工作人員齊整坐好，每個人都對著電腦全神貫注，一件又一件的“東西”在眼前劃過，經(jīng)過標準化處理就轉(zhuǎn)到下一流程……這實際上是人工智能行業(yè)里的數(shù)據(jù)標注辦公區(qū)一角。

由于深度學習的研究方向，人力密集型的數(shù)據(jù)標注工作是推進人工智能技術(shù)落地的重要環(huán)節(jié)之一。

很長一段時間以來，在過往AI的發(fā)展中數(shù)據(jù)的采集與標注行業(yè)沒有過多地被關(guān)注，畢竟，與算法、算力這些高大上的東西相比，AI數(shù)據(jù)的生產(chǎn)總帶著那么幾分與AI技術(shù)的“科技感”截然不同的形象。

然而，隨著AI的發(fā)展走向縱深，更多人發(fā)現(xiàn)這是一個誤解，AI數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)正在向著高專業(yè)化、高質(zhì)量化的方向蓬勃發(fā)展。

根據(jù)2018年智研發(fā)布的《2019－2025年中國數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)市場專項分析研究及投資前景預測報告》，2018年該行業(yè)市場規(guī)模已達到52．55億元，2020年市場規(guī)模有望突破百億。有行業(yè)人士估計AI項目中會有10％的資金用于數(shù)據(jù)的采集和標記，2020年，數(shù)據(jù)標注行業(yè)最終市場規(guī)模將達到150億。

而分享市場的，既有BAT、京東等互聯(lián)網(wǎng)巨頭，也有云測數(shù)據(jù)這種專注于高質(zhì)量交付的專業(yè)化數(shù)據(jù)平臺。

龐大的前景下，數(shù)據(jù)采集與標注也可以分NLP（自然語音處理）、CV（計算機視覺）等幾個部分，隨著數(shù)據(jù)需求量的增大、對數(shù)據(jù)質(zhì)量要求的提高，其中的NLP越來越成為“硬骨頭”，AI數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)終將面臨它帶來的難題，也承襲這種難題下空出的市場空間。

AI的數(shù)據(jù)、算法和算力“輪流坐莊”，NLP到了“數(shù)據(jù)為王”的時代

芯片制程以及大規(guī)模并聯(lián)計算技術(shù)的發(fā)展，使得算力快速提升后，AI能力的提升主要集中到了算法和數(shù)據(jù)上（算力提升當然還有價值，只是相對價值那么明顯了，例如不可能對一個物聯(lián)網(wǎng)終端設(shè)備有太多的算力設(shè)定要求）。

這方面，多年以來，人工智能技術(shù)都呈現(xiàn)“輪流坐莊”的螺旋提升關(guān)系：

算法突破后，可容納的數(shù)據(jù)計算量往往變得很大，所以會迎來一波數(shù)據(jù)需求的高潮；而當AI數(shù)據(jù)通過某些方式達到一個新的程度時，原來的算法又“不夠了”，需要提升。

2018年11月，Google AI團隊推出劃時代的BERT模型，在NLP業(yè)內(nèi)引起巨大反響，認為是NLP領(lǐng)域里程碑式的進步，地位類似于更早期出現(xiàn)的Resnet相對于CV的價值。

以BERT為主的算法體系開始在AI領(lǐng)域大放異彩，從那時起，數(shù)據(jù)的重要性排在了NLP的首位。

加上兩個方面的因素，這等于把NLP數(shù)據(jù)采集與標注推到了更有挑戰(zhàn)的位置上。

一個因素，是NLP本身相對CV在AI數(shù)據(jù)方面的要求就更復雜。

CV是“感知型”AI，在數(shù)據(jù)方面有Ground Truth（近似理解為標準答案），例如在一個圖片中，車、人、車道線等是什么就是什么，在采集和標注時很難出現(xiàn)“感知錯誤”（圖片來源：云測數(shù)據(jù)）

而NLP是“認知”型AI，依賴人的理解不同產(chǎn)生不同的意義，表達出各種需要揣測的意圖，Ground Truth是主觀的。

例如，“這房間就是個烤箱”可能是說房間的布局不好，但更有可能說的是里邊太熱。人類語言更富魅力的“言有盡而意無窮”的特點，應(yīng)用于AI時，需要被多方位、深度探索。

另一個因素，是AI數(shù)據(jù)的價值整體上由“飼料”到“奶粉”，對NLP而言這更有挑戰(zhàn)。

大部分算法在擁有足夠多常規(guī)標注數(shù)據(jù)的情況下，能夠?qū)⒆R別準確率提升到95％，而商業(yè)化落地的需求現(xiàn)在顯然不止于此，精細化、場景化、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)成為關(guān)鍵點，從95％ 再提升到99％ 甚至99．9％需要大量高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)，它們成為制約模型和算法突破瓶頸的關(guān)鍵指標。

但是，正如云測數(shù)據(jù)總經(jīng)理賈宇航所言，“圖像采標有很強的規(guī)則性，按照規(guī)范化的指導文檔工作即可，但NLP數(shù)據(jù)對應(yīng)的是語言的豐富性，需要結(jié)合上下文等背景去理解和處理�！痹诟呶惶嵘�這件事上，NLP數(shù)據(jù)更難。

例如，在訂機票這個看似簡單的AI對話場景中，想訂票的人會有多種表達，“有去上海的航班么”，“要出差，幫我查下機票”，“查下航班，下周二出發(fā)去上�！薄�…自然語言有無窮多的組合表現(xiàn)出這個意圖，AI要“認得”它們，就需要大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)的訓練。