在中國小城市、鄉(xiāng)鎮(zhèn)，無數(shù)年輕人正成為“數(shù)據貼標人”，他們每天坐在電腦前八小時，點擊幾十張照片，概述背景、前景和特定物品。他們的工作為AI公司的算法提供和處理大量數(shù)據。隨著技術的進步，那些“低技能”的工作者將會失業(yè)，但也創(chuàng)造了很多“低技能”的工作。

周俊凱的辦公室坐落在東沙河的邊緣，這是一條靜謐的河，它把將位于中國中部河南省的31.8萬人的小縣城民權縣新舊兩個部分區(qū)分開來。在這里，19歲的周俊凱和他26歲的堂兄今年夏天一起創(chuàng)辦了他們的小型數(shù)據貼標工廠。

他們創(chuàng)辦的“俊鵬科技公司”辦公室在一個租用的傳統(tǒng)庭院住宅里面，是典型的河南農村。這棟房子很大，有兩三層高，不像中國大城市普遍存在的公寓樓。在房子后面，一名男子在一片土地上耙葉子，周俊凱說，這些土地是一片莊稼地。

周俊凱（右）和他的表哥

在房子里面，唯一溫暖的房間是辦公室，十幾個年輕人坐在寬大的發(fā)光屏幕前。在11月的某一天，屏幕和熒光燈幾乎不能照亮房間，當?shù)匚廴境潭纫呀涀钃趿颂枺奶帍浡鴿忪F。

“俊鵬科技公司”的員工

這些年輕人是“數(shù)據貼標人”，他們每天坐在電腦前八小時，點擊幾十張照片，概述背景、前景和特定物品，所有這些都是根據正在進行人工智能的客戶規(guī)格而定。有些人可能會標記醫(yī)療掃描圖片，有些人標注風景和樹木的照片，還有些人標注無人駕駛車輛的道路圖片。這些都是人工智能算法學習“看”的數(shù)據。

人工智能行業(yè)依賴于這種廉價的人工，因為算法和“機器學習”在很多情況下都是由真人訓練。

人工智能需要大量數(shù)據來學習和辨別模式，無論是圖片、音頻還是文本，因為它們不同于人類解釋媒體。要教授算法如何準確識別蘋果是一個蘋果，它需要成千上萬的蘋果圖片。此外，算法很容易上當受騙。在一項實驗中，安全研究人員發(fā)現(xiàn)，通過扭曲校車圖片，盡管人眼看不到這種變化，但人工智能系統(tǒng)再也無法識別它是一輛校車。

資金流入中國的人工智能產業(yè)，很少有地方比河南更好。在幾年前河南富士康工廠（生產蘋果產品）和電子工廠而聞名，現(xiàn)在，河南的城鎮(zhèn)現(xiàn)在擁有辦公室工作人員，他們正在進行艱苦乏味的輸入工作，讓計算機變得聰明。

咨詢公司AIB的研究顯示，去年，風險資本家向中國的人工智能創(chuàng)業(yè)公司投入了50億美元，這使得該行業(yè)的資金首次超過美國。中國政府已將AI領域作為優(yōu)先事項，并在去年夏天宣布一項雄心勃勃的政策：到2030年建設價值1500億美元的AI產業(yè)。

在推動中國經濟發(fā)展的制造工廠中，河南人民也發(fā)現(xiàn)自己擁有不斷增長的勞動密集型數(shù)據標簽公司這種邊緣產業(yè)，這些公司為算法提供和處理大量數(shù)據。除了中國最大城市有幾家大型企業(yè)外，這些數(shù)據標注公司主要分布在較小的城市、城鎮(zhèn)和農村地區(qū)。

周俊凱是在平頂山西部的鎮(zhèn)上看到一些類似數(shù)據工廠后，想到了自己開店。他的表兄弟們一起拿出家里多年的積蓄，購買了幾十臺電腦并租用辦公室。據他們所知，他們是民權縣中唯一的做這個產業(yè)的人。

“你不能指望擁有這么高工資的人來完成這項勞動密集型工作”

從貿易學院畢業(yè)后，周俊凱開始進入這一行，之前他一直在找工作，但卻處處受限。

19歲的周俊凱來自河南民權縣的一個村莊里。 他說，從貿易學院畢業(yè)后，他的工作選擇并不多。

“如果你不知道將來做什么，你可以去一個大城市，成為一名白領工作者，然后每天都要擠地鐵擠公交，”他說，“至于其他（領域），如果你想出人頭地，就需要大量的知識、經驗和教育。而這些是我們沒有的東西?！?/p>

他很難才找到了一份汽車修理工的工作。他說，在一家工廠干了很短時間就辭職了——那份工作太苦了，要一天工作14個小時。

“我以為我再也受不了（這些），”他說，但“現(xiàn)在從事的這個行業(yè)感覺它有潛力?！?/p>

韓金浩說，許多人現(xiàn)在正涌向數(shù)據標注行業(yè)。一年多前，他在河南省省會鄭州開辦了他的數(shù)據標注公司點我科技，目前擁有了100多名數(shù)據貼標機。

“雖然標注是相當?shù)图墑e的工作，但進入門檻相對較低，而且仍屬于人工智能行業(yè)?！彼f，“所以我們認為，如果我們可以從這里開始，然后慢慢地、一步一步地走向更高價值的東西?！?/p>

韓擁有超過6000種數(shù)據標注裝備，這些裝備已經在他建立的類似Craigslist的平臺上注冊，其中較小的裝備可以找到外包或雇用新員工。

18歲的趙夢瑤是個新手。她于今年10月開始在周所在的公司工作。當我訪問辦公室時，她正在追蹤停車場停車位的白線：畫面扭曲，線條彎曲，好像相機的一個魚眼鏡頭，但她輕松地將鼠標放置在它們上面。20分鐘后，趙夢瑤繼續(xù)處理她下一張照片。這是停車場的另一個角度的照片。

年輕姑娘正在學習如何給汽車標注

在她旁邊，一個年輕人則在描出一位歌手穿著的橙色連衣裙的蓬松邊緣。接下來，他開始描一個打高爾夫球的人的輪廓。

趙夢瑤曾經是一個婚禮攝影工作室的化妝師，但因為工作疲憊而辭職。有幾天她必須在凌晨4點起來準備客戶拍攝，而晚上7點才能回家。

而現(xiàn)在的工作節(jié)奏她很滿意：朝八晚六，中間休息一個半小時。在午休時間，她和她的同事還能聊聊天，聊聊共同玩的游戲。

她說：“我覺得這很不錯，這里很自由。”

趙說工資還可以：每處理一套照片（大概20張）就能獲得大概20元的報酬。她每天可以完成4到8套，即80到160張照片。當我問她認為照片會去哪里、有何用途時，她回答不知道。

我交談過的七位數(shù)據貼標者的月工資從2000元人民幣到4000元人民幣不等。這與中國工人的平均可支配收入或稅后收入相當——2017年為2164元人民幣。“鄭州有這么多可以獲得這種水平工資的工作。”25歲的點我科技員工王玉雙說。

點我科技大多數(shù)員工都只有20歲出頭。

AI照片識別教學的標準是使用ImageNet的圖像，這是一個由斯坦福大學教授李飛飛和她的團隊創(chuàng)建的超過1400萬張圖像的數(shù)據庫。該數(shù)據庫依賴于亞馬遜的Mechanical Turk，后者將勞動密集型工作外包，例如照片標記的工作以幾美分/一張的報酬交給互聯(lián)網用戶去做。

但是，隨著世界各地的企業(yè)越來越多地轉向從無人駕駛汽車到醫(yī)療診斷等行業(yè)的人工智能應用，ImageNet和Mechanical Turk被證明是不夠用的。

你認為我們會讓沒有生命的東西控制人類嗎？

數(shù)據標注公司Awakening Vector的創(chuàng)始人Peter Yang說：“醫(yī)療業(yè)務需要非常細致的數(shù)據來讓人工智能學會如何做出區(qū)別，例如在CT掃描中區(qū)別腫瘤和眼球?！彼枰诖罅坎煌恼掌?，通過數(shù)據來指出照片中的腫瘤是什么樣子，這就需要人工的來點擊并標注圖片。

“但大多數(shù)人工智能初創(chuàng)企業(yè)只有少數(shù)全職員工，通常都是數(shù)據科學家?！?/p>

“這需要大量的體力勞動。你不能指望收入這么高的人做這種勞動密集型的工作，所以你必須把這項工作外包出去?！?/p>

此外，還有隱私和質量控制問題。

例如，醫(yī)學圖像需要保密。亞馬遜土耳其機器人（Amazon Mechanical Turk）的任務是由任何想賺外快的注冊用戶來完成的，而不是那些周一到周五都有固定工資的員工。

外包意味著這些業(yè)務現(xiàn)在在國內遍地開花。

Peter Yang的業(yè)務集中于新疆，客戶包括百度和跨國制藥公司諾華（Novartis）。韓金浩的公司為國內一些無人駕駛汽車初創(chuàng)公司服務，在河南和鄰近的山東省的一些小城市也設有分支機構。

傳統(tǒng)觀點認為，隨著技術的進步，那些“低技能”的工作者將會失業(yè)。學術研究大多也支持這一觀點。

但這并不意味著科技必然會取代所有的工作崗位。

波士頓大學科技與政策研究項目的執(zhí)行主任James Bessen說：“歷史研究表明，自動化帶來了就業(yè)熱潮?！?/p>

“以紡織業(yè)為例，在19世紀早期，由于布料太昂貴，大多數(shù)人只有一套衣服。但隨著科技的發(fā)展，一些任務變得自動化，降低了制作衣服的成本，人們對布料的需求也在增長。服裝需求的增長帶來了更多的就業(yè)機會。盡管紡織業(yè)被認為是“低技能”的行業(yè)，但隨著規(guī)模的急劇擴張，它也帶來了新一代的工人，他們不得不學習操作復雜的機械。只有當需求得到滿足時，就業(yè)人數(shù)才開始下降?！?/p>

就目前而言，我國的勞動力還算是廉價的。

這項工作也超越了圖片標注的范疇。許多公司還為語音識別、視頻標簽甚至原始數(shù)據付費。

對于一些工人來說，成為一個新行業(yè)的一份子有一種明顯的自豪感。

“我們正在做一些非?；A的工作，雖然只是幫助機器人學習和查看大量數(shù)據，但我們也是其中非常重要的一部分?！?/p>

那么如果有一天算法學會了自己識別事物，那么數(shù)以萬計的“低技能”人工智能人才會失業(yè)嗎？

韓金浩似乎對此漠不關心：“如果真的到了那個階段，那么人類可能就不會活著了。你認為人類會讓甚至沒有生命的東西控制人類嗎？我們只會教它如何為人類服務。我們不會把他教得那么好以至于有一天我們要為機器服務?！?/p>