艾雲：訓練AI系統 中美大不同
20190117
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中美正在人工智能領域上角力。
財經分析家艾雲於東方產經專欄「iTalk」表示，人工智能(AI)近年突飛猛進，尤其電腦視覺技術，電腦望一眼已能認得出大部分物件。有這個技術水平，除了機器學習演算法成熟之外，還得用海量數據訓練。在訓練過程中，最重要就是標籤物件。中國和美國正在人工智能領域上競爭，他們標籤物件方式大有不同，正好反映兩國文化差異。
標籤物件就是電腦從圖像內所認出的物件，初期只能標示出這是物件，然後由人手去標籤那是甚麼，例如貓、狗等。只要數量夠多，如同類物件達至十萬，甚至上百萬標籤，人工智能就可認得屬於哪一類物件。
中國的標籤工作由一班勞工去做。每日坐在電腦前點擊，不斷標籤數據，根據顯示圖像，逐個物件標示。據報道，這工作已形成一大產業，在二、三線城市近年開設很多小型公司，專為幾間大型互聯網公司及人工智能獨角獸服務。
這些公司聘用大量基層工人做點擊工作，月薪兩、三千元人民幣，無論工作和工資，其實跟工廠模式差不多。近期內地工廠出現裁員潮，這份工作可能適合安置下崗勞動力。
Google同樣需大量人力資源去做這工作，雖用上聰明做法，但惹人非議。Google在2009年收購驗證碼反機械人公司reCAPTCHA，至今應用在範圍不同網站，驗證用戶並不是機械人，而是真正的一個人。該公司利用模糊的文字圖像，由人去輸入以驗明正身。
至於該圖像就是選用百多年前《紐約時報》創社至今的掃描，由於年代久遠，影像並不清晰，須以人手去辨認。通過驗證碼去做，實在一舉兩得。粗略估計，全球每天有兩億個字元透過reCAPTCHA錄入，相當於人類15萬小時工作量，不可少看集合群眾力量。
Google後來加入街景所攝下的路牌、門牌，讓用戶驗明身份時協助辨認，成為無人車技術的基礎。此事雖然公布了幾年，最近有用戶批評，為Google工作卻沒有報酬。
從人工智能前期的標籤工作，足以見到兩個國家的文化特色。當日後發展更複雜、更創新技術，則是雙方競爭的戲肉。到時會是中國的技術佔優，還是美國更出色？
艾雲
在財經界打滾多年後，毅然投身資訊科技行業，成為i世代。
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