從黃土高原到山峽之巔，AI正在批量創造新工作

　　美國好萊塢，16萬人宣布集體罷工，抗議AI入侵……

　　但與此同時，萬里之外的黃土高原上，很多沒念過大學的女人，卻因為AI找到了工作，改變了人生。

　　01 他們在喂養AI

　　陜西清澗，地處黃土高原。

　　過去，這里的特產只有紅棗。但近年來，隨著氣候變化，紅棗減產，很多年輕人背井離鄉，到外地謀生。

　　30歲的曹亞麗，卻屬于少有的逆行者。

　　2019年，因為家庭變故，她從西安回到清澗老家。但小縣城不好找工作，曹亞麗在家閑了一年多，非常焦慮。

　　直到2020年，一家叫清澗愛豆的公司，改變了她的命運。

　　《南風窗》雜志記者，通過走訪，記錄下了曹亞麗的故事。

　　在清澗愛豆，曹亞麗成了一名AI數據標注員。

　　她和同事每天的工作，就是通過畫框、貼標簽、排序、找不同等方式，為文字、圖像、視頻等做標注。

　　正是靠她們的辛勤工作，給AI喂養了大量的數據，AI大模型才越來越聰明。

　　盡管這份工作并不輕松，平均每天要看3萬張圖。但一想到，從此告別面朝黃土背朝天的生活，曹亞麗還是很興奮。

　　“鼠標一點都是錢啊。”

　　與曹亞麗相比，34歲的王慧之所以選擇這份工作，更多是厭倦了全職媽媽的身份。

　　三年前，她還是一位全職媽媽，全身心撲在孩子上。這樣的生活，雖然也不錯，但總感覺缺點什么。

　　一次偶然的機會，王慧在朋友圈看到了清澗愛豆的招聘廣告，心動了。

　　“數據標注師是弄啥的？以前都沒聽說過。”對于在家里待了多年的王慧而言，自己還能不能出去工作，都是個問號，更別提這么新潮的工種。

　　但經過培訓，加上自身努力，她很快就上手了。

　　“原來總覺得生活很難再有變化，現在我明白了，只要抓住機會，未來還有多種可能。”

　　不止曹亞麗、王慧，也不止陜西清澗。

　　近年來，隨著AI大爆發，對數據標注員的需求激增。在山西、貴州……全國許多地方也都增加了這個新職業，從業者眾多。

　　在互聯網大廠中，僅字節跳動在濟南、天津、武漢的數據標注員，就多達4萬人。

　　如果再加上第三方數據標注服務公司，比如全國*的Testin云測，以及前面提到清澗愛豆等，從業者總數更是驚人。

　　據《科技日報》報道，僅北京一地，就有100多家從事數據標注的公司，全國從事這項工作的人可能超過千萬。

　　AI不但改變了很多人的命運，也在改變著中西部地區的經濟面貌。

　　陜西清澗是著名的革命老區。

　　但受限于地理環境，這里的經濟一直不太理想，期間曾嘗試過養豬、種果樹、畜牧業等很多產業。

　　“人們能想到的農村能干的，我們縣都干過，幾乎都失敗了。”

　　相比之下，AI數據標注，成為少有在這里成功立足的產業。如今，清澗愛豆已成為當地*的用工企業。

　　重慶奉節，是“朝辭白帝彩云間，千里江陵一日還”的白帝城所在地，也是李白、杜甫、白居易、蘇軾、蘇轍等上千詩人或旅居，或做官，留下上萬首詩篇的三峽門戶。

　　這里擁有如詩如畫的壯美與秀美山川，但卻長期現代化產業企業缺位，并且戴了多年的貧困縣帽子。

　　一個工廠都沒幾座的地方，引入百度、京東這類浪潮之巔的企業，這在過去是想都不敢想的。但新一屆縣委、縣政府領導，目光敏銳，大膽想象，小心求證，決定在數字經濟浪潮找到一席之地，并迎來百度、京東、網易等數字化企業，融入了信息工業與數字經濟時代。

　　其中的百度智能云數據產業基地，同樣在上演著寶媽成為數據標注師的故事，并在短短一年發展到超過500人的規模，成為當地就業新增長極。

　　02 AI背后，是大量的人工

　　人工智能，在很多人的潛意識里，意味著智能取代人工，以及大量的失業。

　　但鮮為人知的是，AI的背后，離不開大量無名英雄的喂養，他們就是數據標注員。

　　為什么AI需要數據喂養呢?這涉及機器學習和人的區別。

　　我們知道，人有舉一反三的能力。舉個例子，我們看到一只貓，就能識別出它是貓，甚至是什么種類的貓。

　　但機器不一樣，它需要舉三反一，通過大量的數據來學習如何識別一只貓。

　　那么，誰來給AI喂養數據呢?答案是數據標注員。事實上，當投喂的數據質量越高，AI就越強大。

　　因此，業界流傳著一句話：人工有多強大，智能才有多強大。

　　2005年，當人工智能還處在萌芽狀態時，業界大佬朱純松就從美國趕回故鄉湖北鄂州，在那里創辦了蓮花山研究院。

　　據說，那里有當時世界上最早的大數據標注團隊。

　　但彼時，數據質量還未被廣泛關注，人工智能繼續沿著算法與模型的路徑，緩慢發展。直到2012年一個叫 AlexNet的AI模型，在ImageNet挑戰賽中一鳴驚人。

　　ImageNet是一個大型的數據庫，擁有1400萬張已被標注的圖片。

　　著名華裔計算機科學家李飛飛是該數據庫項目的發起人之一。在那之前，業內普遍的研究方向是模型與算法。

　　李飛飛另辟蹊徑，從數據質量入手。

　　今天，ImageNet已經是世界上*的圖像識別數據庫，它催生了2012年新一輪的人工智能浪潮。

　　在這個數據庫背后，是來自160多個國家的近5萬名數據標注員，他們足足花了三年時間才把這些圖片全部標注完。

　　沒有這些被標注的圖片，AI就不可能完成歷史性的一躍。

　　數據標注究竟有多重要?或許可以用業界流傳的一個故事來說明。

　　幾年前，在美國，一輛某品牌的自動駕駛汽車，鉆到了大卡車下邊，最終導致車毀人亡的慘劇。

　　事故調查顯示，車的攝像系統把白卡車誤認成了白云，原因是：數據標注沒有做好！

　　“我們就像AI的眼睛，帶它看世界，理解世界，快速成長。”對于數據標注的重要性，一位從業者如此形容。

　　正是成千上萬的數據標注員，日復一日地拉框，教會了人工智能理解人類世界。

　　不過，真正讓數據標注火了的，是ChatGPT。

　　2019年，OpenAI創始人山姆·奧特曼，向微軟提出一個大膽想法：構建一個AI系統，永遠改變人類與計算機交互的方式。

　　這就是今天風靡全球的ChatGPT。

　　為了打造ChatGPT，OpenAI除了需要微軟大筆的投資支持，用來購買算力，同時還需要解決一個難題：

　　讓大模型學會識別暴力、仇恨等帶有攻擊性的言論。

　　這個過程需要大量的人力來給攻擊性言論做標注。于是，OpenAI找到外包公司Sama達成合作。

　　由OpenAI提供數據，然后Sama在非洲肯尼亞雇人進行數據標注。

　　盡管Sama的行為，被很多媒體批評為血汗工廠，但數據標注卻給當地帶來了大量的工作機會。

　　今天，在人工智能大爆發的背景下，Sama儼然成為包括谷歌、微軟和OpenAI在內，全球許多AI巨頭的秘密武器。

　　這個過程，也在全球范圍內，催生了大量新的工作崗位。

　　03 不要做勒德分子

　　在人類歷史上，每一輪科技革命，幾乎都伴隨著人們的失業焦慮。

　　19世紀，隨著機器在英國工廠得到廣泛應用，大量的熟練工人被迫下崗。其中，一個叫勒德的人，一怒之下，帶領工人打砸機器。

　　這些人，后來成為被嘲笑的對象，經濟學家給他們取了個外號：勒德分子。

　　法國人巴斯夏，更是無情地嘲諷道：

　　“你們說新技術摧毀就業，那技術倒退是不是能增加財富呢？”

　　反問完后，巴斯夏還舉了個例子。如果你發現新的大斧頭太好用了，干脆把所有大斧頭都換成小斧頭，這樣原本一天可以砍斷的樹，就得三天才能砍斷。

　　這樣就能創造更多就業，就能養活更多的伐木工人嗎?

　　巴斯夏的嘲諷，對勒德分子一擊致命。

　　事后，人類社會的發展，也進一步證明：勒德分子的焦慮，其實是杞人憂天。

　　機器的普及，不但沒有消滅人類的就業，相反，技術進步讓人類分工更細密，生產效率越來越高，也需要更多的勞動力。

　　最新的一個例子是，很多人抱怨，互聯網電商把實體店鋪擠垮了。

　　但它同時，也催生了數量多到過去難以想象的快遞、外賣小哥、網約車司機、程序員等眾多新的崗位。

　　事實上，今天在中國，快遞員、外賣配送員等新就業形態勞動者，多達8400萬人。

　　AI同樣不例外。

　　它在取代一些傳統工作崗位的同時，也正在創造大量新的工作崗位。數據標注員，只是其中的冰山一角。

　　未來，社會對圖像識別、算法研究、深度學習等崗位，必然會產生大量需求，這都是人工智能產生的就業新機會。

　　這還沒包括因為AI，將被徹底重構的千行百業。

　　對此，高盛集團曾發表了一份研究報告《AI對經濟增長潛在的巨大影響》。在這份報告里，高盛上來就表明了自己的立場和觀點：

　　從歷史經驗來看，AI取代的工作崗位，將被它創造的新的就業機會抵消！

　　然而，這并不意味著，我們可以高枕無憂。事實上，自從ChatGPT大火以來，它確確實實給很多人帶來了就業危機。

　　比如，好萊塢的演員、編劇、攝影師們，就坐不住了。

　　16萬人宣布集體罷工，這在好萊塢的歷史上，*，也注定要被寫進影史。

　　但罷工阻擋不了人類步入AI時代的浩蕩大勢。對此，正確的做法，不是像勒德分子一樣砸掉機器，而是：

　　主動改變自己，去適應新的時代！

　　參考資料

　　[1]《人工智能背后人工力量：全國從事數據標注人數超千萬》科技日報

　　[2]《黃土高原上，沒上過大學的女人們在喂養AI》南風窗

　　[3]《訓練人工智能的中國縣城工人》，藍字計劃