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 。 ”
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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 。
她考虑过自己的职业规划：“非常想进大厂 ， 可是简历不够漂亮 ， 门槛都迈不进去” 。
互联网大厂对于数据的重视 ， 最直接的反应就是薪资 ， 尤其是管理岗 ， 优厚的薪资福利让很多人都羡慕不已 ， 刘梦缘也是其中一员 。 除此之外 ， 她还考虑过自己单干去开个小公司 ， 然后以被收购的方式进入大厂的管理体系 。
“不过 ， 那都是非常遥远的未来 ， 还是抓紧现在吧 。 ”如今 ， 刘梦缘已经升级为公司主管 ， 名片上的职位是数据总监 。 她也不再像刚入职时那样累了 ， “每天工作结束 ， 累得不行 ， 还要在内部对比谁今天完成的任务多 。 ”
当然 ， 角色的转换之后刘梦缘会思考更多 ， “或许下一个风口明年就来 ， 又或者……”她也有些语塞 。
【数据标注工作室赚钱吗 数据标注行业的前景】在科技急速发展的年代 ， 各类人工智能的应用如雨后春笋一般闪现 ， 随之而来的是职场的多变 。 刘梦缘现在能依靠的 ， 就是自己在“教学”生涯中的经验 ， 至于那些新入行的标注师们 ， 他们刚踏上了人工智能的列车 ， 却已经驶向一个模糊的未来 。
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