使模型成为可能。但是,没有相应注释的数据取决于正在运行的算法的类型(即,监督与无监督),或多或少是无用的。这就是为什么像Scale这样的样品标签创业公司筹集了数千万美元,并吸引了优步和通用汽车等客户。这就是为什么Kevin Guo和Dmitriy Karpman共同创办了Hive,这是一家使用由数十万志愿者提供的注释数据来培训特定领域AI模型的创业公司。拥有近100名员工的Hive在从PayPal创始人Peter Thiel的创始人基金和其他人那里筹集了超过3000万美元的风险投资之前不久推出了旗舰产品--Hive Data,Hive Predict和Hive Enterprise。“我们建立了[Hive],因为我们觉得虽然围绕人工智能和深度学习有很多兴奋,但我们没有看到很多实际的应用程序正在构建,”郭在电话采访中告诉VentureBeat。“有很多炒作,但他们真正要解决的问题似乎并不明显。大多数这些都是有些工作的演示,但并不是真正的企业级。“为此,Hive通过Hive Work招募了大部分人类数据贴标人,Hive Work是一个智能手机应用程序和网站,指示他们完成分类图像和转录音频等任务。作为交换,Hive发放了一小笔奖励 - 每周数万美元。(郭说它可以使用“激增定价”来确保在必要时更快的周转时间,例如当Hive客户有特定项目时。)该战略取得了成功。Hive在其贡献者社区中的30多个国家/地区拥有近700,000名用户,他们每天帮助处理大约一千万个标签,准确率达到99%。(这种准确性部分归因于一个淘汰系统,它每隔一段时间就会进入“已知”任务,确保用户不会对系统进行游戏。)客户通过提供数据标签服务的Hive Data挖掘员工队伍。针对多个垂直行业量身定制。“获取培训数据来构建这些模型实际上非常非常重要。从某种意义上说,自动化的唯一方法就是招募大量的人力,这几乎具有讽刺意味,“郭说。“你可以拥有最好的框架,但如果没有良好的训练数据,你将无法获得良好的输出。我把它比作一个人类的头脑:你可以拥有最聪明的大脑,但如果你不教这个大脑猫狗之间的区别并展示它的好例子,它就永远不会认识到猫与狗之间的区别。“Hive Work的输出还提供Hive Predict,为企业提供定制设计的计算机视觉模型,帮助企业实现业务流程自动化; Hive Enterprise,针对汽车,零售,安全和媒体等领域,提供从头开始构建的专有数据的定制深度学习模型。Hive使用基于Google开源TensorFlow框架的后端,通过API或云开发AI系统,或与集成合作伙伴合作设计内部部署解决方案。到目前为止,凭借其内部服务器和网络基础设施,Hive创建了机器学习模型,可识别活动,预测年龄和性别,对汽车进行分类,确定相机传感器与感兴趣主体之间的距离,甚至可以检测爆炸等事件,电视节目中的枪声,战斗和广告。郭拒绝透露Hive的任何客户的名字,但表示每个客户每个月都会发出数千万的API请求。Hive的模型之一 - 徽标模型API - 当然会检测徽标,但也会检测它们显示的产品或广告以及它们可见的持续时间。Hive声称,与Google Vision Cloud的5%召回率和66%的精确度相比,它具有99%的召回率和98精度。Hive每周增加100个徽标,目标是在2018年第四季度达到10,000。“我们的质量标准远远高于其他所有人,”郭说。“我不希望[Hive]成为另一个真正过度的人工智能公司,它实际上无法构建技术,我认为这对整个空间来说并不好。”

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        对数据标注行业稍微有些了解的人都知道数据标注进入门槛低,适合很多人兼职也适合创业。        正是因为数据标注行业的门槛低这个特点最近两年从事数据标注的小公司小工作室如雨后春笋般的遍布全车大大小小的县城。        但是目前有个有趣的现象,那就是有很多进入数据标注行业做了一段时间的人慢慢的感觉数据标注行业就是个坑?为什么有些人会说数据标注就是个坑呢?        其实对与有上述问题认识的人我们认为,这些人多数都是有于对这个行业对自身条件的不了解,盲目的开始进入数据标注行业的。为什么我们会这样说呢?下面就给给大家来分析下到底有哪几方面的原因:        一、有相当一部分人是听了朋友或者网上消息说这行很火爆,好做,门槛低,也有一部分人了因此租办公室买电脑招人,然后就去群里面找分发项目的人就开张干起来了。可实际上这些人他们大多数都没有充分了解数据标注行业,更没有认真仔细得去调查分析,到底自己能不能做好一个项目,到底自己能不能有质有量按时交付的完成一个项目,到底自己有没有这个能力来管理项目。更多的人也没有去用长远的眼光去考虑数据标注项目。        二、数据标注项目虽然入门门槛低,但是相当一部分有于理解认知应变能力上都不能保证去做好数据标注项目,还有一部分人由于自己对标注项目重视程度不足接到项目之后呢?不仔细认真的去阅读理解项目规则,更没有很好的对规则质检标准去培训员工,而对员工的要求主要看重每天的产出效率,从而导致接到手的项目做的质量很差,频繁的返工,有提项目甚至因为质量太烂项目方不给结算或者是结算比例很少,最终的结果就是做好些个项目但基本都是赔钱。        三、虽然业内人都 说数据标注简单,但是标注项目他也是一个系统性的工程,一个项目能不能做好并不简单的看项目好做就能赔钱。实际上决定项目赚不赚钱考验的是一个团队的项目管理水平,质量管理能力,运营能力各方面因素的。一句话再好赚钱的项目也照样有人赚钱也有人赚钱,要赚钱不是那么简单的。        四、还有些工作室 、小公司因为对行业不够了解等他们做了一段时间后发现,自己团队经常会没有项目做,而自己团队接项目的业务能力又不具备,甚至有的时候为了员工有活干去接一些价格极低根本就不赚钱的标注项目,时间稍微一长这些工作室团队就会赔上很多钱最终关门倒闭。        五、下来要说的就是一部分人人兼职人员由于认识不到位,对项目的规则质量要求 文件不认真阅读消化理解导致做的项目质量差返工有的甚至最后不结算,最终退出这行。更有一些人由于经验不足被标注行业的项目骗子给忽悠到辛苦劳动到最后结算时找不到人。        标注行业本身由于进入门槛低,做的人很行业内盲目打价格战,导致很多转手二手三手的项目在质量工期的要求下根本就不赚钱甚至赔钱,所以在这里也提醒大家做任何事都要谨慎而行。