人工智能时代，数据标注已经成为一个新兴财富，其上粗俗相关买卖涉及机械进修、虹膜识别、人脸识别、无人驾驶等手艺。然而数据标注真正的焦点是大量人力投入的标框工作。
今朝关于数据标注行业的研究还较为缺乏，更多的是媒体查询申报对该行业的描述。好比，诸多媒体都将该财富界说为劳动密集型，也平日将它与富士康进行类比，称其为“人工智能范畴的富士康”。
作为历久视察中国互联网财富成长的一员，我对这个“人工智能范畴的富士康”中的从业者群体发生了极大的乐趣：他们事实是谁？他们真的是人工智能时代的流水线工人吗？
图1: 正在标注中的“产教融合”实习生们。文中图片均由作者供应
在对贵州的“将来”数据标注公司进行为期一周的前期野外查询过程中，我发现，将来公司的从业群体画像与已有媒体报道有所分歧：将来公司的高级治理层以将来职业学院的先生为主；中级治理层以该校卒业的学生为主，个中少部门是来自贵州其他院校的本科卒业生；公司里的标注员根基上是来自贵州二十几个院校“产教融合”的实习生以及部门社招人员，个中以将来学院“产教融合”的实习生为主。
标注员一样分为四类：全职的中层治理者，顶岗的实习生，跟岗的实习生和半工半读的学生。顶岗实习生大多是因应教育部的产教融合模式而发生的为期一年的大三实习生。跟岗的多为仅三个月实习的大二学生。半工半读的实习生多为将来学院的少数民族贫困生。
据将来公司的一个项目组长小刘介绍，一条数据标注一样由数据标注员、初审员、终审员三小我配合完成。系统会随机派发词条给数据标注员，标注员完成标框今后，会由对应的初审员审核，再交由终审员审核，最后提交系统。这三者的比例是5:1:1或6:1:1。
也就是说，一个终审员对应一个初审员和五到六个数据标注员。三者之间存在连带关系：初审员和终审员的薪资按照他们手下标注员平均工资来较量；若是个中一个词条一连三次显现错误的话，系统会主动收受词条，负责的组长也会找小团队讲话。
数据标注实习生的身份认同：90后？少数民族？
在去往贵州的路上，我弗成避免地布满了很多关于少数民族的想象，甚至一度将它作为野外视察中的一个主要标签。有趣的是，尽管将来公司过半的实习生是少数民族学生，在为期一周的前期视察中，我居然有一种未能抽离平常教授工作的观感：似乎我面临的仍是上海的大学教室上的那班95后学生。
不管是对于工作的认知与自我定位，照样对于将来的想象，这些少数民族的95后学生自始至终将“90后”的身份认同优先于民族身份认同。
图2: 数据标注员们正在就餐午休。
将来公司的另一个项目组长小回敷陈我，“如今80后是社会顶梁柱，90后..资历不敷，有点骄气十足的，就业和择业选择性对照强，所以对照作对……其实我们如今90后除了钱照样钱……情怀是什么器材就不知道了。你看以如今的物价，娶亲就是二三十万，我要工作多久才能赚到20万？……不管你是哪个民族，今朝我们最主要的方针就是..。”
“为本身干”是我在访谈过程中听过最多的将来公司的文化。好比公司的标注员小布就络续强调公司并不要求实习生加班，人人都是“自愿”加班：有些女孩子为了拿到一个月一万多的计件工资，甚至会选择每周工作七天，天天工作11个小时。
批判学研究往往会将这类叙事体式看作典型的“自我盘剥”（self-exploitation）的一种外在形式——公司或治理者经由授予文化工作者必然水平的创作自由和空间，诸如把握本身的工作时间、所在和形式等，并对员工进行“自我治理”的..，用以掌握他们。公司和治理者往往经由这种体式将风险和责任下放到小我身上。
此类体式见诸于社会各个范畴，上至美国社会典型的“小我成功论”，下至互联网公司的天真上班轨制，同样地，也获得了这些90后少数民族青年的认同——雷同于“讲话”和“为本身干”的心理疏导与感情交流成为了治理这些学生的首要体式。
和我在上海高校面临的95后大学生一致，这些90后的少数民族青年也对创业布满了热情。固然创业的内容与上海的群体有些许分歧，好比因应贵州本地特色，更多青年的创业妄想集中于农村淘宝、电子商务层面，进展经由将本地农产物互联网化来实现助农脱贫。
然则，这些青年对于经由创业实现自由的盼望与大城市中的90后创业青年们并无分歧。与上述“为本身干”这类虚幻的“自我掌握”雷同，这种对经由创业来掌控自我命运的自由的追寻使得这些青年更为巩固了90后的身份认同。
关于民族身份认同，小布透露，他们这一代的少数民族往往已经不会说本族说话，对本族的文化典礼也没有太多介入感。
对于这些青年来说，区分他们的已不是民族身份，而是教育水平。
“若是没有受过对照好一点的教育的话，他或者会对照古板……接触新器材都感受有点惧怕……你受过这些教育的话，和他（没有受过高档教育的同民族小伙伴）就交流不了几多。交流的话，他就讲那几样……你在公司里面发现，小伙伴之间照样有好多能够交流的。”
当身为布依族的小布用果断的眼神敷陈我“教育真的能改变人生”的时候，我决意暂时改变行程，在之后的几天走访少数民族村寨去实地认识这些青年所处的文化气氛。
恰是因为受教育水平的分化，使得这些90后少数民族青年，相较于他们的长辈来说，更迎接这些和人工智能相关的企业入驻本地，也更甘愿经由这份工作标签他们的 “90后青年”这一身份。
“我在为人工智能添砖加瓦”
大部门现有媒体报道将数据标注工作类比于富士康工作的一大原因是认为前者的劳动过程显现了异化（alienation）：劳动者即数据标注员失去对工作的掌握，对工作内容和功效毫无介入感。
与之相反，我所接触到的青年们对这份工作的认知是“人工智能工程的一个根蒂扶植性工作”，对自我身份的认知是“智强人工”、“人工智能背后的练习师”。而“无人工不智能”也是这群青年常挂在嘴边的一句话。
尽管好多青年从事这份工作的动力之一是在本地相对优渥的待遇，然则对于本身能到场到人工智能的大潮，为将来人工智能的实现做出一份进献的高傲感也是他们持续这份工作的动力。
小刘敷陈我，“好比说我们做百度的工作之后，看到百度无人车在路上行驶的时候，的确会有一些高傲感。因为这个器材有我介入的一部门，能影响人类社会。”其他受访者也透露了雷同的设法。
这种介入到人工智能成长过程中的高傲感或多或少也让这些青年将本身有意识的区分于富士康的同龄人。在他们看来，富士康更像是传统高职院校学生们会到场的、和电子厂雷同的工场。或许这种区分感在日复一日的标框工作中显得并不那么显着，然则真正有所区分的，或许是这些青年言谈间吐露出来的对于人工智能成长的高度期许以及对自身价格的一定。
小回说，“机械更加达，就会让劳动力流失越严重……好比我们如今研究无人车，今后无人车研究成功了，就很罕用人工了，然则其他项目就会发出来……需要我们的学弟学妹行止理这些数据……我感觉机械不克完全庖代人。”
将来公司的一个中层治理者小天也透露，“之前我稀奇渺茫，感觉天天做劳动性、反复性的工作和流水线有什么区别……认识接触多了之后就会发现其实AI它可以实现数据初步的信息识别，可以完成60%、70%，但还不敷精准，需要人工去校对和标注。将来，当它达到必然的高度之后，我们简洁反复性的工作一定会被替代，同时又会发生好多新的工作岗位。”
和已有的媒体报道有所区其余是，
这些从事数据标注第一线工作的青年们对于将来并不茫然，大多数人都坚信人工智能成长的将来会衍生出其他新的工种，而他们照样会有一席之地
。正如小布所说，数据标注不外是一份本身正在从事的工作，“机械换人”的将来与本身换工作并不组成直接的因果关系。
留守的童年，智能的将来？
事实上，在小刘说起他作为留守儿童的履历对他择业的影响之前，我的研究规划中并不涉及贵州的留守儿童这一特别现象。当小刘说起数据标注这类与人工智能挂钩的工作或许能够在将来改变贵州青丁壮劳力常年外出打工的近况，以此削减将来留守儿童的人数时，我决意暂时更改研究规划，前去本地几个少数民族村寨。
我诧异地发现这些村寨的青丁壮劳力几乎处于缺席的状况：三三两两的孩童在陌头、水库边、山路上玩耍，并没有任何大人监管；十几岁初中生年数的苗族、布依族少年少女们大多骑着摩托车或是电瓶车载着更小的孩子在村道上快速飞驰。
图3:村寨小卖部门口的布依族老奶奶和孩子。
图4: 骑着摩托车和电瓶车的苗族少年们。
在去往一个村寨的半山腰上，我碰到了放假留守的三个苗族小学生，健谈的小学生敷陈我，他们的苗寨今朝也许还有十几户人家，好多孩子都被送到镇上的亲戚家，村寨如今只剩下五个小孩。平时他们寄宿在近两百公里以外的学校里，如今放假才被接回村中给家里放羊。
在又路遇了放假在家修房子的苗族初中少年们今后，我才得知，一向以来在媒体报道中看到的“小候鸟”（暑假被接去怙恃打工地点地和怙恃团聚的留守儿童们）在贵州的这些山区中并不遍及。一个原因是在外埠打工的怙恃经济上无法肩负接送孩子往返而且暂时照看孩子或者发生的误工费等等。另一个原因则是，这些孩子们在假期往往需要留在家中帮年迈的爷爷奶奶们做家务，好比割猪草、放羊、喂猪等等。
正如小回所说，尽量这些怙恃知道留守儿童存在好多问题，会对孩子的将来造成影响，然则他们也没有选择：若是留在本地，有限的收入很或者让他们无法维持生计，甚至因为本地遍及的外出打工近况，留家务农还会导致邻里取笑怙恃没有长进心这类舆论压力。
从教于贵州本地最大的公立职业院校之一的洪先生反映，今朝国度对本地的扶贫项目在根蒂扶植方面已经颇有成绩，好比我一路上所见的建筑完美的盘猴子路和衡宇整洁的村寨。
本地今朝真正面临的问题是，若何引科技企业入驻，培育响应的人才，进而实现让本地人在本地就业。
小回、小布和小天都说起，贵州在政策上成为大数据财富成长的热土今后，雷同数据标注这种和大数据、人工智能亲切挂钩的工作成为他们对于将来的期许：或许他们这一代能因为新财富的进驻与成长而留在田园，或许他们的下一代不会成为留守儿童。
将来或许可期？
弗成否认，产教融合的模式在数据标注这个行业中还有很长的路要走，实施过程也需要更多第三方的监视。这些也将成为我们接下来的研究重点。然而，与简洁粗鲁的将这些青年等同于富士康工人或是高科技时代的流水线工人分歧的是，我们更应该看到他们的内部动态构造：他们对这份工作的认同感；他们从事这份工作背后的社会动态身分；他们对人工智能的认知与预期。他们清醒地意识到本身在从事一份什么样的工作，也领略将来可期的是什么。
作为历久从事批判研究的一员，此次前期野外查询也帮我冲破了长久以来的研究瓶颈：批判研究并不是纯真的找问题、挖掘问题，或许我们也需要反思，关于我们能做些什么来解决这些问题。
数据标注行业、人工智能、扶贫、留守儿童等等，亟待我们解决的，更多的或许是政策落地实施过程中显现的问题，以及若何切实地解决这些落地问题。
（文中的公司、学院与人物均为假名。作者夏冰青系华东师范大学流传学院晨晖学者。作者稀奇感激为此次野外查询供应任何匡助的所有人。）
