編者按：毋庸置疑的是，人工智能領域每天都在上演著日新月異的發展和進步。然而，在世界上許多國家（其中包括中國），都存在一種你可能不知道的新興職業。他們負責教授人工智能系統學習，他們是一群最可愛的人，有人也稱他們為數字富士康一線工人。這篇翻譯自《紐約時報》的文章，原標題是A.I.Is Learning From Humans。Many Humans，作者CadeMetz在文章中介紹了這一行業的相關故事。這是本系列文章的上篇，主要通過一家總部位于印度的公司，介紹人工智能不是自學成長、它們背后有一群辛勞付出的老師的事實。
iMerit公司位于印度加爾各答的辦公室。圖片來源：Rebecca Conway for The New York Times
印度奧里薩邦的首府布巴內斯瓦爾，離孟加拉灣大約40英里（合約65公里）的距離。在布巴內斯瓦爾的市中心，納米塔·普拉旦（Namita Pradhan）正坐在自己的工作臺前，眼睛注視著面前屏幕中的一段視頻錄像。這段視頻，錄制于地球彼端的某個醫院。
而這段視頻的內容，則是某個病人結腸內部的畫面。普拉旦做的工作，是通過視頻去發現息肉。息肉是大腸中向腸腔突出的贅生物，它可能會引發癌癥的出現，它看起來有點像似一個小膿包。
當普拉旦在視頻中找到息肉過后，她會立馬通過鼠標和鍵盤，在這個小膿包周圍畫一個數字邊界線，從而將它標注出來。
普拉旦并不是醫學專業出身，但她做的工作，卻是在教人工智能系統的老師，直到人工智能系統順利畢業并且可以完成醫生的工作職責為止。
普拉旦的教室，位于一棟低矮建筑的四樓。在這個教室里，除了普拉旦，還有其他幾十位在做同樣工作的印度青年。而在他們正式上崗之前的培訓中，他們學習了如何去標注各種數字圖片的方法，并且能夠精準地標注出圖片上的任意內容，比如現實街景中的交通標志和行人，以及衛星地圖中的工廠和油罐車等。
許多科技行業的人士可能會告訴你，人工智能必然是這個行業的未來。得益于機器學習的應用于發展，如今的人工智能也是在經歷日新月異的變化。
然而，在科技領域掌握著話語權的人士，卻很少提及這些快速發展背后的勞動密集型過程。實際上，人工智能它不是自學成才的，他們都是有人教的，而且教它們的人，甚至多到可以用不計其數來形容。
在人工智能系統開始學習之前，首先必須要向其輸入通過人工標注而成的數據，正如前文提到的通過人工來圈定結腸息肉的例子。這項工作至關重要，無論是無人駕駛領域，監控系統領域還是自動化醫療健康領域，人工智能的發展都離不開這項工作。
基本上所有的科技公司都對這項工作避而不談。然而，由于他們儲存了大量的個人隱私信息，甚至還會和外界第三方分享這些數據信息，因此也有越來越多的關注隱私的活躍人士紛紛站了出來。
今年上半年，通過努力，我爭取到了一次瞥見這個故事背后的機會。這樣的難得機會，在硅谷也通常都是欲求而不得的。
從最開始的印度奧里薩邦的布巴內斯瓦爾，到最后的美國路易斯安那州的新奧爾良市，我一共實地到訪過五個這樣的辦公室。這些辦公室里，所有的工作人員都在做著無休無止的重復工作——教人工智能系統學習各種標注數據。而他們的教學系統，都來自于一家名叫iMerit的公司。
這些辦公室里，有許多像普拉旦一樣的結腸檢查員。當然，其中也有負責其它教學任務的老師，比如真實街景識別員，或者語言及符號專員等。
這是不是一位行人呢？這到底是雙黃線還是點狀白實線呢？將來有一天，無人駕駛汽車必須要知道這些區別。
iMerit公司的員工必須掌握數據標注技能才能上崗。圖片來源：Rebecc aConway for The New York Times
我在這些辦公室中親眼所見的，并沒有一種看見未來的超前感覺。這些辦公室所在的建筑，原本都是一些話務呼叫中心或支付處理中心。
其中一間辦公室，位于印度西孟加拉邦首府加爾各答城市西端的低收入群體居民區，而辦公室所在的那棟建筑，是一棟破舊的曾經用作公寓的樓房。而這棟建筑的周邊，則是熙熙攘攘的行人、臨街叫賣的商販以及穿梭自如的突突車。
印度的其它城市，也有和布巴內斯瓦爾一樣的辦公室。此外，在中國、尼泊爾、菲律賓、美國以及非洲東部幾個國家等地，也存在這些辦公室。這些辦公室里，坐著成千上萬的老師。他們打卡上班，唯一的工作職責就是教人工智能系統學習。
此外，還有成千上萬名遠程辦公的老師，他們在家完成教學工作，同樣也是完成圖片數據標注工作。大多數情況下，他們都是借助于亞馬遜勞務眾包平臺Amazon Mechanical Turk（AMT）提供的服務。在AMT平臺上，任何人都可以發起數字任務。無論是來自哪個國家的老師，都可以獨自認領并完成相應工作。然而，標注數據信息這份工作的報酬并不是很高。
總部位于印度的iMerit公司，服務于科技及汽車行業的眾多巨頭客戶。起初的時候，因為履行保密協議的原因，他們曾經婉言拒絕了公開其客戶信息的請求。但最近，據iMerit公司透露，他們全球九個分公司共計約2000多名員工都在奮力為亞馬遜的一項名叫SageMakerGroundTruth的在線數據標注服務而做貢獻。而在這之前，他們也曾公開地透露稱，微軟公司也是他們的客戶。
在iMerit公司，辦公室墻上粘貼著員工藝術作品以及激勵文字。
圖片來源：Rebecca Conway for The New York Times
將來有一天，但我們還不知道到底是哪一天，人工智能肯定會挖空整個人才市場。但就現在而言，它卻帶來了相對薪資較低的工作機會。
2018年，整個數據標注市場的規模超過了5億美元。據市場研究機構Cognilytica預測，到2023年時，這個市場的規模將超過12億美元。單就數據標注而言，這項工作占據了發展人工智能技術所耗費時間的80%。
那么，這項工作帶有剝削性質嗎？對于這個問題的答案，它取決于你所在的地區和城市，以及你所做的工作。在印度，這份工作可以讓你步入中等水平的生活；在新奧爾良市，它可以算作一份足夠體面的工作。而對于個體承包商而言，它更像是一條死胡同。
圖片來源：iMerit
要勝任這份工作，還必須提前學習有關必備的技能。比如，通過視頻或醫學掃描影像識別某種疾病的標志，或者在針對圖片某個元素勾畫數字圓圈的時候保持持續穩定的手部力量等。在某些情況下，還可能會涉及醫學手術視頻以及色情或暴露圖像等內容，而這些內容可能就會令人不適了。
當你首次看到這些內容的時候，你會覺得非常不安。你甚至會有放棄這份工作的想法。在亞馬遜AMT平臺參與數據標注工作長達數年的克莉絲蒂·米蘭（Kristy Milland）表示。
但有些人如果放棄了這份工作，可能就會失去收入來源。所以又只好默默地忍受著。米蘭補充說。
在動身前往印度之前，我試著通過某眾包服務平臺去標注圖片。我嘗試過在耐克logo周圍勾畫數字邊界線，也嘗試過識別不適合工作場所（Not Safe for Work，簡稱NSFW）的圖片。我發現，我可能真的很難勝任這份工作。
在開始工作之前，我必須要通過一項測試。單單就這項測試，都差點讓人崩潰，而且我連續失敗了三次。整個體驗過程都讓人非常沮喪，我全程都需要在不同的圖片中標注各種信息，以便人們可以立即上網搜索相關零售商品。此外，在這個過程中，我還耗費了大量時間去辨別圖片中的裸體女性和性玩具等冒犯內容，并將他們標注為NSFW。
對人工智能研究人員而言，他們希望能夠建立一套可以從少量數據中學習的系統。但從目前可以預見的未來來看，人力勞動仍然是不可獲取的因素。
這是一個急劇擴張的世界，一個隱藏在科技背后的世界。供職于微軟公司的人類學家、著有《幽靈工作》（Ghost Work）一書的瑪麗·格雷（Mary Gray）說，如果要將人類排除在外，則是不太現實的事情。
