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(yī)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(fā)現息肉。息肉是大腸中向腸腔突出的贅生物，它可能會引發(fā)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(yī)學專業(yè)出身，但她做的工作，卻是在教人工智能系統(tǒng)的“老師”，直到人工智能系統(tǒng)順利畢業(yè)并且可以完成醫(yī)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(wèi)星地圖中的工廠和油罐車等。
許多科技行業(yè)的人士可能會告訴你，人工智能必然是這個行業(yè)的未來。得益于機器學習的應用于發(fā)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(fā)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(tǒng)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(jiān)控系統(tǒng)領域還是自動化醫(yī)療健康領域，人工智能的發(fā)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(tǒng)學習各種標注數據。而他們的“教學”系統(tǒng)，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(qū)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(qū)，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(tǒng)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(fā)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(yè)的眾多巨頭客戶。起初的時候，因為履行保密協(xié)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
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(guī)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(guī)模將超過12億美元。單就數據標注而言，這項工作占據了發(fā)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(qū)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(yī)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(xù)穩(wěn)定的手部力量等。在某些情況下，還可能會涉及醫(yī)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(fā)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(xù)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(tǒng)。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。”
