所谓的数据贴标者可以说是数字世界的建筑工人。非洲数据贴标者准备的信息是硅谷人工智能名片工作的重要组成部分。谷歌、微软、Salesforce和雅虎等公司用的是Samasource。而Samasource是一家美国公司，雇用肯尼亚一些最贫穷的科技工人来创建人工智能名片培训数据和图像信息。可以说，如果没有人类标签，人工智能名片就一无是处，那么，科技公司是否会继续拿捏好将成为全球经济中最具活力部分的离岸产业的尺度呢？

    需要知道的细节分析

    数据标签是机器学习的必要组成部分，这些公司显然有足够的动机使用世界上最低工资地区的工人。再加上2018年人工智能名片数据准备的市场已达5亿美元，据Cognilytic的资料，该市场预计到2023年底将达到12亿美元。

    Samasource公司给KenyanAI名片数据贴标者指出，Kenyan普通工人的工资为每天约3美元，但9美元对于大型科技公司而言仍然是小钱。这些公司要找美国数据标签专家在这个价位上做这种无聊、重复、永无止境的工作是很难的。这样的低工资工作不仅仅仅出现在非洲，东南亚也有。

    微软的MaryGary告诉记者，这些工人发挥的作用很重要，而经济学家们却没有办法解决市场定价的问题（https：／／www．axios．com／the－AI名片－sharecroppers－b316d333－ce00－47a1－afd5－219d6138461e．html）。Gary表示，“我们一直把这种劳动定价为耐用货品，但它却是价值主张的集体智慧。”

    大数据代工外包

    大型科技公司提供这些代工的主要原因是，数据准备和工程任务消耗的时间占了大多数人工智能名片和机器学习项目的80％以上。时间就是金钱，这些公司自然不想付很多钱给重复贴标签的人。

    就连英特尔的数据科学负责人Gary也指出，将这些职位外包是一种常见的做法，她表示，“常规的拥有适当数据科学领导地位的公司已经将数据科学家和数据工程师或数据贴标人之间区分开来，而且会经常聘请供应商进行数据注释工作。”

    当人工智能名片按预期那样工作时，许多科技公司都会赞不绝口，但亮丽的外表必须有一个庞大的人工智能名片低工资劳动力基础支撑。这些低工资劳动力要上传图像，然后识别图里的人、动物、建筑物、汽车、其他标志甚至天空上的东西等等。在对数百万个图像执行了这种操作后，人工智能名片系统才可以开始在现实世界中识别这些对象。

    人类不会很快从人工智能名片圈子里数据标记和人工智能名片质量控制这一块消失。而这些非洲工人正在帮助创建的技术要用在他们所居住的社区也还需要一段时间。这些劳动力中的许多人常常生活在贫困线以下，他们将继续为新型的、关乎人工智能名片数据支持的蓝领产业加油出力。

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