大数据基础数据标注行业的春天还是冬天?

中国数据标注行业起步比较晚,但是存在时间比较长的平台,也有6年以上的时间了。


比如群音标注,比如百度众测。


AI行业离不开大数据


这6年多的时间里,从来没有像今年一年,一次性冒出这么多数据标注相关平台的时候:网易,新浪,京东,百度,讯飞,阿里,腾讯。太多太多的互联网公司涌入了这个行业,造成的连锁反应就是数据标注行业的认知普遍化,参与人数更多,非常多,很多的互联网相关人士开始进入了。


太多涌入的公司造成了行业的混乱


这是门槛最低的时候,这是平台最多的时候,这是工作室及公司最多的时候,同时也是BUG最多的时候。


参与行业的人鱼龙混杂,走人情关系的,走利益关系,走技术的,走低劳动力的,太多太多了。


如果你把所有平台的数据统合起来,你会发现,数据标注的数据量,从来,从来没有这么多过,京东微工,京东众智,百度众测,百度掘金,网易众包,搜狗众测,阿里众包,QQ众测,爱标客,还有更多更多,我不知道的,我不了解的。


大数据的基础,离不开人工标注


这么多的平台,这么大的数据量,但是,中国人口太多了,14亿人口,一年多点的时间内,融入这个行业的公司,团体,多达几千上万家。


大的公司,全职几百人,兼职几万人,小的公司,全职十几人甚至几十人,兼职也能多达几百上千。


于是很多人就喊,数据标注的冬天已经到了,现在是数据的枯竭期,确不想一下,一开始加入这个行业的是什么人?微商,刷单团体,网游工作室,打码人士,稍微懂点技术的广告联盟转来的人,百度SSP过来的人,自媒体人士。扩张的手段更恶劣,虚假宣传,无限拉下线,造谣有关系,具体点说,就是传销模式。


传销模式就是一传十,十传百


他们不是靠自己投入去赚钱,而是靠拿到数据,然后招募下线,转包出去,收代理费去赚钱,他们的下线一旦快赔了,重新转移风险,在找下一级;或者第二种模式,拿到数据,吃提成,往下放。


这不是数据标注行业的冬天,而是数据标注行业正规团体的冬天,是传销式扩张团体的春天。


行业的冬天,整个团体只能寻找新出路


平台本身就没问题了吗?各大数据平台规章制度不完善,用人年轻化的,承受不住马屁攻势;用人中年化的,承受不住金钱攻势;用人稳妥化的,承受不住人情攻势。


糖衣里面,是毒药还是救命良药


这是冬天,最寒冷的那种,平台方不作为,或者作为不到点子上去,毫无意义;团队方,把自己定位太低,你自己都不把自己当人看了,应该有的权利和义务,也就一无所有了。


一无所有


当你本身应有权利自己放弃的时候,不要想着去维权,你已经失去了维权的资格;当你把这个新兴行业作为一个正规行业去对待的时候,你已经失败了;当你想要公正公平的时候,已经表明你处于被不公正不公平的地位了,这个位置坐上了,你就一无所有。

推荐文章

说到人工智能,除了某些很酷的前沿应用外,其实对于这个话题我们经常会想到「假」这件事,用人工智能完成的造假除了一些灰产之外,更成为了一种娱乐方式,其中最有名的可能就是 AI 换脸的了,这种换头术至今还在 B 站大肆流行着。相反的,AI 应用在现实中带来的「真」变化可谓少之又少。不过最近美国麻省理工学院的研究人员发现了一种与「造假」相反的 AI 研究,这种研究反而需要 AI 来点「真」的东西,准确的说是针织的东西。这项研究让人有点出人意料,谁能想到机器学习的能力会用在复制针织品身上呢?▲ 图片来自:Shima Seiki USA Inc.首先我们要回答一个问题:为什么不能直接交给 Shima Seiki 这样的自动针织机进行「复制」或「创造」。关于这件事如果你拿出几件自己的针织衫看一下可能就知道答案了,在很多的针织品中实际上表面并不是完全平整的,商家为了满足个性化需求通常会在针织品上再做出不同的针织图案,而这些图案的织法和其它地方是不同的,也正是因为了有了这部分「创意」存在,死板的自动针织机就无法完成这项任务了。▲ 图片来自:zdnet为此研究人员中有了一项新的想法,要使用自动针织机需要大量的专业知识为其「编程」,所以他们想出了用一种方便理解的软件去简化这个流程,即便是没有相关经验的人也能够上传自己的作品。但即便如此这仍然需要大量手动去设置指定图案的织法,而这就是机器学习有趣的地方,通过神经逆编织网络,它可以通过算法去学习针织手法。然后将真实的织法与设计图案相结合,并转换成自动针织机能够识别的指令。你可以将这种模式成为「计算编织」。不过就如包含补充材料的论文中详细描述的那样,神经网络必须计算两个不同的东西:它必须首先计算所展示的服装的理想表现形式,然后再计算所涉及的针脚。▲ 图片来自:zdnet首先,神经网络被送入两种样本,即作者从头开始编织然后拍摄的针织服装真实照片,然后由他们的软件合成服装图像。合成之后的图片会比真实世界的照片更简洁。为了将设计图案与真实图案进行融合,AI 其中起到了很大作用。▲ 图片来自:zdnet 然后进行 IMG2PROG,就是将图案转换为指令,支持将这种像「混合图层」之后的合称图案导出指令,为了简化过程,程序开发者定义了 17 条基本针织手法的指令标签,而合成图案上会带有这些标签,再通过神经网络与这些标签进行「交叉熵」优化,最后完成机器统计,再输入自动针织机,大功告成。这就是 AI 有趣的地方,它是一个人与机器之间沟通的桥梁,理解人类的自然语言、想法已经创造力,并将其转换成机器与数字世界的语言。在未来,很多事你未必懂得具体的实现过程,但只要你有足够的想象力,AI 就能帮助你将其变成现实。

热门文章

        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。