探访屏幕背后的“AI民工”
《经济学人·商论》二月刊
《新三合一》（A new trinity）
刘端阳是中国最大的数据工厂莫比嗨客的创始人之一。他在中国最贫穷的省份雇用了30万数据标注人员。每名标注员每天工作六小时，为一连串人脸、医学图像和城市景观做标注。莫比嗨客把数据流推给他们，就好像有一条数字传送带一样。然后他们处理数据，为机器学习创建课程提纲。他们可以把它关掉去上个洗手间，但也仅此而已了。他们不能选择要标注的数据，数据已经为他们做出了选择。刘端阳称，莫比嗨客的诀窍不仅在于数字，还在于该公司向工人高效分配标注工作的方法。它的做法和美国电商巨头亚马逊向客户推荐产品的机器学习系统类似，只不过它不是向购物者推荐商品，而是将标注任务分配给工人。首先，它会在员工执行标注工作时收集数据。刘端阳说，公司记录了工人的目光、鼠标移动和键盘击键。它也记录下工人正在执行哪种数据标注任务，是医学图像标注还是文本翻译等等。他说，通过根据任务类型衡量绩效，就能够找到在某些任务上尤为娴熟的工人，并将这些任务分给那些工人。当莫比嗨客的客户提供任务时，所有这些都会自动发生。刘端阳说，经过最精细的调整，这些系统使他的员工队伍几乎可以实时对数据进行分类。在为字节跳动旗下的“抖音”工作时，他的数据标注员们处理抖音的自动化系统无法判定是否为色情的图像。莫比嗨客向数百或数千名人类员工推送这些“疑似”图片，而他们就像波特·斯图尔特大法官说的那样“在看到时就知道它是不是色情”。然后，公司会在不到一秒钟的时间内将汇总的答案返回给抖音。
莫比嗨客的工人每月平均工资为人民币3000元，是中国最贫困地区人均工资的三倍。刘端阳可以使用互联网在最富有和最贫穷的地区之间进行工资套利，而中国人工智能的飞速跃进也离不开成千上万拿着微薄工资的“AI民工”。
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