數據標註的未來:人工服務智能

數據標註的未來：人工服務智能

在人工智慧迅速興起和發展的背景之下，作為人工智慧的上遊產業，數據標註以更為迅猛的速度快速成長起來。這其中，一方面是因為人工智慧對於數據要求的不斷增長，另一方面也是數據標註自身人才需求量大、吸納人才能力強的原因共同導致的。

在數據標註行業發展的前期，數據標註一度被稱為「人工智慧背後的人工」，這一描述從某種程度上也符合了數據標註前期發展的特點。然而隨著人工智慧的迅速發展，這樣的描述早已經不能夠適用數據標註目前的發展特點。

數據標註行業也已經開始進入到人機協作的階段，數據標註市場需求量很大，需要更加專業的人及高效的機器協助，機器標註所佔的比重會不斷提升，AI 技術與數據互補，通過 AI 技術提升數據效率，數據反過來服務於技術。

為降低人工成本，提高效率，不少網際網路技術公司及第三方數據服務商在開發自己的標註工具。去年 10 月，Google 發布了用於完整圖像標註的人機協作接口 Fluid Annotation，利用它標註圖像中每個對象和背景區域的類標籤與輪廓，可將標註數據集的創建速度提高三倍。數據標註眾包平臺也不斷湧現，京東眾智、百度眾測、figure-eight、亞馬遜的 Mechanical Turk 等。

未來，機器標註、人工輔助將成為可以預見的發展趨勢。這對「數據標註村」來說或許並不是一件好事。但無論何時，機器都不可能完全取代人工。現階段人工標註的準確度要高於機器，機器只能跑出有一定比例的正確結果，更精確的結果仍需要人工來標註，且發揮的作用更關鍵。

此外，在質檢環節，人的作用也無可替代，標貝數據校對採用人工為主的處理方式，採用遵循「一審、二校、三驗」流程，機器會抽檢、驗收一部分數據並給出預處理結果，最終的結果要靠精細化的人工校對。

數據標註的人機結合，對數據標註行業的人才無疑提出了更高的要求。不可否認的是，目前數據標註行業仍舊缺乏相應的人才培養標準和準入機制。AI優評作為行業人才中心，聯合國家職業資格培訓鑑定實驗基地統一核發的《人工智慧技術服務-數據標註與審核》高新技術能力證書，為行業輸送優秀的人才，並直接對接到就業單位，為行業的發展做出了自己的貢獻和努力。