你上传的任何照片、视频和音频都在被用来训练AI,再反过来监视你

在中国,这项工作是蓝领工人的日常。

周俊凯[音]的办公室坐落在东沙河岸,正是在这里,19岁的周某今年夏天与他26岁的堂兄一起创办了这家小型公司 — 辅助 AI 识别照片。Jun Peng 科技公司办公室是一个租用的传统庭院住宅,位于中国的农村地区。这些房屋很大,不像中国各地普遍存在的公寓楼。

AI 照片识别训练的标准是使用 ImageNet 的图像,这是一个由斯坦福大学教授李飞飞和她的团队创建的超过1400万张图像的数据库。该数据库依赖于亚马逊的 Mechanical Turk,后者将劳动密集型任务外包。

但是,随着世界各地的企业越来越多地寻求从无人驾驶汽车到医疗诊断等行业的人工智能应用,ImageNet 和 Mechanical Turk 被证明是不够的。

大多数人工智能创业公司只有少数全职员工,通常是数据科学家。“这需要大量的体力劳动。你不能指望那些薪水如此高的人从事这样的工作,所以你必须外包这项工作。”

此外,存在隐私和质量控制的问题。例如,医学图像需要保密。 Mechanical Turk 任务由任何想要赚钱的注册用户执行,而不是从周一到周五工作的具有专职薪水的员工。

外包意味着这些业务现在正涌在中国各地。 Peter Yang 的业务位于中国的新疆地区,客户包括中国的主要搜索引擎百度和跨国制药公司诺华。他们为中国公司提供服务,如少数无人驾驶车辆创业公司,在河南和邻近的山东省的小城市设有分支机构。

传统观点认为,采用更先进的技术,那些从事低技能工作的人将失去最多机会。学术研究大多支持这一点。但是这并不意味着技术必然会取代所有工作。

历史研究表明,自动化可能会导致就业热潮,波士顿大学技术与政策研究计划执行主任 James Bessen 说。他指出纺织业就是一个例子。

在19世纪早期,由于布料的成本,大多数人只有一套服装。但随着技术的发展,某些任务变得自动化并降低了制作服装的成本,对布料的需求也在增长。更多的衣服带来了更多就业机会。虽然纺织工业被认为是“技术含量低”的,但随着规模的大幅扩张,它也带来了新的工人,他们必须学会操作复杂的机械。虽然工作外包给了发展中国家,但没有工作岗位的净损失。只有当需求接近饱和时,就业数量开始下降。

就目前而言,中国劳工相对于美国来说是便宜的。

还有,这项工作也扩展到图片识别之外。许多公司也在为声音识别、视频标签甚至原始数据付费。周和他的团队收集了儿童的音频,还有说河南方言的人。

对于这些工人来说,成为新行业的一部分有一种独特的自豪感。 “我们正在做一些非常基本的事,但我们[也]是其中非常重要的一部分,帮助机器学习和查看大量数据,”王说。

主板这篇文章没有讲到我们关系的重点问题。请注意这篇文章:《你曾经在社交网络上发布过自己的照片?你危险了!

China Is Achieving AI Dominance by Relying on Young Blue-Collar Workers: To remain the world leader in artificial intelligence, China relies on young “data labelers” who work eight hours a day processing massive amounts of data to make computers smart.

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