给AI当老师：辛苦又廉价，比教人还费劲
随着ChatGPT爆红，被称作AI“老师”的数据标注员的工作受到了更多关注。这些数据标注员通过对图片、语音、文本等数据进行标注和加工，为AI算法学习及优化提供样本。他们处在火热AI赛道的最底层，用日复一日的枯燥劳动，为各类AI应用提供重要的数据养料。根据IDC发布的数据，近5年中国AI基础数据服务市场规模年复合增长率达到47%，预期2025年将突破120亿元，占到中国人工智能市场规模总额约10%。 | 相关阅读（经济观察网）
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海峰
一个话痨的评论员
虽然有很多人质疑数据标注员的工作有点AI “大帽子” 下的“血汗工厂”，但不可否认其作用。现在的“人工智能”里有个“人工”，基于大量“人工”付出的“智能”。数据标注员在机器学习和人工智能领域中扮演着非常重要的角色。他们的工作是帮助训练机器学习模型，从而使其能够更好地进行分类、识别和决策。
数据标注员需要花费大量时间和精力来为模型准备高质量的数据集，这是非常关键的，因为模型的准确性取决于数据的质量。然而，由于数据标注工作通常是重复性、劳动密集型和低收入的工作，所以在一些情况下，这些工作可能会被低估或忽视。
因此，我认为应该更加重视数据标注员在人工智能和机器学习领域中的贡献，给予他们更好的待遇和更公正的薪酬。同时，我们也应该寻求更有效率的方式来进行数据标注，以减轻标注员的负担，同时提高数据的质量。这样才能更好地推动人工智能技术的可持续发展。
