像劉夢緣之前那樣手把手教人工智能學習的方式 ， 被稱為“有監督”的機器學習 。 但當人工智能被逐漸成熟 ， 它自身的識別能力與模型擬合準確度將不斷提高 ， 進入人機協作模式 。 直至人工智能會在模型的注準確度與效率上完全超過人類 ， 此時它便要離開人工標注 ， 進入無監督機器學習 。
理論上說 ， 每一個垂直場景隨著技術發展 ， 人工智能都有可能進入無監督學習狀態 。 AI的核心在于預測 ， AI的下一個變革是無監督學習、常識學習 。 也就是說 ， “老師”們正在努力讓 AI 不依賴人類訓練 ， 自己去觀察世界是如何運轉的 ， 并學會預測 ， 最終AI要甩掉“老師” 。
但劉夢緣并沒有很強的危機感：“我帶領我們的人在做一件最有意義的事 ， 在將每一個個體的智慧轉化為 AI 。 我能保證 ， 如果未來 AI 取代人類 ， 他們也會是最后一批被取代的 。 ”
為什么是最后一批？“因為總會有一個新的行業需要引入 AI ， 需要我們（標注師）為他們來做數據準備 。 ”
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劉夢緣一直認為：“最大的一塊市場是審核” 。 隨著 AI 技術的發展 ， 早年一些基本的標注工作正被逐漸被淘汰 。 以自動駕駛模型為例：以前靠人工來識別車、行人 ， 如今則是由機器先標出來 ， 然后人再去檢查標注是否正確 。
她考慮過自己的職業規劃：“非常想進大廠 ， 可是簡歷不夠漂亮 ， 門檻都邁不進去” 。
互聯網大廠對于數據的重視 ， 最直接的反應就是薪資 ， 尤其是管理崗 ， 優厚的薪資福利讓很多人都羨慕不已 ， 劉夢緣也是其中一員 。 除此之外 ， 她還考慮過自己單干去開個小公司 ， 然后以被收購的方式進入大廠的管理體系 。
“不過 ， 那都是非常遙遠的未來 ， 還是抓緊現在吧 。 ”如今 ， 劉夢緣已經升級為公司主管 ， 名片上的職位是數據總監 。 她也不再像剛入職時那樣累了 ， “每天工作結束 ， 累得不行 ， 還要在內部對比誰今天完成的任務多 。 ”
當然 ， 角色的轉換之后劉夢緣會思考更多 ， “或許下一個風口明年就來 ， 又或者……”她也有些語塞 。
【數據標注工作室賺錢嗎 數據標注行業的前景】在科技急速發展的年代 ， 各類人工智能的應用如雨后春筍一般閃現 ， 隨之而來的是職場的多變 。 劉夢緣現在能依靠的 ， 就是自己在“教學”生涯中的經驗 ， 至于那些新入行的標注師們 ， 他們剛踏上了人工智能的列車 ， 卻已經駛向一個模糊的未來 。
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