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富士康工人流向 AI 標注廠

2023-08-05 21:11:44來源:ZAKER科技  

今年上半年,一線城市的科技圈被人工智能激活了。

文心一言、通義千問、光年之外等大模型一波接著一波地輸送熱度,手握頂級資源的大佬們站在這場盛會的核心地帶,他們相繼發出英雄帖,有關大模型人才的爭奪也擺上了牌桌。


(資料圖片)

作為與 AI 產業鏈緊密相扣的一環,距離北京 500 公里的山西太原數據產業基地卻波瀾不驚,這里聚集了上千名人工智能標注師。他們談論的話題停留在項目進度、拉框達標率和一日三餐。

" 熱鬧是他們的,我們只有數不盡的拉框。" 一位數據標注師向時代財經說道。

在數據標注公司老板何晴記憶里,熱鬧發生在四五年前。人工智能的春風第一次刮向這個中西部城市,敏感的商人開始劃地盤、招人,向人工智能源源不斷地提供 " 養料 "。他們大多是人工智能的門外漢,因為突如其來的龐大用工需求,與前沿科技產生了奇妙的聯結。

" 當時很多老板把自家人全都拉過來,隨便動動手指都能賺到錢。" 何晴聽說過數據標注行業內不少振奮人心的消息——有人在三個月內收入百萬,也有人搶到的訂單能排到第二年。

但這樣的好日子正在逐漸遠去。

體面的 " 流水線 "

上午 8 點 45 分,黑壓壓的人流堵在了電梯口,只有三分之一的人擠上了第一趟電梯,所有人最終的目的地都在 6 樓。

電梯門緩緩打開,人群一下子向四面八方散開,走進一個個看不出任何差別的辦公室—— 100 平米左右的空間擺滿了上百臺電腦,主機、鼠標、鍵盤線密密麻麻纏繞在員工腳邊。

" 只要順著門牌號,一家家問過去,全是做數據標注的。" 園區內底樓的商販如此形容道。

這座吸納近千人的數據標注基地像是藏在園區內的隱秘網吧,坐在電腦前的人熟練地點擊著鍵盤和鼠標,一平方米左右的桌子被體積龐大的電腦霸占。

正在工作中的數據標注師 圖源:時代財經攝

唯一能彰顯個性的,是戴在頭上五彩繽紛的耳機,他們有著一個共同的身份:數據標注師。

鼠標在左右鍵來回敲擊,屏幕上的圖片跟著放大縮小,光標飛快地描繪出一個個大小不同的框框 …… 重復的動作持續半小時后,美玲稍稍扭了一下脖子,脊椎處的骨頭發出咯吱咯吱的聲音。

" 新人熬過第一周就行了,做熟練了上手很快。" 美玲一邊仍繼續盯著屏幕,一邊對時代財經說道,第一周就放棄的人高達 30%。

每隔兩周,領班周姐就會帶著十幾個新人開啟學徒生涯,這樣重復無聊的工作勸退了不少年輕人。

兩年前,美玲從幼師轉型成了一名數據標注師。她的老家——呂梁的工作崗位很少,電話銷售是其中一個比較體面的歸宿,如今在人工智能浪潮的影響下,數據標注師為縣城女性提供了另一種選擇。

半年前,由于標注基地的變動,美玲從老家來到了省會太原。" 自動駕駛、人臉識別哪一個不需要大規模標注員的參與。" 她流露出驕傲的神情,在家里人看來,坐在辦公室操作電腦、月收入超過 3000 元,待遇已經超過縣城大多數工作了。

2005 年,計算機視覺專家朱松純從美國回到故鄉湖北鄂州,創辦了蓮花山研究院,并由此組建了中國最早的大數據標注團隊。隨后,數據標注廠逐漸在二三線城市生根,河北、河南、山東、山西等地區出現產業集群地。

通過重復的標簽訓練,讓人工智能走到 " 覺醒 " 時刻,在美玲看來,這和之前的幼師工作一樣。

數據標注是人工智能產品誕生的第一個環節,接下來,還要經歷模型訓練與優化、模型管理、推理應用等。喂養人工智能產品需要數以億計的數據,這些數據會最先流向 " 美玲們 " 的電腦。

不過,美玲對 " 高科技 " 的幻想,在重復機械的鼠標聲中一點點被打碎。她測算過,1500 個框是每天工作量的極限,一旦越過這條警戒線,眼球就會一陣陣酸痛。

下班后,即便對著電視機,她看到的也是一片斑駁的馬賽克,像極了一張張放大后需要標注的模糊圖片。

" 隔壁座位上總是陌生的面孔,同事之間很少交流。" 工作了一年半后,在同一基地上班的吳霞還沒有習慣辦公室的沉默。

大專畢業后,原本她跟著同學一起進廠,后來因為項目變動、同學離職,她成了 " 獨行俠 "。工作一開始,辦公室就變成了自動化流水線啟動的 " 車間 ",冷冰冰的工業化氣息,沒有多少人情味。

單獨計件、不需要團隊協作是數據標注行業的特性之一,由此形成不同于普通白領的管理方式。

在這里,標注師沒有固定的工位,而是根據項目變動隨機分配幾百號人的流向。最長的項目 2-3 個月,短期項目只有 2-3 天,十幾個人的項目小組設置一個管理員,時刻緊盯每個人的工作進度。

標注師也不會把精力用于經營同事關系,計件工種講究效率和專注度,時間和金錢掛鉤,要完成平均標準的 1000 個框,意味著平均每分鐘要完成 2 個框。

" 跟別人說話的間隙,就會少賺好幾框的錢。" 美玲說道。

富士康工人流向標注廠

在數據標注園區內,還零散分布著技術研究院和留學生創業基地。在孟然看來,這些 " 高端 " 崗位都離他很遙遠。

上大學前,他沒有離開過老家臨汾,大學畢業后,家里人希望他不要離開本省。基地兩公里以外,是富士康太原科技工業園。這個廠區吸納了當地最活躍的用工人群,巔峰時期,有近 6 萬人活動在廠區的流水線上。

不管如何折騰,大學生孟然的求職流動半徑從沒超過 5 公里。他曾經從數據標注基地二期搬到三期;在正式成為數據標注師之前,隔壁的富士康曾是他燃燒青春的地方。

距離數據標注基地不到 2 公里的富士康園區 圖源:時代財經攝

孟然曾經連續兩個假期進廠賺錢,每次在拿到一筆大幾千元的報酬后,便匆匆離開。

每到寒暑假,富士康園區門口都站滿了拎著大包小包行李的大學生,所有人的目標都指向了全年最高的返費和小時費。" 大家都是過來賺快錢的,旺季一過就打包走人,工廠忙起來太辛苦了,很難長期堅持干下去。"

孟然不喜歡富士康的工作氛圍。進入車間前,要把電子設備上交,每天面對的的只剩下著裝相似的趕工人潮和蕭瑟冷峻的廠房。當遇到脾氣暴躁的班組長時,每天受到劈頭蓋臉的謾罵也是家常便飯。

伴隨著生產線啟動的轟鳴聲,工人需要不停安裝某個零件,這樣的動作往往要持續 10 個小時以上。在完全封閉的空間內,連出神都是奢侈的事情。等到領班稍微放松管理,孟然才敢和身邊的工友聊上幾句話。

2018 年,在旁邊的數據標注基地落成后,孟然的工作有了第二種選擇。僅僅在只隔了一條街的距離外,就有一個更舒適的工作唾手可得。

王菲曾是富士康的招聘專員。工廠淡旺季和人員變動,加上模糊的返費報酬和經常變卦的收入,讓她經常陷入和打工者的無止盡拉扯中,標注師對她來說是更好的選擇。

" 前幾年數據標注門檻低、單價高,每個月能保持 4000 元收入,而且做的項目都是大廠有關的業務,比較有保障。" 王菲見過有不少熟練工離開基地另謀出路,但又兜兜轉轉回來的。

不少標注師有著和孟然相似的工作軌跡,電子廠的工作經歷是他們簡歷的共同點,數據標注工廠成為他們離開電子代工廠的下一站。

用工數量大、收入可觀、操作簡單的共同點,無形中搭起了一座兩公里的天橋,將兩座超級工廠連接在了一起。

消失的項目和公司

對于標注師來說,一個直觀的感受是:好日子快到頭了。

單價幾毛錢的項目不見了,一個標注框的價格卷到了幾分錢;簡單的平面描點拉框消失了,取而代之的是需要多維度標注的點云項目;正式員工逐漸從項目組離開,性價比更高的實習生撐起了一半以上的用工量。

數據標注公司老板何晴長達半年沒有來過基地,她逐步減少了對公司的投入。

去年下半年開始,她的團隊再也沒能接到客單價高的項目,客戶賬期也從三個月拖到了半年。" 很多現金流不夠、不具備墊資能力的小廠倒閉了,我們的團隊成員也少了三分之一。"

三年前,標注框一度點燃了李薇的熱情,慢熱、不擅長溝通的她感覺自己找到了 " 天選 " 工作。

李薇接過單價為 0.25 元的項目,效率高的時候,她一天能拉框 1200 個,一個月賺近 8000 元," 為了能多賺一些錢,有人買來主機在家開工,任何人只要做得熟練了,都會收入變多 "。

和其他人一樣,李薇隱隱覺得淘金時代結束了。

公司啟動了全新的項目,呈現在眼前的不再是真實世界的路況圖,而是由成千上萬個綠色的、紫色的、藍色的點構成的模型圖,一張完工的圖片中包括近百個標注框,而一整套題又是由幾十張只有細微差別的圖片構成的。

復雜的操作界面 圖源:受訪者提供

" 需要反復在平面圖和 3D 切換,一些被遮擋住的畫面得靠腦補,邊框精確度也要求控制在 0.01 米,工作性價比越來越低了。" 只要與要求的范圍偏差多出 1 毫米,就會被審核無情地打回去。

數據、算力、算法是人工智能的三大基石,數量越多、質量越高的數據,往往能夠訓練出更加成熟的大模型,表現在標注師的工作上就是不斷被拔高的精確度。

" 這幾天又在調整規則,精確度要求提高到 80% 以上。" 精確度成了標注師的 " 死穴 ",也是他們抱怨時出現的高頻詞匯。

一張標注完成的圖片還要經過審核、質檢等 2-3 個環節,否則不能進入結算周期。

有時候,吳霞感覺自己像被困在復雜的迷宮里,怎么都出不去。她曾被一個新項目磨了近一周——一邊上交題目,一邊被不斷打回,這讓她陷入焦慮。" 如果題目被打回的頻次太多,就會被分配給其他人,前面的精力全白費。"

孟然的焦慮則是另一種。從去年 8 月開始,他的工作變得清閑起來,過去 5 分鐘內積壓上萬的數據量,現在半個小時也不會有負載紅線。

" 可能是平臺數據量變少了,也有可能是機器審閱的效率提高了。" 孟然的不安全感很快得到了印證,由于工作量被迫減少,他每天的收入從一兩百元降到了幾十元。

一場淘汰賽在各大代理商中蔓延開來。孟然見過有團隊一夜之間解散,十幾名被拖欠薪資的員工把公司告到勞動局;情況稍微好一點的,會連同電腦和員工轉讓給下一個代理商。

" 保險起見,還是要去人員規模超過 30 人的團隊。" 這是孟然給新人的忠告。

標注師正退出歷史舞臺

熬過了一周的培訓期、挺過了半個月的生手期,今年 5 月,身在湖南的曉婷終于適應數據標注師身份,卻見證了公司的快速下墜、直至消亡。

" 入職一個月,公司就撐不下去了,老板請大家吃了散伙飯,但工資還要等幾個月再發。" 在曉婷看來,當前數據標注行業遍布 " 地雷 ",風險遠大于收益。

無論是數據標注的創業者,還是數以萬計的標注師,都無法回避一個事實:在大模型施展拳腳的舞臺上,人工數據標注逐漸無足輕重。

和美玲想象的幼師工作不一樣的是:學生不會那么快搶走老師的工作。如今,被標注師哺育起來的大模型技術正迅速反哺數據標注流程。

以特斯拉為例,其自 2018 年以來不斷發展自動標注技術,從 2D 人工標注轉為 4D 空間自動標注。技術的進步,吞噬了人工標注的操作空間,2021 年特斯拉人工標注團隊超過 1000 人,2022 年則裁員超過 200 人。

其他車企公司包括小鵬汽車和毫末智行也紛紛推出自動標注工具。毫末智行 CEO 顧維灝公開表示,目前獲取車道線、交通參與者和紅綠燈信息,人工標注成本約每張圖 5 元,而毫末 DriveGPT 的成本僅為 0.5 元。

2019 年,在一線城市從事 AI 數據訓練師吳迪便預感到自己職業生涯的天花板,他所在公司負責研發電商平臺智能客服項目。比他設想的進度更快,不到一年,他負責的數據標注 10 人團隊便被全部砍掉,只保留了零星運營人員。

" 項目不斷成熟的那天,就是我們不被需要的時候了。"

大模型的進化像是一條奔騰不息的河流,總在某一個瞬間奇襲,把人工團隊甩在身后。

在蘇黎世大學今年 3 月份的一份調查報告中,研究人員通過實測發現,ChatGPT 在 15 項標注任務中的處理能力高于眾包人員。

今年 4 月初,在校醫學生李捷在一個月內完成了某大廠在醫藥領域的文本標注,該項目將用于提供智能診斷對話服務,這也讓李捷第一次感受到大模型進化的速度。

" 一開始,我們不斷給平臺投喂分類醫學名詞,到了第二周,系統就能自動實現基本的名詞分類了,而且正確率超過 90%。"

在山西太原,基地領班周姐開始勸新人接手難度更高的項目,因為公司很難再承受項目一次次被擱置的壓力。" 目前越簡單的標注業務利潤越薄,有的項目做到一半就黃了,人力成本完全覆蓋不了項目的收益 "。

一位數據標注行業招聘人士告訴時代財經,今年以來,招聘門檻逐漸從專科生向本科生傾斜。" 之前對標注師基本沒有經驗要求,現在很多公司都希望新員工可以直接上手做項目,這樣能減少前期的培訓成本。"

目前,智能標注能大致捕捉到物體的基本形狀和位置,但是在精準度上,仍然落后于專業的標注師。

沒有人知道智能標注會在什么時候迎來大爆發,但一種不安全感始終伴隨著李薇。每當她打開新項目頁面,代表智能標注的紅框總是率先跳出來,仿佛無時不刻地提醒屏幕前的人:

終有一天,它會取代她的位置。

(文中受訪者皆為化名)

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責任編輯:hnmd003

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