【人工智能．二】躲在AI背后 数字劳工无保障最易被取代？
人工智能的浪潮还在上涨，未来五至十年的数据需求或许不会下降，人力和人才都成为关键。相比于三、四线城市的数据小作坊，位于百鸟河数字小镇的梦动科技公司可谓取得先机。梦动透露，数字小镇的发展缘由是贵州盛华职业学院，该学院在2009年首次招生时仅有76人，如今规模超过4,000人。2013年学院的校长提出要做产教融合，当时贵州还未兴起大数据产业、成为全国首个大数据研发中心。“我们构思很早，小镇实际落地是2014年。”数字小镇落地的原因有二，学校与大环境。此乃《贵州大数据》专题报道之五
梦动一开始与百度合作，打造专门的数字加工基地，业务多了，也开始接其他大企业的数据标注任务，例如京东、阿里巴巴。“数据加工肯定需要很多人，这些企业数据量成千上亿。人工智能嘛，必须有人在前面。”梦动的员工人数也与数据需求量成正比，从初创时的100多人，到2018年超过500人，加上流动的人员，大概有630人。有职业学校提供生源，对流动性大的数据标注行业是绝对的优势，虽然梦动也从外面招人，但来自盛华职业学院的比例较大，“其他公司可能也有很多人，但是零散的。我们是集中性的。”
“我想让他们在人工智能时代找到工作”
“数字小镇本身就是黔南州代表性的大数据集聚区，因为提起黔南州的大数据就是百鸟河，而且我们是比较实在的。虽然我们的工作比较基层，但是核心的。如果没有我们做的事情，无人车啊、天猫精灵，都实现不了。”
在梦动的基地门口，公司简介上有一句标语，“我们取过很多口号，最后定了这个。”——人工智能背后的人。
如果说梦动拥有的是先天优势，其他数据公司则需要和其他地方政府或教育机构合作，才能后发制人。事实上，在数个国家级人工智能相关政策出台后，地方政府也意识到，需要积极抢夺人才和企业落地，才能带动新兴产业发展和再就业。
康萌透露了一项名为“龙猫学院”的计划，目标受众是内地重点大学“985”和“211”刚毕业的学生，通过公开课、大小比赛和各种活动，逐步形成社群。“它不是说像付费平台，我要慢慢筛选沉淀，反哺到各个地方的三本职业学校，赋予这些人正确的人工智能的知识和操作技能。让他们可以在人工智能时代找到工作，或成为龙猫可聘用的人。”康萌再次强调，“人工智能一定少不了‘人工’，机器不能自己学习，因为不够智能。你没有见过小孩教小孩。都是大人教小孩，所以人教机器，一定会延续多年。”
近两年，中国已经出台不少人工智能相关政策，2017年更是首次将人工智能写入政府工作报告，从中央政府到地方政府，都极力推动产教研融合。今年6月，中国教育部科学技术司司长在解读《高等学校人工智能创新行动计划》新闻发布会上介绍，2018年设立了57个人工智能类别的项目，截至去年，已有71所高校围绕人工智能领域设置专业。可以看出，从顶级院校到职业学校，人工智能专业或学科都将为技术革命的新时代储备人才和人力。
易被取代的人 VS 最后一批被取代的人
这或许成为一个悖论，数据需求量很大，意味数据标注员需求量在短期内不会下降，但人们研究人工智能的目标之一，正是用机器取代人类做重复性高、无聊的工作，类似数据标注员的工作将来会不会也很容易就被取代呢？
社会舆论对数据标注行业的争议愈来愈多，有声音认为这会是第一批被人工智能累死的人。另一方面，科技界的人往往不以为然，因为对数据的需求会导致对人力需求保持在高位。杜霖曾对媒体表示，数据标注员将会是最后一批被取代的人。目前看来，或许这个时间将被缩短。朱鹏飞正在做一项研究，目标是加速数据标注的过程。他表示，“现在我们在整个领域里面，已经有大规模已经标注过的数据，我们拿它来训练机器，机器能训练得很好。”朱鹏飞续指，正是面对劳动力的这么一个行业，说明里面是有提高效率的空间。他与团队正在做人机协同标注的研发，“比如我们已经教会一个机器，大概它知道这里有手机、相机，它能自己过一遍数据，把能标的地方先标上，人补一下就可以了。”
朱鹏飞认为人机协同标注会是大势所趋，与目前数据标注行业的缺陷息息相关。例如人工标注不仅耗费时间，还费人力，追不上新业务的迭代需求；另一方面，数据标注员算是人工智能界的蓝领员工，流动性强，难以吸引优秀人才；而且目前业界没有建立起一套工具链体系和事实的工业标准等，这些都成为发展人机协同标注平台的机会。
然而，人机协同平台未必会很快有大规模的应用，“当然随着技术的发展，我们希望一步步在更多任务里面把人工替代，这个思想并不一定会被工业界的人接受，因为他们需要的就是人工的标注。不需要机器来完成。但其实我们自己已经做过评测，人工标的和机器标的，在某些特定场景，像智能冰柜，精确度达到90%，但有些用户就只喜欢人工标注，怎么用机器标都不相信。 ”朱鹏飞说。
“现在学术界出现了一些名字，无监督学习或弱监督学习，这些名词都是为了摆脱数据标注。他们认为不需要标这么多数据，觉得做一件事情那需要标这么多，我能不能不标，或者少标，就可以达到同样的性能。”朱鹏飞表示，“但AI的落地需要百分之百，自动驾驶领域里面，不允许出现任何错误，没有大规模标注好的数据去支撑模型的训练，你怎么可能保证万无一失？工业界对这个需求会非常旺盛，因为他们要落地。”
“学术界会有一些公开的数据集，在工业界已经把这些刷爆，到顶了，对学术界来说就没有价值，所以大家提出新的理论，我不要你标这么多数据，看能造成怎样。像我是做人机协同，把这个架起来，另一种是我不要那么多数据，我有一些其他的信息来辅助，这样我在少量的数据，或有辅助信息的情况下，也能达到相同的性能。”朱鹏飞笑指，“在学术界我们叫‘挖坑’，先挖一个坑让大家往里跳，填坑的过程一般是五年一个周期。所以这个周期，大家再填五年应该没问题。”
对于技术变革与人类发展关系的讨论，不仅仅存在于数据标注行业。“AI出现以后产生了很多新的行业，比如数据采集、标注员，它又养了大量的人，这是一个新兴的产业，但可能过些年又消失了。这是由于在技术发展和革新的过程中，对某种职业有一定的依赖所出现的，它不是一定要存在的。这个情况在各行各业都存在。”朱鹏飞认为，技术的迭代更新必然会出现新的岗位，也会替代一些岗位。“我们有这些新的技术，使技术生产效率变得更便捷，但不一定会造成失业，可能会创造新的产业职业，人要适应这个变化。科技会创造很多人需要去做的事情。”
“数字劳工最起码该被看到”
对于香港大学社会学博士黄丹而言，她关注的还是技术变革中的劳资关系。“这个事情上和任何劳资关系没有差别，我们看到机器带来便利的同时，也要看到背后有这么低收入的人群。”黄丹认为，谈及数据标注行业，最简单的意义还应回溯至“起码应该被看到，可它并没有被看到”。“大家都非常开心在享受技术的便利，却没有看到背后有庞大的人群在服务，他们在做非常无聊的工作，就为了让你享受自动化。我们不能得出多大的结论，起码可以关注到这个人群，他们可能至少超过十万人。”黄丹表示。
2016至2017年数据标注的风潮起来了，但相比于社会上风风火火的智能技术，类似无人超市、自动驾驶、智能家居，还没有太多人关注到这群人。黄丹说：“谁都不知道他们有多少人，这个人群是最底层的数字劳工，他们并没有享受到数字带来的便利。再深一点是反思科技到底能够带来什么东西，如果科技只带来资本，资本的积累真的和人类的便利没有冲突吗？发生冲突怎么办？因为从整个资本主义长期的发展来看，技术的发展带来进一步分工，造成人类干的工作愈来愈少，无法掌握全局。”
目前对于技术的讨论，普遍存在于两极，一端是技术乐观派，另一端是悲观的。前者认为技术进步可彻底解放人类，后者则认为技术的发展会造成人类进一步被奴役。“核心是技术问题，历史上技术革命或技术发展带来整个社会结构或劳动过程的改变，其实也不是什么新奇的事情。”黄丹表示，“比方说，第一次工业革命以后，机器和人的结合使生产率大幅度提高，但大幅度提高后其实整个劳动过程是被分解的”，而在电脑技术发展后，脑力劳动也产生了变化，出现了精英管理层。
回到AI时代，无人超市的出现回应了简单重复的工作被取代的目的，商店不再需要收银员。黄丹认为，尽管服务业还没有被完全取代，但未来还会有很多可能被取代的工作。“目前各大垄断企业都比较重视发展无人汽车，虽然还没有广泛推行，但未来肯定会带来比较大的影响，对交通系统和整体发展可能都有较大的变革，这是目前我们可能看到的。”
面对AI带来的问题，应该如何反思呢？黄丹指出，应该回归到人们对技术在意识形态层面的认识，“技术从来不是中立、客观，它的发展是有目的存在的。问题是，技术的发展是要服务于谁，是要服务于资本的积累，还是服务于人类更好的生存发展。这是我们面对整个技术变革，比较需要认真思考的问题。”
不过对于王利利而言，能加入到大数据潮流中，至今还是一件令她感到神奇的事。至于手把手喂养数据的人工智能，终有一天会不会取代自己，她显得不那么担心，“我觉得世界一直在发展，如果到时候机器都取代我们做的事情，那我们肯定会做更高端的事情，还有更好的工作等待我们去发展。”
王利利的母亲长年生病，一年住院两次。王利利在去年看到一个案例，医院病人跑出去找不到路，最终护士通过手机定位找到了这位病人。她相信技术的力量。
王利利和妈妈说，“拍张照片，传到平台，就能把你框起来了。”
“她相信你吗？”我问。
“她就不相信我，‘你框我有什么用？’我说，框起来，万一你在医院走丢了，我就可以找到你了。她不相信我。”
上文节录自第139期《香港01》周报（2018年11月26日）《站在风口浪尖 教人工智能学习的人》。
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