【人工智能．二】躲在AI背後 數字勞工無保障最易被取代？
人工智能的浪潮還在上漲，未來五至十年的數據需求或許不會下降，人力和人才都成為關鍵。相比於三、四線城市的數據小作坊，位於百鳥河數字小鎮的夢動科技公司可謂取得先機。夢動透露，數字小鎮的發展緣由是貴州盛華職業學院，該學院在2009年首次招生時僅有76人，如今規模超過4,000人。2013年學院的校長提出要做產教融合，當時貴州還未興起大數據產業、成為全國首個大數據研發中心。「我們構思很早，小鎮實際落地是2014年。」數字小鎮落地的原因有二，學校與大環境。此乃《貴州大數據》專題報道之五
夢動一開始與百度合作，打造專門的數字加工基地，業務多了，也開始接其他大企業的數據標註任務，例如京東、阿里巴巴。「數據加工肯定需要很多人，這些企業數據量成千上億。人工智能嘛，必須有人在前面。」夢動的員工人數也與數據需求量成正比，從初創時的100多人，到2018年超過500人，加上流動的人員，大概有630人。有職業學校提供生源，對流動性大的數據標註行業是絕對的優勢，雖然夢動也從外面招人，但來自盛華職業學院的比例較大，「其他公司可能也有很多人，但是零散的。我們是集中性的。」
「我想讓他們在人工智能時代找到工作」
「數字小鎮本身就是黔南州代表性的大數據集聚區，因為提起黔南州的大數據就是百鳥河，而且我們是比較實在的。雖然我們的工作比較基層，但是核心的。如果沒有我們做的事情，無人車啊、天貓精靈，都實現不了。」
在夢動的基地門口，公司簡介上有一句標語，「我們取過很多口號，最後定了這個。」——人工智能背後的人。
如果說夢動擁有的是先天優勢，其他數據公司則需要和其他地方政府或教育機構合作，才能後發制人。事實上，在數個國家級人工智能相關政策出台後，地方政府也意識到，需要積極搶奪人才和企業落地，才能帶動新興產業發展和再就業。
康萌透露了一項名為「龍貓學院」的計劃，目標受眾是內地重點大學「985」和「211」剛畢業的學生，通過公開課、大小比賽和各種活動，逐步形成社群。「它不是說像付費平台，我要慢慢篩選沉澱，反哺到各個地方的三本職業學校，賦予這些人正確的人工智能的知識和操作技能。讓他們可以在人工智能時代找到工作，或成為龍貓可聘用的人。」康萌再次強調，「人工智能一定少不了『人工』，機器不能自己學習，因為不夠智能。你沒有見過小孩教小孩。都是大人教小孩，所以人教機器，一定會延續多年。」
近兩年，中國已經出台不少人工智能相關政策，2017年更是首次將人工智能寫入政府工作報告，從中央政府到地方政府，都極力推動產教研融合。今年6月，中國教育部科學技術司司長在解讀《高等學校人工智能創新行動計劃》新聞發布會上介紹，2018年設立了57個人工智能類別的項目，截至去年，已有71所高校圍繞人工智能領域設置專業。可以看出，從頂級院校到職業學校，人工智能專業或學科都將為技術革命的新時代儲備人才和人力。
易被取代的人 VS 最後一批被取代的人
這或許成為一個悖論，數據需求量很大，意味數據標註員需求量在短期內不會下降，但人們研究人工智能的目標之一，正是用機器取代人類做重複性高、無聊的工作，類似數據標註員的工作將來會不會也很容易就被取代呢？
社會輿論對數據標註行業的爭議愈來愈多，有聲音認為這會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為然，因為對數據的需求會導致對人力需求保持在高位。杜霖曾對媒體表示，數據標註員將會是最後一批被取代的人。目前看來，或許這個時間將被縮短。朱鵬飛正在做一項研究，目標是加速數據標註的過程。他表示，「現在我們在整個領域裏面，已經有大規模已經標註過的數據，我們拿它來訓練機器，機器能訓練得很好。」朱鵬飛續指，正是面對勞動力的這麼一個行業，說明裏面是有提高效率的空間。他與團隊正在做人機協同標註的研發，「比如我們已經教會一個機器，大概它知道這裏有手機、相機，它能自己過一遍數據，把能標的地方先標上，人補一下就可以了。」
朱鵬飛認為人機協同標註會是大勢所趨，與目前數據標註行業的缺陷息息相關。例如人工標註不僅耗費時間，還費人力，追不上新業務的迭代需求；另一方面，數據標註員算是人工智能界的藍領員工，流動性強，難以吸引優秀人才；而且目前業界沒有建立起一套工具鏈體系和事實的工業標準等，這些都成為發展人機協同標註平台的機會。
然而，人機協同平台未必會很快有大規模的應用，「當然隨着技術的發展，我們希望一步步在更多任務裏面把人工替代，這個思想並不一定會被工業界的人接受，因為他們需要的就是人工的標註。不需要機器來完成。但其實我們自己已經做過評測，人工標的和機器標的，在某些特定場景，像智能冰櫃，精確度達到90%，但有些用戶就只喜歡人工標註，怎麼用機器標都不相信。 」朱鵬飛說。
「現在學術界出現了一些名字，無監督學習或弱監督學習，這些名詞都是為了擺脫數據標註。他們認為不需要標這麼多數據，覺得做一件事情那需要標這麼多，我能不能不標，或者少標，就可以達到同樣的性能。」朱鵬飛表示，「但AI的落地需要百分之百，自動駕駛領域裏面，不允許出現任何錯誤，沒有大規模標註好的數據去支撐模型的訓練，你怎麼可能保證萬無一失？工業界對這個需求會非常旺盛，因為他們要落地。」
「學術界會有一些公開的數據集，在工業界已經把這些刷爆，到頂了，對學術界來說就沒有價值，所以大家提出新的理論，我不要你標這麼多數據，看能造成怎樣。像我是做人機協同，把這個架起來，另一種是我不要那麼多數據，我有一些其他的信息來輔助，這樣我在少量的數據，或有輔助信息的情況下，也能達到相同的性能。」朱鵬飛笑指，「在學術界我們叫『挖坑』，先挖一個坑讓大家往裏跳，填坑的過程一般是五年一個周期。所以這個周期，大家再填五年應該沒問題。」
對於技術變革與人類發展關係的討論，不僅僅存在於數據標註行業。「AI出現以後產生了很多新的行業，比如數據採集、標註員，它又養了大量的人，這是一個新興的產業，但可能過些年又消失了。這是由於在技術發展和革新的過程中，對某種職業有一定的依賴所出現的，它不是一定要存在的。這個情況在各行各業都存在。」朱鵬飛認為，技術的迭代更新必然會出現新的崗位，也會替代一些崗位。「我們有這些新的技術，使技術生產效率變得更便捷，但不一定會造成失業，可能會創造新的產業職業，人要適應這個變化。科技會創造很多人需要去做的事情。」
「數字勞工最起碼該被看到」
對於香港大學社會學博士黃丹而言，她關注的還是技術變革中的勞資關係。「這個事情上和任何勞資關係沒有差別，我們看到機器帶來便利的同時，也要看到背後有這麼低收入的人群。」黃丹認為，談及數據標註行業，最簡單的意義還應回溯至「起碼應該被看到，可它並沒有被看到」。「大家都非常開心在享受技術的便利，卻沒有看到背後有龐大的人群在服務，他們在做非常無聊的工作，就為了讓你享受自動化。我們不能得出多大的結論，起碼可以關注到這個人群，他們可能至少超過十萬人。」黃丹表示。
2016至2017年數據標註的風潮起來了，但相比於社會上風風火火的智能技術，類似無人超市、自動駕駛、智能家居，還沒有太多人關注到這群人。黃丹說：「誰都不知道他們有多少人，這個人群是最底層的數字勞工，他們並沒有享受到數字帶來的便利。再深一點是反思科技到底能夠帶來什麼東西，如果科技只帶來資本，資本的積累真的和人類的便利沒有衝突嗎？發生衝突怎麼辦？因為從整個資本主義長期的發展來看，技術的發展帶來進一步分工，造成人類幹的工作愈來愈少，無法掌握全局。」
目前對於技術的討論，普遍存在於兩極，一端是技術樂觀派，另一端是悲觀的。前者認為技術進步可徹底解放人類，後者則認為技術的發展會造成人類進一步被奴役。「核心是技術問題，歷史上技術革命或技術發展帶來整個社會結構或勞動過程的改變，其實也不是什麼新奇的事情。」黃丹表示，「比方說，第一次工業革命以後，機器和人的結合使生產率大幅度提高，但大幅度提高後其實整個勞動過程是被分解的」，而在電腦技術發展後，腦力勞動也產生了變化，出現了精英管理層。
回到AI時代，無人超市的出現回應了簡單重複的工作被取代的目的，商店不再需要收銀員。黃丹認為，儘管服務業還沒有被完全取代，但未來還會有很多可能被取代的工作。「目前各大壟斷企業都比較重視發展無人汽車，雖然還沒有廣泛推行，但未來肯定會帶來比較大的影響，對交通系統和整體發展可能都有較大的變革，這是目前我們可能看到的。」
面對AI帶來的問題，應該如何反思呢？黃丹指出，應該回歸到人們對技術在意識形態層面的認識，「技術從來不是中立、客觀，它的發展是有目的存在的。問題是，技術的發展是要服務於誰，是要服務於資本的積累，還是服務於人類更好的生存發展。這是我們面對整個技術變革，比較需要認真思考的問題。」
不過對於王利利而言，能加入到大數據潮流中，至今還是一件令她感到神奇的事。至於手把手餵養數據的人工智能，終有一天會不會取代自己，她顯得不那麼擔心，「我覺得世界一直在發展，如果到時候機器都取代我們做的事情，那我們肯定會做更高端的事情，還有更好的工作等待我們去發展。」
王利利的母親長年生病，一年住院兩次。王利利在去年看到一個案例，醫院病人跑出去找不到路，最終護士通過手機定位找到了這位病人。她相信技術的力量。
王利利和媽媽說，「拍張照片，傳到平台，就能把你框起來了。」
「她相信你嗎？」我問。
「她就不相信我，『你框我有什麼用？』我說，框起來，萬一你在醫院走丟了，我就可以找到你了。她不相信我。」
上文節錄自第139期《香港01》周報（2018年11月26日）《站在風口浪尖 教人工智能學習的人》。
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