AI 对数据提出更高的要求，而你对AI数据标注了解多少？

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术学科。1956 年由约翰麦卡锡首次提出，当时的定义为“制造智能机 器的科学与工程”。人工智能的目的就是让机器能够像人一样思考，让机器拥有智能。时至今日，人工智能的内涵已经大大扩展，是一门交叉学科。

如果将人工智能比作“火箭”，那么，数据就是助推火箭上升的“燃料”。数据标注是人工智能发展过程中不可或缺的一环，是AI金字塔构建的基础力量。而AI将改变许许多多的行业，教育行业的个性内容、注意力提升、机器助教；物流行业的路径规划、货物监视、自动分拣；健康行业的早期预防、协助诊断、精准治疗；金融行业的文档处理、实时防欺、精准推荐等等。与 AI “台前”的光鲜形成鲜明对比的是，数据标注往往居于幕后，常被人忽视，也受到一些偏见，“AI 富士康”、“新型民工”......随着 AI 深入落地对数据提出更高的要求，数据标注行业也从稚嫩的生长阶段逐渐过渡到更精细化的成长期。

数据标注主要是针对语音、图像、文本等进行标注，主要通过做标记、标重点、打标签、框对象、做注释等方式对数据集作出标注，再将这些数据集给机器训练和学习。数据标注的类型主要有：拼音标注、韵律标注、词性标注、音素时间点标注、语音转写、分类标注、打点标注、标框标注、区域标注等等。而人工智能的繁荣催生并壮大了数据标注行业，也创造了大量的就业岗位。

如果以前的数据服务是为人工智能的进化迭代提供饲料，那么现在数据采集标注的业务目标是要充当婴儿的奶粉，运动员的优质蛋白，以帮助AI企业加速商业化、落地化、产业化进程。如果将人工智能行业的发展比作高楼大厦的搭建，我们每一个人都参与到了数据标注这一搬砖的过程中。日常当你进行网站上的二维码认证时，就可能是在进行数据标注的“义务劳动”。