人工智慧承諾就業革命，但仍需傳統的體力勞動

在北京郊區的一棟五層蘇式工廠大樓里，一群年輕女性整齊的坐在工位前，每天盯著電腦，進行著重複性的工作。她們需要觀察日常生活中的圖像，然後匯總成圖表。

人工智慧的到來被稱為第四次工業革命，它承諾將人類從大量重複性、麻木的工作中解放出來。但在這個烏托邦式的承諾實現之前，仍然需要很多單調乏味的工作需要人為進行。這便涉及到了人工智慧的底層工作。

這種工作是一種低工資的工作。沒有豪華的員工食堂、沒有室內攀岩和空調籃球場、沒有休息室也沒有撞球桌。但人工智慧要想真正的實現承諾，人工的底層工作是必不可少的。

我們可以腦補一下工廠工人的生存環境，茶缸、暖壺瓶、混亂的集體宿舍……就像富士康(Foxconn) iPhone工廠起初的日子一樣，人工智慧革命造就了新一輪的勞動密集型就業，而中國作為人口大國，正在逐漸的吸收這些就業機會。

這些勞動密集型的「標籤」工廠，由最低工資工人組成，有些人每小時只能賺取10元錢，這是全球外包的新面貌。就如同之前的電子產品和服裝一樣，中國正在成為人工智慧的全球研討會。另外還有跡象表明，這樣的「數據標籤」行業正在向內陸地區遷移，例如勞動力成本較低的山東、河南、河北和山西等。

中國希望人工智慧的應用能夠帶來更高技能的工作崗位。人工智慧涵蓋了廣泛的技術，可以模仿人類執行一些智能性的任務，例如語言理解和物體識別。有時也被描述為機器學習，人工智慧與普通計算機編程的區別在於人工智慧可以通過反覆訓練來修正機器的能力，模仿人類思維的認知功能。但最初他們也必須用勺子喂。

20歲的林雪(音譯)目前就職於Basic Finder，林雪表示，能夠在Basic Finder工作是她的幸運。剛入公司的時候，林雪的工作內容是為圖片做標籤。三年後，林女士升職為質量檢驗員，負責檢查其他員工的工作，偶爾還會培訓新人。而她的薪資也從3000元漲到4000元不等，並且提供住宿。考慮到北京的房租，林雪認為這是一項關鍵的福利。

林雪笑著說道，給身體上標籤是一項很複雜的任務，要求標籤者在一張圖片上最多畫15個點，最多40個人。但一般練習過幾次之後就不會感覺那麼難了。

林雪反駁了記者對於這是一項壓力大的工作的說法。林雪說道：「我從沒有想過成為一名女強人，從事這份工作只會讓我覺得時間過得很快。」

數據標籤沒有界限。一些工人可以通過標記數據，來幫助落地式機器人識別傢具和其他障礙物。除了智能設備外，數據還需要進行標記，才能用於自動駕駛等領域的機器訓練。在自動駕駛領域，汽車必須在複雜、實時的條件下識別和解釋物體，並做出相應的反應。

Basic Finder，一個數據標註AI基礎服務供應商，其客戶包括美國加州大學伯克利分校(UC Berkeley)、矽谷自主駕駛初創企業Auto X、中國人工智慧領袖SenseTime和iFlyTek等。Basic Finder北京分公司的初創企業聯合創始人兼首席執行官杜林表示，我們的海外訂單佔據總業務的30%。

百度、阿里巴巴集團控股、騰訊控股和iFlyTek被稱為「全球冠軍企業」，這四位技術領導者分別領導了自動駕駛汽車、智能城市、醫療領域的計算機視覺、智能語音等技術創新平台的發展。

在北京的「中國製造2025」總體規劃中，人工智慧發揮了關鍵作用，該計劃承諾把中國的工業——從機器人技術和航空航天業轉向新材料和新能源汽車——提升價值鏈，用本地產品取代進口產品，建立全球冠軍企業，在西方尖端技術方面取得優勢。

杜林表示，這此過程中絕對不能馬虎。任何智能系統都是一個認知學習的過程，需要人類標註學習材料。不管這些公司規模有多大，都離不開大量的監管數據。

市場對於標籤數據的需求已經存在很多年，在專業標籤服務提供商出現之前，是由亞馬遜機械土耳其等在線大眾外包市場滿足， 其中有大量兼職人員來自印度和墨西哥

杜林補充到， 「眾包」也會出現問題，例如他們無法處理複雜任務且質量得不到很好的控制。很多財務性的標記訂單需要99%的準確率和三輪打樣。

在美國同樣的工作勞動力成本高出兩倍。雖然中國價格也不低，但質量是有保證的。

雖然像Basic Finder這樣的工廠條件一般，但杜林堅持認為它不是血汗工廠。杜林表示，我們不剝削工人，事實上，他們比科技公司程序員或者軟體工程師的工作壓力要小得多。

中國最大的搜索引擎運營商百度董事長兼首席執行官李彥宏(Robin Li Yanhong)將數據標籤作為一個新的就業機會，雖然人工智慧破壞了傳統的工作崗位，但人們對數據標籤的關注程度越來越高。國際貨幣基金組織(IMF)常務董事Christine Lagarde的一項調查表示，人工智慧將對女性產生負面影響，因為女性從事的工作與人工智慧最可能被取代的工作不成比例。

然而，近期的一項研究表明，人工智慧自動化的影響並非之前認為的那麼嚴重。今年3月，經合組織(OECD)反駁了牛津大學(Oxford University) 2013年的一項預測。該預測表示，在未來的20年里，約47%的美國工作崗位及35%的英國工作崗位將面臨「高自動化危險」。而經合組織將該預測數據分別改定為10%和12%，儘管人工智慧自動化確實會對就業帶來一定的影響，但影響並非很大。

總部位於北京的Mada Code現有10000多名從事數據標註的自由職業者。該眾包平台的客戶包括微軟(Microsoft)、卡內基梅隆大學(Carnegie Mellon University)以及光學字元識別(OCR)和國際文檔分析與識別會議(ICDAR)等全球競賽的組織者。

Mada Code的項目經理張媛(音譯)表示，兼職人員每小時能夠賺取15到20元不等的工資，其中很多人是大學生和全職媽媽。很多人都喜歡這些無需動腦的工作。

因此，雖然人工智慧有望在未來為人類創造更具創造性，更有價值的工作。但至少目前，它也在創造另一波許多人樂於從事的手工工作。

「10年前還沒有iPhone或富士康的工人，當一些工作崗位被取代的同時，自然也會出現一些新的工作崗位。」張媛說到。

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