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揭秘AI训练内幕:帮助AI进化的除了专家,还有全球无数上班族

发布时间:2019-08-21 06:23 所属栏目:[经验] 来源:金鹿审校
导读:划重点: 在AI系统能够学习之前,必须有人标记提供给它的数据,这项工作对自动驾驶汽车、监控系统和自动化医疗等AI的创造至关重要。 大型科技公司对注释数据的工作往往保持沉默,因为他们面临着隐私维权人士对他们存储并与外部企业共享大量个人数据的担忧

划重点:

  1. 在AI系统能够学习之前,必须有人标记提供给它的数据,这项工作对自动驾驶汽车、监控系统和自动化医疗等AI的创造至关重要。
  2. 大型科技公司对注释数据的工作往往保持沉默,因为他们面临着隐私维权人士对他们存储并与外部企业共享大量个人数据的担忧加剧。
  3. 数以万计的上班族和通常在家里工作的独立承包商,正通过Amazon Mechanical Turk等众包服务对数据进行注释和贴标签,每个标签只能赚几分钱。

据外媒报道:在距离孟加拉湾约60公里远的印度布巴内斯瓦尔市中心,纳米塔·普拉丹(Namita Pradhan)坐在办公桌前,盯着世界另一端某家医院录制的视频。

视频显示了某人结肠的内部,普拉丹正通过视频寻找息肉,即大肠中可能导致癌症的小肿块,看起来有点儿像黏糊糊的痘痘。当她找到息肉时,会用她的电脑鼠标和键盘标记,在这个小凸起周围画个数字圆圈。普拉丹没有接受过专门的医学培训,但她正在帮助训练一个人工智能(AI)系统,这个系统最终可以完成医生的工作。

揭秘AI训练内幕:帮助AI进化的除了专家,还有全球无数上班族

在一座小型办公楼的四楼,数十名印度年轻男女在办公桌前认真工作,普拉丹就是其中之一。他们接受的训练是对各种数字图像进行注释,从街道场景中的停车标志和行人,再到卫星照片中的工厂和油罐车,他们都能精确定位。

科技行业的大多数人都会告诉你,AI是他们行业的未来,这项技术正在快速发展,这要归功于一种叫做机器学习的东西。但科技公司的高管很少讨论其创建过程中的劳动密集型努力。AI正在向人类学习,而且是向很多人类学习。

但在AI系统能够学习之前,必须有人标记提供给它的数据。例如,人类必须精确定位息肉。这项工作对自动驾驶汽车、监控系统和自动化医疗等AI的创造至关重要。然而,科技公司对这项工作保持沉默,因为他们面临着隐私维权人士对他们存储并与外部企业共享大量个人数据的担忧加剧。

今年早些时候,资深科技编辑凯德·梅茨(Cade Metz)设法帮我们了解下AI培训的幕后场景,这是硅谷奇才们很少会同意的。梅茨在印度进行了一次漫步旅行,走访了五个办公室,那里的人们正在从事培训AI系统所需的、几乎没有终点的重复工作,所有这些工作都由名为iMerit的公司运营。

有像普拉丹女士这样的肠道测量师和区分咳嗽好坏的专家,有语言专家和识别街景标识的专业人士。什么是行人?那是双黄线还是虚白线?将来,机器人汽车需要知道其中的区别。

揭秘AI训练内幕:帮助AI进化的除了专家,还有全球无数上班族
iMerit员工必须为他们贴标签的工作学习不同寻常的技能,比如在人体肠道上发现有问题的息肉

梅茨所看到的场景看起来不太像我们想象中的未来,或者至少是你可能想象的自动化未来。办公室可以是呼叫中心或支付处理中心,其中一个位于加尔各答西部低收入居民区中央的一栋旧式公寓楼中,那里挤满了行人、汽车三轮车和街头小贩。在他参观过的布巴内斯瓦尔以及印度、尼泊尔、菲律宾、东非和美国的其他城市,数以万计的上班族都在致力于训练机器。

还有数万名工人,也就是通常在家里工作的独立承包商,也通过Amazon Mechanical Turk等众包服务对数据进行注释,这种服务让任何人都可以将数字任务分配给美国和其他国家的独立工人,工人们每个标签能挣几分钱。

总部设在印度的iMerit,为科技和汽车行业的许多大牌公司贴数据标签。该公司以保密协议为由,拒绝公开这些客户的名字。但该公司最近透露,其在全球九个办事处的2000多名员工正在为亚马逊的在线数据标签服务SageMaker Ground Truth做出贡献。之前,它还将微软列为客户。

揭秘AI训练内幕:帮助AI进化的除了专家,还有全球无数上班族
在印度加尔各答Metiabruz社区的iMerit办公室展示的艺术品

可以肯定的是,AI将来可能会掏空就业市场。但就目前而言,它正在创造收入相对较低的工作岗位。根据研究公司Cognilytica的数据,2018年数据标签市场价值超过5亿美元,到2023年将达到12亿美元。研究表明,这类工作占建设AI技术所花费时间的80%。

这项工作是剥削性的吗?这取决于你住在哪里,你在做什么。在印度,这是通往中产阶级的门票。在美国新奥尔良,这是一份体面的工作。但对于作为独立承包商的人来说,这往往是一条“不归路”。

有些技能是必须学习的,比如在视频或医学扫描中发现疾病的迹象,或者在汽车或树的图像周围画数字套索时保持手部稳定。在某些情况下,当任务涉及医疗视频、色情或暴力图像时,工作就会变得可怕。

克里斯蒂·米兰德(Kristy Milland)说:“当你第一次看到这些东西时,会深深地感到不安。你不想回去工作,你可能不会回去工作了。”米兰德花了数年时间在Amazon Mechanical Turk上做数据标签工作,现在已经成为代表这项服务的工人的劳工维权人士。她称:“对于我们这些负担不起失去工作的人来说,你就只能继续忍受。”

在去印度之前,梅茨曾试着在众包服务上给图片贴上标签,在耐克标识周围画数字框,并识别“工作不安全”的图片。他当时显得非常笨拙。在开始工作之前,他必须通过测试,但却接连失败了三次。给图像贴上标签以便人们可以立即在bet36在线注册_bet36最新在线投注_bet36在线备用上搜索零售商品,更不用说花时间将裸体女性和性玩具的粗糙图像识别为“NSFW”,并不完全是鼓舞人心的。

AI研究人员希望他们能够建立能从少量数据中学习的系统。但在可预见的未来,人类的劳动依然是必不可少的。微软的人类学家玛丽·格雷(Mary Gray)说:“这是个隐藏在技术之下、不断扩张的世界,很难将人类排除在循环之外。”

寺庙之城

揭秘AI训练内幕:帮助AI进化的除了专家,还有全球无数上班族
员工离开印度布巴内斯瓦尔的iMerit办公室,这家私人公司是由Radha和Dipak Basu创立的,他们都在硅谷工作过很长时间

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