人工智能背后的“人工”：數據標注時薪縮水一半，欠薪高發
2020-11-26 14:00
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標注行業給算法提供大量的訓練數據。據IDC統計，全球每年生產的數據量將從2016年的16.1ZB猛增至2025年的163ZB，其中80%~90%是非結構化數據，這些數據經過清洗與標注變成了結構化數據，才能被人工智能所理解。2020年2月，“人工智能訓練師”已正式成為新職業并納入國家職業分類目錄。
機器智能發展到一定階段后，這些不同工作形式的數據標注員，都面臨著能力升級的考驗。 | 相關閱讀（第一財經）
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廈大沖啊
數據標注行業是人工智能產業鏈底端，入職門檻相對較低、需求數量眾多，能夠帶動農村和小城鎮的就業機會，幫助一部分人解決就業問題。目前這個行業較為混亂，不正當的競爭導致壓價嚴重，打工人的利益受到損害，行業規范亟待建立。人工智能的廣泛應用會對一些職位產生較強的替代作用，如一些智能停車收費系統和收銀系統的上線讓社會對這類職位的需求大幅減少。隨著新興行業的不斷涌現和社會分工的進一步加劇，需要對擠出的這些人力資源進行技術方面的培訓，讓他們更好地融入數字和技術的新時代。
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