被人类用标注训练的AI，正在替代人力的标注

在苏黎世大学的调查报告中，研究人员通过实测发现，ChatGPT在15项标注任务中的处理能力高于众包人员。大模型嵌入众包平台的进度条也被拉快了。洛桑联邦理工学院之后的研究发现，已有超过30%的众包标注者在处理文本标注时使用了大模型。

AI无疑比人工更省时省力：研究人员表示，ChatGPT的单位成本只相当于MTurk的1/20。

文本标注已然被AI占据大部分业务，所以这时候我们会更关注技能要求更高的自动驾驶标注中。

但自动驾驶标注也正被AI侵入。相比人工的拉框方式，自动化标注只需要内置大模型，进行参数设置后，原本需要手动标注的矩形框会自动生成。目前唯一的问题是，生成的矩形框有踩线、贴合度太低等质量问题，需要人工逐一检验。

效率的提升让车企惊喜。理想在使用大模型2.0进行自动化标定，效率是人的1000倍；特斯拉一直在积极推进自动标注的进展，比如在2022年6月裁撤了200名为特斯拉标注视频，以改进辅助系统的美国员工，因为特斯拉的自动标注能力大幅改善，标注10000个不到60秒的视频，只需要大模型运行一周，而不再需要人工标注几个月。

AI数据公司整数智能的创始人林群书说，越来越多的车企和AIGC企业采用大模型产品做自动化标注，营收正在大幅增长。他们最新的动作是在新加坡建立研发分部。

但对于自动化标注的增长，第三方服务商没那么乐观。河南一家众包平台的项目经理说，自动化标注还不能取代60%以上的标注需求，只能作为辅助标注工具，处理单一或特定数据，提升人效。

另一家数据标注公司的产品经理认为，自动标注只能过滤简单的基础数据，还不能像人一样从复杂有争议的场景中精确识别物体。这也是数据标注市场，如今依然是以自动驾驶标注数据为主导的原因。

不过大家也认同，未来的数据标注将从重人力转向重技术的趋势。

总之，不是被同行“卷死”，就是被技术“卷死”。但坐以待毙肯定不行，数据标注的第三方公司在寻找未来的出路。

一边是AI风口带来的项目需求增长，一边是更混乱的竞价、更低的人均产值和正迅速成长的AI。两种情绪是交织的，AI会带来无限机遇，AI也会淘汰“我们”。

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