年初，刘梦缘单独接了一个“私单”，赚了2万元 。
那是一个大厂“丢”出来的单子，做无人驾驶的数据标注工作，由于公司手头上的人员都扑在另一个项目上，她拉了之前的一些老同事和10个兼职学生，干了个“包工头”的活 。
已经快1年没有亲自上阵标注文件的刘梦缘，只能硬着头皮和所有人一样移着鼠标，头顶、脖子、肘部、手腕、膝盖……都要一个个地标出来 。整整一周，一群人完成了几万个点位的标注——他们看似在科技的潮头，干的却是苦力活 。
本以为这单生意之后，可以继续接小单，可好景不长 。“4月份开始，很多新团队出现，压价特别狠，原来是标注的报价按毛算，现在报价单上都出现几分钱了” 。
数据标注行业有一套分工流程：巨头把任务交给中游的数据标注公司，再由中游包给下游的小公司、小作坊 ， 有的小作坊还会进一步众包给“散户”：比如兼职学生 。一单生意几经转手，就造成了行业众包中介层叠越来越严重，利润所剩无几 。
“AI 肯定是未来的大趋势，但我们这些小公司很迷茫，听说很多公司都不干了 。”刘梦缘本想着“私单”做得差不多了之后就出来单干，可这样的行业情况下，她能感受到的只有压力 。
困境、挣扎尽管目前的情况不乐观 ， 刘梦缘依旧相信，数据标注行业最终会大浪淘沙，而他们，是走到最后的那一批 。
从好的局面来看，下游市场陷入混战的同时，上游的 AI 市场从未停止过发展 ， AI正在成为人们进入这个社会的“入口”，这让刘梦缘和其他从业者们感到充满希望 。
但行业也显露出严峻的一面，数据标注在迭代：大模型慢慢替代标注师，一些门槛更高、学科更细分的领域正露出头角 。比如，医疗健康领域需要对病理切片等进行标注 ， 以腰椎间盘突出的 CT 片为例，标注员必须准确识别并标注出间盘的轮廓 。不过，很多医疗专家并没有时间和精力做数据标注 ， 而这类工作又是普通的标注师无法胜任的，通常需要请医生或医学院的学生来做，结果就是成本居高不下 ， 这些专业人员的成本是普通标注员的10倍 。
像刘梦缘之前那样手把手教人工智能学习的方式，被称为“有监督”的机器学习 。但当人工智能被逐渐成熟，它自身的识别能力与模型拟合准确度将不断提高，进入人机协作模式 。直至人工智能会在模型的注准确度与效率上完全超过人类，此时它便要离开人工标注 ， 进入无监督机器学习 。
理论上说，每一个垂直场景随着技术发展，人工智能都有可能进入无监督学习状态 。AI的核心在于预测 ， AI的下一个变革是无监督学习、常识学习 。也就是说，“老师”们正在努力让 AI 不依赖人类训练，自己去观察世界是如何运转的 ， 并学会预测，最终AI要甩掉“老师” 。
但刘梦缘并没有很强的危机感：“我带领我们的人在做一件最有意义的事，在将每一个个体的智慧转化为 AI 。我能保证，如果未来 AI 取代人类，他们也会是最后一批被取代的 。”
为什么是最后一批？“因为总会有一个新的行业需要引入 AI，需要我们（标注师）为他们来做数据准备 。”
刘梦缘一直认为：“最大的一块市场是审核” 。随着 AI 技术的发展，早年一些基本的标注工作正被逐渐被淘汰 。以自动驾驶模型为例：以前靠人工来识别车、行人，如今则是由机器先标出来，然后人再去检查标注是否正确 。
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