从流水线工人到“人工智能”老师

人像采集现场。 周小琪摄8月9日上午,张凯在测试一款新的采集软件。 周小琪 摄□周小琪梁文雪

河南郏县东郊建材广场人来人往,这些天,广场三楼,来了500个长了眼袋的人。

这500个人中,有刚从玉米地里匆匆赶过来的农民,连草帽也没来得及摘下。有机关大楼下了班的公务员,也有服装店里请了假的导购员。

他们被轮流带进了临时搭的摄影棚里——一个光线昏暗、不到30平米的小房间,墙壁不久前刚被刷得雪白,里面摆着椅子、三脚架和灯光器材。

有人指引他们坐在椅子上,面朝一部被固定在黑色三脚架上的手机,手机和眼袋者之间的距离是25厘米,不能多,也不能少。每次开拍前,一名皮肤黝黑,身材微胖,长着老实憨厚方脸的员工都会掏出卷尺,仔细再量一遍。

方脸员工叫张凯。量完距离后,他需要用5部像素不同的手机拍摄这些有眼袋的人。

在白光、黄光、暗光等不同光线下,张凯拍了四轮,加起来总共100张。一般情况下,他3分钟就能拍完,不会超过5分钟。

这项工作名为“数据采集”,眼袋者能得到一个价值一二十元的塑料大桶作为奖品。采集而来的照片、语音等数据,将会提供给人工智能企业,用于机器的训练和学习。

刚接下任务时,领导告诉张凯,这次被拍下的500双眼袋,会用来给一款手机软件做测试,以便优化软件的美颜功能。但具体怎么测试、怎么优化,领导没说,张凯也没问。

1、拉对一个框能赚4分钱

去年夏天,张凯有了孩子,他辞掉了原本在石子厂维护器械的工作,回家照顾妻儿。一两个月后,张凯得重新工作养家,一家名为“千机数据”的公司正好在招人,“轻松、离家近、工资高”。

人力主管向他介绍说,公司主要做数据标注,简单来说就是给图片上的物体拉框框,只要会用电脑就能干。每天8点上班,中午管饭,休息1个半小时,下午6点30下班,每个月有三四天的假期,工资保底2000元,多劳多得。

张凯听得迷迷糊糊,他从没听说过“数据标注”,也不懂为什么拉框。但公司环境好,不像以前一样风吹日晒,当即决定留下来。

他被安排在一个有电脑的工位上。入职后,领导传来一个文件包,里面是一份软件的教学文档和几百张厨房、餐厅的图片。张凯需要做的是:把图片上的碗、碟、杯子、筷子等餐具都框出来,然后选好属性、分好类。拉对一个框能赚4分钱。

张凯觉得很新奇——把这些锅碗瓢盆框出来能干嘛?但初来乍到,他没好意思多打听。

第一天上班,张凯费劲拉了几百个框。他不熟悉规则,比如,三个堆在一起的碗,是应该一起拉一个框,还是分开拉三个框?

可一周后,他已经熟练到每天能拉几千个框,挣100多元钱。时间久了,张凯看什么都带框,看到家里厨房的锅碗瓢盆,他第一反应是,框框应该从哪个角度拉?拉多大比较合适?

才来三个月,张凯就开始挑战难度更高的3D全景图。图片都是立体的,有多个平面,分布着各种车辆,有卡车、小汽车、大巴车等,张凯要把车辆都框出来,再分门别类。

这项工作要有良好的空间感才能完成。

工作了大半年,张凯就已经是公司最优秀的员工之一,但他依旧没问过,拉这些框是为了什么?“我的原则是,我赚我的钱就行,其他的不用管那么多”。

2、让AI认识苹果

创办千机数据之前,公司的CEO刘洋锋也很少听说“人工智能”这个词,他是公司学历最高的人之一,今年32岁。从智利回国后,刘洋锋和两个发小凑到一起,准备创业。去年,一个偶然的机会,他们在网上看到一个转让的“数据标注”的单子,这是刘洋锋第一次听说“数据标注”这个词。

刘洋锋先是试用了一下软件,在照片上框出了一个在马路上的行人,操作很容易。可他不明白“数据标注”是干什么的,网上搜不出多少信息,大部分他都理解不了,直到在一个网页看到这段话:

“要理解数据标注,得先理解AI其实是部分替代人的认知功能。回想一下我们是如何学习的,例如我们学习认识苹果,那么就需要有人拿着一个苹果到你面前告诉你,这是一个苹果。然后以后你遇到了苹果,你才知道这玩意儿叫做‘苹果’。类比机器学习,我们要教他认识一个苹果,你直接给它一张苹果的图片,它是完全不知道这是个啥玩意的。我们得先有苹果的图片,上面标注着‘苹果’两个字,然后机器通过学习了大量的图片中的特征,这时候再给机器任意一张苹果的图片,它就能认出来了。”

这浅显直白的解释,刘洋锋懂了。他把“苹果”的例子讲给发小听,他们都觉得“这事儿能成”。

从上世纪50年代,美国科学家第一次提出了“人工智能”的概念后,经过60年的技术更迭,人工智能已逐渐渗透进人类的生活。

手机听懂了人类的语言,车辆学会了选择最优路线,能绕过桌子腿、捕捉每一粒灰尘的扫地机器人走进了千家万户。而广为人知的人脸识别技术,不仅帮警方在张学友演唱会上先后抓到了多名逃犯,也在今年6月,帮四名走失10年的孩子找到了家。

刘洋锋并不了解人工智能相关的技术,但从新闻上感觉到人工智能会是未来科技发展的新趋势。他们仨一起凑了10万元钱办起了千机数据,乘着“人工智能”的东风,刘洋锋的单子越来越多。

3、流水线上的老师

千机数据现在共有500多名员工,大多都和张凯一样,本地人,年轻,只有初中或高中学历,对电脑、互联网和人工智能没有太多认知。

张凯没想到自己会跟人工智能产生关联。他在一座小村庄长大,家家户户都种玉米、小麦和花生,那个年代,很少有人知道“电脑”是什么。等上了中学,同龄人都喜欢泡在网吧玩《梦幻西游》,他不喜欢那款游戏,因为游戏“靠运气、要砸钱”。他只好一个人在院子里摔“纸面包”、蹦弹珠。

对村里的多数年轻人来说,辍学、打工是必然的命运,沿海工厂的流水线上,随处可见他们的身影。

张凯念完初中后,跟妈妈一起去了东莞,后来又到了深圳、泉州,他干过最长的一份工作是对讲机组装。

苏乐丹和张凯有过相似的经历。2005年,她跟表姐一起去了广东,在电子厂做过品鉴、在宝石厂穿过珠子,每天从早上七点半工作到晚上七点半,一个月休息两天,月薪800多元钱。

对张凯、苏乐丹和千机数据的其他普通员工来说,他们现在采集、标注的数据,和穿过的珠子、压过的电池片没有什么不同,都是流水线上的一个部件。

唯一的不同是,他们知道珠子怎么穿成手串和项链、电池片怎么和其他部件组成对讲机,但不知道数据要如何“喂”给机器、机器要如何学习。

张凯到了千机数据之后才第一次听说“人工智能”这个词,如今他早已是教“人工智能”认识苹果、桌子、椅子的老师了。

4、“万物皆可AI”

昔日流水线上的工人,成为了教“人工智能”认识苹果、桌子、椅子的第一位老师,把认知事物的经验浓缩进一张张图片中以后,他们对人工智能也开始有了更敏锐的感知。

今年6月,张凯第一次坐上了高铁。进高铁站时,张凯拿着身份证和高铁票,经过一道需要人脸识别的闸机,摄像头对着他的脸扫描了几秒钟后,显示“请通过”。他突然想到,以前做标注时做过人脸标点,会不会应用在了这上面?

两年前,张凯花8万元买了一辆小轿车,出行时,常常用到车载语音系统。现在,他明白了语音系统之所以能顺利运作,是建立在大量的语音采集、标注基础上的。

刷到跟人工智能相关的新闻时,张凯也会打开看。他对一个“5G时代高科技抓逃犯”的视频印象深刻,视频里,地铁站的监控能捕捉到每一个行人的面部信息,精准地识别出犯罪嫌疑人的样貌。

偶尔,张凯也有担忧和恐惧。前几天,他看到有品牌出了一款能自动系鞋带的运动鞋,他无法理解,连系鞋带这样简单的事都要靠机器来做,那人该干什么?

“科技如果发展得太快,会淘汰掉很多东西”,张凯最担心的是,机器会取代掉那些流水线上的工人,他们都会失业。

2017年,李开复曾公开表示,“一项本来由人从事的工作,如果可以在5秒钟以内能对工作中需要思考和决策的问题作出相应的决定,那么,这项工作就有非常大的可能被人工智能全部或部分取代”。

他预测,翻译、销售、司机、家政等工作,未来10年将有约90%被人工智能全部或部分取代。“但是,还有很多人所特有的、综合素质的技能是无法被取代的。此外,因为人与机器产生了新的协作方式,还会出现新的工作类型。”

同年7月,国务院发布的人工智能计划提出,到2030年,中国要成为人工智能创新核心。工信部教育考试中心副主任周明曾向媒体透露,中国人工智能人才缺口超过500万人。

和张凯不同,刘洋锋期待那个充满人工智能的未来。创业这两年,公司接了很多无人驾驶的项目,框出了数不清的路标、红绿灯和斑马线。刘洋锋看着这些图片,常常幻想,有朝一日能买一辆无人驾驶汽车,坐进车里,动动嘴,把目的地告诉系统,然后倒头大睡,车子便把自己送到目的地。

“那一天一定不会太远”。

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