算法、算力与数据作为人工智能领域的三大核心,正带领人工智能走向繁荣发展。
然而长期以来,三者的发展并不均衡。目前人工智能商业化在算力、算法和技术方面基本达到阶段性成熟,而基础数据领域却鲜有人关注。
数据标注服务是一种技术要求较低的劳动密集型产业,人们常说,“数据标注就是人工智能领域的人工部分”。如何利用技术创新来提高数据标注效率,减少行业纽带的中间成本,始终是行业内最关注的问题。
而数据标注作为一个年轻的行业,虽然互联网上有很多关于数据标注的文章,但仍鲜有引导性,事实上,数据对于AI行业的发展起着至关重要的作用。目前,监督学习下的深度学习算法训练十分依赖人工标注数据,自2010年开始人工智能行业已不断优化算法增加深度神经网络层级,利用大量的数据集训练提高算法精准性。
市场对算法的不断拓进使得数据标注需求大幅提升,时至今日,人工智能算法模型经历多年的更新迭代,基本已达到阶段性成熟,随着人工智能的商业化应用,高前瞻性的数据产品与数据的高定制化服务成为了主流。
换句话说,要想解决行业具体痛点,大量经过标注处理的相关数据就是算法训练的基础,可以说数据决定了AI的落地程度,数据领域值得更多关注。但另一方面,数据标注行业现在仍未能树立起统一准则,相较其他领域,供应体系仍不稳定,因此还需多方共同努力来完善该行业的生态。