人工智能数据标注员们最基本的工作是干什么
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蚂蚁新村7月8日问题：
在新村上岗的人工智能数据标注员们他们最基本的工作是什么
答案：关键点标注
解析：数据标注最基本的就是关键点的标注，也就是画框，框得不准确机器就可能"学坏”。比如人的姿态识别，就包括18个关键点，经过训练的标注员才能掌握这些关键点的标注，标注完成的数据也才能符合机器学习的标准。
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有多少智能，就有多少人工人工智能背后的数据标注师
“目前我国已有庞大的数据加工队伍，仅北京就有一百多家专门从事数据标注的公司，全国从事这项工作的人大概超过千万，很多头部的互联网技术企业都有自己的数据标注公司。”
目前人工智能落地场景不断丰富，智能化应用正改变着我们的生活。而在AI产业高速发展的背后，数据标注师这个新职业的从业人数也正在壮大。数据标注行业流行着一句话，“有多少智能，就有多少人工”。目前AI算法能学习的数据，必须通过人力逐一标注，这些人力为AI产业提供养料，构建了AI金字塔的基础。
近日，支付宝公益基金会、阿里巴巴人工智能实验室联合中国妇女发展基金会在贵州铜仁万山区启动了“AI豆计划”，这是该计划在全国启动的第一个试点地区。作为一种“AI+扶贫”的公益新模式，计划旨在通过AI产业释放出的大量就业机会，在贫困地区培训相关职业人才、孵化社会企业，让贫困群众实现在家门口就业脱贫。
这些从业者不需要背井离乡，她们可以受训上岗，为AI机器学习进行数据的分类和标注工作，让机器可以快速学习和认知文字、图片、视频等内容，成为一名“AI培育师”。
机器学习必需数据标注
AI数据标注员被称作“人工智能背后的人工”。“数据是人工智能的血液。当下是大数据基础上的人工智能，是数据智能的深度学习时代，可以说谁掌握了数据，谁就有可能做好。”中科院自动化所研究员、视语科技创始人王金桥告诉科技日报记者。他解释，当前的人工智能也被称作数据智能，在这个发展阶段，神经网络的层数越多，神经网络越深，需要用于训练的数据量越大，“比如目前人脸识别做得好的是中青年人脸识别系统，因为年轻人坐车住酒店，采集的数据量大，小孩和老年人数据相对较少。”
但同时，只有数据是没用的。对于深度学习来讲，数据只有加上标签才有意义，才能用于机器的学习和进化。“标注是一个必须的工作。”王金桥说。
王金桥介绍，从数据的收集、清洗、标注到校验都离不开人工。数据标注最基本的就是画框，比如检测目标是车，标注员就需要把一张图上的所有车都标出来，画框要完全卡住车的外接矩形，框得不准确机器就可能“学坏”。再比如人的姿态识别，就包括18个关键点，经过训练的标注员才能掌握这些关键点的标注，标注完成的数据也才能符合机器学习的标准。
不同的数据类型对标注员的要求也不一样。除了一般较为简单、可以通过培训掌握的标注，还有一些需要专业背景的标注，比如在医疗数据标注中，标注员需要做医疗图像的分割，把肿瘤区域标出来，类似工作就需要看得懂片子的医生完成。再比如地方方言或外国文字，需要的也是掌握那门语言的标注员。
人工标注帮助AI快速落地
随着人工智能的发展，数据的训练量非常大，数据标注公司应运而生，这些公司以网络方式运作，一个平台有产品经理和项目经理，接到一个任务就找人来做，大家通过网络群组报名后，由产品经理来培训，之后各自领取自己的任务，登录账号进行标注，检验经理校验合格后就付钱，不合格则需要重新修正。
“目前已经形成庞大的数据加工队伍，仅北京就有一百多家专门从事数据标注的公司，全国从事这项工作的人大概超过千万，很多头部的互联网技术企业都有自己的数据标注公司。”王金桥说，“这个阶段数据对性能的贡献是最大的，数据越多越丰富、代表性越强、模型效果越好，算法的健壮性和鲁棒性就越强。目前情况是大部分AI公司都还没有实现盈利，但标注公司除外。”
据王金桥介绍，国外也是一样，无人零售、无人驾驶等都需要大量的人力，基于用工成本的问题，除了隐私数据之外，他们会把标注工作放在第三世界国家完成，马来西亚、泰国、印度等国家都有数据标注分公司。
常见的报道中，数据标注总被描述为“血汗工厂”，这项工作和从业者被描述得廉价低质，人被重复性机械式的劳动异化。在王金桥的解释下，这一刻板印象也被逐渐打破。
他直言，目前这种大量的人工标注是有价值的，因为理论上解决问题很难，但有了大量数据，设计深度学习网络，可以在特定场景特定应用中用数据训练神经网络，从而在很多场景中可以让AI快速落地占领市场、驱动行业应用、促进行业升级和迭代。
“比如在手机玻璃缺陷、高铁轨道的缺陷、电网高压线绝缘子损坏等检测工作中，无人机拍摄画面后，由人来检测，随着数据量增加，机器得到的训练越来越充分，机器慢慢可以自动检测，类似工作可以很大程度上由机器代劳。”王金桥说，目前人工智能的智能性虽然比较弱，但在各行各业都会带来改变，这是AI推动产业革命的机会。
数据标注需求持续增加
“现在科研界研究的都是无监督、小样本的深度学习，通过三维合成数据，用虚实结合的数据生成方式来训练机器，尽量减少数据的采集和标注，让机器自主学习、自主进化。”王金桥说，但由于缺乏理论上的突破性技术，所以虽然技术增长速度很快，但整体水平还比较低，目前的深度学习还是依赖基于统计意义的大数据模型，这要求数据足够多、足够均衡、基本满足真实世界的分布。
因此，标注这项工作会一直存在。
但王金桥也表示，随着无监督、小样本深度学习的进步，重复性标注的工作量会越来越少。“机器的识别和人一样，人经过几千年的进化，用语言用文字记录和存储几千年的文明，所以看到桌子就知道是桌子，看到灵芝知道是灵芝。机器也需要不断理解更多的内容，有数据标签，它才能学习，才会有智能。数据的加工是一个长期存在的过程，由画框到基础词汇，慢慢形成自己的知识图谱，才能自我推理和思考。”
目前的数据标注公司基本采取“计件付费”的模式，标注员的待遇与任务量和难度直接相关，熟练工一天能标几千张图片，月收入最高过万。这项工作也有一定专业性，受过培训才知道怎么标、标得清楚，人也要认真细心。“每天产生的数据量太大了，数据量持续增加，对标注的需求也持续增加。”王金桥说。
据阿里巴巴集团副总裁、阿里巴巴人工智能实验室总经理陈丽娟介绍，贵州万山仅仅是一个起点，未来项目的整体规划将聚焦贫困地区，寻找更多更适合发展“AI标注”产业的地区来落地。同时，也希望更多的人工智能企业加入，把AI标注的订单定向输送给贫困地区，为贫困群众提供更多就业机会。陈丽娟说。
（原标题：数据标注师人工智能背后的人工力量）
在新村上岗的人工智能数据标注员们他们最基本的工作是什么 蚂蚁新村今日答案78
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7.8蚂蚁新村答案1.7.8答案
在新村上岗的人工智能数据标注员们，他们最基本的工作是什么
正确答案：关键点标注
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蚂蚁庄园每日最新答案小鸡宝宝考考你蚂蚁新村今日答案神奇海洋答案明日答案3.283.273.263.25数据标注员：做人工智能的眼睛
来源：经济日报
“我们就像人工智能（AI）的眼睛，带它看世界，理解世界，快速成长。”重庆瑞铭安普科技有限公司人工智能训练师吴宏羽这样描述自己的工作。
随着人工智能技术快速发展，越来越多的人工智能应用落地，人工智能训练师这个职业应运而生并不断发展壮大。2020年2月，人工智能训练师作为新职业被纳入国家职业分类目录。2021年，人力资源和社会保障部发布该职业的国家职业技能标准。“职业规范愈加清晰，折射出人工智能行业蓬勃发展的强劲势头，也更加坚定了我从事这份工作的信心。”吴宏羽说。
找到工作价值
2016年，从重庆工商大学人力资源管理专业毕业的吴宏羽进入一家银行工作，不久后辞职去支教。一次偶然的机会，她得知重庆奉节县政府正与百度共同建设人工智能数据标注基地，就选择加入其中，成为一名数据标注员。“此前，我从来都没有听说过数据标注员这个职业。经过了解，我知道这个职业还有一个名字叫人工智能训练师，有很大的发展空间，因此产生了浓厚兴趣。”吴宏羽说。
人工智能训练师是指使用智能训练软件，在人工智能产品使用过程中进行数据库管理、算法参数设置、人机交互设计、性能测试跟踪及其他辅助作业的人员，包括数据标注员和人工智能算法测序员两个工种。
刚接触这个职业时，从操作系统到工作流程，吴宏羽需要一点一滴从头学起。打开电脑，根据人工智能项目提供的各种场景图片，按要求对图片拉框、调整细节、标注不同类型要素，完成初步的数据标注。听上去简单，但因为对数据精细度的要求较高，有时候一张图片需重复操作数次。
在不断学习中，吴宏羽逐渐加深了对这份工作的理解，“人工智能就像刚出生的婴儿，什么都不懂，数据标注员要像老师一样一步步教它们认识、识别物品，把图片、语音、文本、视频等原始数据标注成人工智能可以理解的结构化语言”。通过反复练习，她的标注准确率不断提升，数据质量也就越来越高。
人们生活中常见的智能音箱、语音助手、网络客服、人脸识别等产品的背后，都有人工智能训练师的身影。“看到人工智能产品越来越聪明，人们的生活变得更加便捷和舒适，我找到了工作的价值所在。”吴宏羽说。
提高专业水平
行业的快速发展让吴宏羽感到惊喜。随着人工智能产业加速与各行各业融合，数据标注基础服务需求量持续增长。仅一年的时间，吴宏羽所在的数据标注基地就培育孵化专业数据标注企业10多家，容纳了500多名数据标注师。“我们公司业务量也越来越大，从去年的20多人发展到目前近70人，高学历员工占比越来越高。”吴宏羽说。
让吴宏羽更高兴的是，在通过自己的努力推动智能产品更新迭代的同时，也见证了人工智能技术的快速进步。“我标注的自动驾驶项目最初大多是2D平面图片，适用于一些简单的户外路面识别系统，此后拓展到3D立体图像，更加贴合实际驾驶场景，再演变为2D与3D融合标注，有的还包括手势采集，以便智能系统更好识别理解驾驶员或者数字人的动作。”吴宏羽说，“从人工智能项目数据标注的变化，能感受到我国无人驾驶技术的不断飞跃，我觉得挺酷的。”
由于工作表现突出，吴宏羽如今已成为一名审核质检员，负责审核其他数据标注员的工作。但在她看来，这份工作依然充满挑战，要持之以恒地学习。“数据标注员需要了解不同应用行业的背景知识，根据不同项目特点做出不同标注。同时，由于每次操作的工具平台都由项目方决定，基本不同，因此，数据标注员要熟悉各个标注平台的操作方法，不断学习新的标注规则。”吴宏羽说。
尽管目前行业需求旺盛，但吴宏羽还是产生了强烈的职业危机感。“人工智能培训师职业门槛不高、可替代性强，从业者需要不断提高专业技能水平，增强竞争力。”吴宏羽说。为此，她规划了未来职业发展路线。一方面，了解更多人工智能行业的前沿趋势，掌握语义分割、文本标注等更多技能；另一方面，努力从标注师成长为培训师，为有志从事这个行业的人提供培训、指导服务。
“身边一些朋友了解我的工作后，也选择投身其中，这让我很开心。”吴宏羽说，希望未来会有更多人认可并加入人工智能培训师职业中。（经济日报记者徐胥）
数据标注员：做人工智能的眼睛
“我们就像人工智能(AI)的眼睛，带它看世界，理解世界，快速成长。”重庆瑞铭安普科技有限公司人工智能训练师吴宏羽这样描述自己的工作。
随着人工智能技术快速发展，越来越多的人工智能应用落地，人工智能训练师这个职业应运而生并不断发展壮大。2020年2月，人工智能训练师作为新职业被纳入国家职业分类目录。2021年，人力资源和社会保障部发布该职业的国家职业技能标准。“职业规范愈加清晰，折射出人工智能行业蓬勃发展的强劲势头，也更加坚定了我从事这份工作的信心。”吴宏羽说。
找到工作价值
2016年，从重庆工商大学人力资源管理专业毕业的吴宏羽进入一家银行工作，不久后辞职去支教。一次偶然的机会，她得知重庆奉节县政府正与百度共同建设人工智能数据标注基地，就选择加入其中，成为一名数据标注员。“此前，我从来都没有听说过数据标注员这个职业。经过了解，我知道这个职业还有一个名字叫人工智能训练师，有很大的发展空间，因此产生了浓厚兴趣。”吴宏羽说。
人工智能训练师是指使用智能训练软件，在人工智能产品使用过程中进行数据库管理、算法参数设置、人机交互设计、性能测试跟踪及其他辅助作业的人员，包括数据标注员和人工智能算法测序员两个工种。
刚接触这个职业时，从操作系统到工作流程，吴宏羽需要一点一滴从头学起。打开电脑，根据人工智能项目提供的各种场景图片，按要求对图片拉框、调整细节、标注不同类型要素，完成初步的数据标注。听上去简单，但因为对数据精细度的要求较高，有时候一张图片需重复操作数次。
在不断学习中，吴宏羽逐渐加深了对这份工作的理解，“人工智能就像刚出生的婴儿，什么都不懂，数据标注员要像老师一样一步步教它们认识、识别物品，把图片、语音、文本、视频等原始数据标注成人工智能可以理解的结构化语言”。通过反复练习，她的标注准确率不断提升，数据质量也就越来越高。
人们生活中常见的智能音箱、语音助手、网络客服、人脸识别等产品的背后，都有人工智能训练师的身影。“看到人工智能产品越来越聪明，人们的生活变得更加便捷和舒适，我找到了工作的价值所在。”吴宏羽说。
提高专业水平
行业的快速发展让吴宏羽感到惊喜。随着人工智能产业加速与各行各业融合，数据标注基础服务需求量持续增长。仅一年的时间，吴宏羽所在的数据标注基地就培育孵化专业数据标注企业10多家，容纳了500多名数据标注师。“我们公司业务量也越来越大，从去年的20多人发展到目前近70人，高学历员工占比越来越高。”吴宏羽说。
让吴宏羽更高兴的是，在通过自己的努力推动智能产品更新迭代的同时，也见证了人工智能技术的快速进步。“我标注的自动驾驶项目最初大多是2D平面图片，适用于一些简单的户外路面识别系统，此后拓展到3D立体图像，更加贴合实际驾驶场景，再演变为2D与3D融合标注，有的还包括手势采集，以便智能系统更好识别理解驾驶员或者数字人的动作。”吴宏羽说，“从人工智能项目数据标注的变化，能感受到我国无人驾驶技术的不断飞跃，我觉得挺酷的。”
由于工作表现突出，吴宏羽如今已成为一名审核质检员，负责审核其他数据标注员的工作。但在她看来，这份工作依然充满挑战，要持之以恒地学习。“数据标注员需要了解不同应用行业的背景知识，根据不同项目特点做出不同标注。同时，由于每次操作的工具平台都由项目方决定，基本不同，因此，数据标注员要熟悉各个标注平台的操作方法，不断学习新的标注规则。”吴宏羽说。
尽管目前行业需求旺盛，但吴宏羽还是产生了强烈的职业危机感。“人工智能培训师职业门槛不高、可替代性强，从业者需要不断提高专业技能水平，增强竞争力。”吴宏羽说。为此，她规划了未来职业发展路线。一方面，了解更多人工智能行业的前沿趋势，掌握语义分割、文本标注等更多技能；另一方面，努力从标注师成长为培训师，为有志从事这个行业的人提供培训、指导服务。
“身边一些朋友了解我的工作后，也选择投身其中，这让我很开心。”吴宏羽说，希望未来会有更多人认可并加入人工智能培训师职业中。
(责任编辑：毕安吉)数据标注员：做人工智能的眼睛
原标题：数据标注员：做人工智能的眼睛
“我们就像人工智能(AI)的眼睛，带它看世界，理解世界，快速成长。”重庆瑞铭安普科技有限公司人工智能训练师吴宏羽这样描述自己的工作。
随着人工智能技术快速发展，越来越多的人工智能应用落地，人工智能训练师这个职业应运而生并不断发展壮大。2020年2月，人工智能训练师作为新职业被纳入国家职业分类目录。2021年，人力资源和社会保障部发布该职业的国家职业技能标准。“职业规范愈加清晰，折射出人工智能行业蓬勃发展的强劲势头，也更加坚定了我从事这份工作的信心。”吴宏羽说。
找到工作价值
2016年，从重庆工商大学人力资源管理专业毕业的吴宏羽进入一家银行工作，不久后辞职去支教。一次偶然的机会，她得知重庆奉节县政府正与百度共同建设人工智能数据标注基地，就选择加入其中，成为一名数据标注员。“此前，我从来都没有听说过数据标注员这个职业。经过了解，我知道这个职业还有一个名字叫人工智能训练师，有很大的发展空间，因此产生了浓厚兴趣。”吴宏羽说。
人工智能训练师是指使用智能训练软件，在人工智能产品使用过程中进行数据库管理、算法参数设置、人机交互设计、性能测试跟踪及其他辅助作业的人员，包括数据标注员和人工智能算法测序员两个工种。
刚接触这个职业时，从操作系统到工作流程，吴宏羽需要一点一滴从头学起。打开电脑，根据人工智能项目提供的各种场景图片，按要求对图片拉框、调整细节、标注不同类型要素，完成初步的数据标注。听上去简单，但因为对数据精细度的要求较高，有时候一张图片需重复操作数次。
在不断学习中，吴宏羽逐渐加深了对这份工作的理解，“人工智能就像刚出生的婴儿，什么都不懂，数据标注员要像老师一样一步步教它们认识、识别物品，把图片、语音、文本、视频等原始数据标注成人工智能可以理解的结构化语言”。通过反复练习，她的标注准确率不断提升，数据质量也就越来越高。
人们生活中常见的智能音箱、语音助手、网络客服、人脸识别等产品的背后，都有人工智能训练师的身影。“看到人工智能产品越来越聪明，人们的生活变得更加便捷和舒适，我找到了工作的价值所在。”吴宏羽说。
提高专业水平
行业的快速发展让吴宏羽感到惊喜。随着人工智能产业加速与各行各业融合，数据标注基础服务需求量持续增长。仅一年的时间，吴宏羽所在的数据标注基地就培育孵化专业数据标注企业10多家，容纳了500多名数据标注师。“我们公司业务量也越来越大，从去年的20多人发展到目前近70人，高学历员工占比越来越高。”吴宏羽说。
让吴宏羽更高兴的是，在通过自己的努力推动智能产品更新迭代的同时，也见证了人工智能技术的快速进步。“我标注的自动驾驶项目最初大多是2D平面图片，适用于一些简单的户外路面识别系统，此后拓展到3D立体图像，更加贴合实际驾驶场景，再演变为2D与3D融合标注，有的还包括手势采集，以便智能系统更好识别理解驾驶员或者数字人的动作。”吴宏羽说，“从人工智能项目数据标注的变化，能感受到我国无人驾驶技术的不断飞跃，我觉得挺酷的。”
由于工作表现突出，吴宏羽如今已成为一名审核质检员，负责审核其他数据标注员的工作。但在她看来，这份工作依然充满挑战，要持之以恒地学习。“数据标注员需要了解不同应用行业的背景知识，根据不同项目特点做出不同标注。同时，由于每次操作的工具平台都由项目方决定，基本不同，因此，数据标注员要熟悉各个标注平台的操作方法，不断学习新的标注规则。”吴宏羽说。
尽管目前行业需求旺盛，但吴宏羽还是产生了强烈的职业危机感。“人工智能培训师职业门槛不高、可替代性强，从业者需要不断提高专业技能水平，增强竞争力。”吴宏羽说。为此，她规划了未来职业发展路线。一方面，了解更多人工智能行业的前沿趋势，掌握语义分割、文本标注等更多技能；另一方面，努力从标注师成长为培训师，为有志从事这个行业的人提供培训、指导服务。
“身边一些朋友了解我的工作后，也选择投身其中，这让我很开心。”吴宏羽说，希望未来会有更多人认可并加入人工智能培训师职业中。
【责任编辑：张瑨瑄】