提起人工智能，互联网企业总喜欢说一切“好似魔法”。
但实则不然。魔法的背后是一群像郭佳佳一样的为人工智能打工的人。
吴欣每天来到郏县郊区一个农民楼，在那里的一栋大楼内，她和其他几百名同事为人工智能的另一面——我们所知甚少，所见更少的一面——辛勤付出。在9小时的工作时间内，她需要负责创建训练数据，即把数据—大多数为图像—加工成计算机可以理解的形式。
吴欣面前出现一张傍晚马路红绿灯的照片。她移动鼠标，绿色的画框浮现在照片上，显示备注“红灯”，她迅速在一个红灯上补了一个绿框，标上“红灯”。
下一张，一个街道图片，密密麻麻的行人中，郭佳佳检查了每一个标出的“人”。
下一张、下一张、下一张，不管眼前是什么场景，郭佳佳利手速不变，依次圈出“车辆”“植物”“红灯”、“绿灯”。
“车辆”“植物”“红灯”“绿灯”——甚至天空，还要特别说明是晴朗的还是阴霾的天空。将数百万张这样的图片输入到人工智能系统中，意味着（比方说）一辆自动驾驶汽车可以开始“识别”现实世界中的物体。数据越多，理论上机器越智能。
在狭小的办公室里，她紧挨着身边的同事，紧盯着显示屏，放大图像，防止标错哪怕是一个像素。一名上级人员会检查他们的工作，若没有达到要求，就需要返工。如此周而复始，不停重复循环。
吴欣每天的工作从早晨8点钟开始，坐到工位，打开电脑，输入用户名和密码，移动鼠标开始标记，日复一日，每天持续9个小时。郭佳佳表示，“我现在的工作，让我相信我的努力正为未来的某些人提供帮助。”
那些给人工智能打工的人
吴欣的雇主是刘锋洋，他是一家AI数据公司的老板，公司主要从事AI数据的标注与采集，其主要客户有百度，华为，阿里等大的科技互联网公司，目前他们正在做的项目就是采集生活中不同情况下的人像数据或语音数据。
谁都不会想到，这些高大上的科技公司AI技术竟然有一部分来自于河南省平顶山市的一个名叫郏县的小县城。
除了数据采集，刘锋洋公司的另一个重要工作项目就是数据标注。现在公司有四百百多名标注员，并且还在周边地市乡镇设有分公司，公司员工大多是本地人，年龄20-30岁，基本都是高中或以下学历。
这些年轻人或是因为学历太低或是不想离开家乡，现在能够在家中找到一个不用出卖体力又体面的工作，可谓是梦寐以求。据刚入职几天的新员工称，每天大概能挣七八十块钱，以后做熟练至少有三千以上。有来得早的老员工则说自己每天差不多能挣130左右。刘锋洋说，他们这的平均工资要远高于县城里收银员，服务员这些工作2000--2500的平均工资，公司里月薪最高的曾达到7000多块钱。
在郏县这座小县城，刘锋洋公司的员工们，也被称作“为AI打工的人”，他们采集和标注的AI数据，最终都纷纷应用到人们眼中许多高大上的技术中——美颜时“一键瘦脸”的尖下颌技术，张学友演唱上对犯人的识别，未来的自动驾驶......
据相关行业人士表示，这个行业盈利情况不错。一个成熟的标注员，月产值能做到7000元，除去3000元的工资和质检、场地设备等费用，公司能赚1500元。巨大的利润也引来了像刘锋洋这样的人纷纷投身该行业。
笔者在任意的招聘网站上搜索“标注员”职位，都能检索出近百条招聘信息，这些招聘公司分布在中国的各大省份，招聘工资从1500-7000不等。
在距平顶山市不到200公里外的郑州，地方政府甚至设立了专门的产业园，入住的公司看名字都很高大上，很多都是人工智能公司，但实际上公司就像个大网吧，都是简单进行数据标注的。有的公司因为跟BAT有协议，因此能庞大到几百人的团队，有时候“活紧”，还会通宵加班。
随着人工智能产业热度提升，数据加工厂的业务需求也越来越丰富，标注画面中不同的人脸，标注一段语音中的关键字段等等都是比较常见的数据标注工作。
此外还有勾画图片中人体的关节点，将复杂的人体姿态标注成点和线的形式，可以用来训练识别人体体态的模型；为路况图片中的车辆、摩托车、自行车和行人打上边框，并标注行进方向和是否有遮挡，这类图片多用来训练智能安防系统的识别能力；
描绘建筑物的边缘，将静止画面中的大楼标注成不同的色块，这类数据多用在自动驾驶中车辆对环境的认知；
还有负责视频标注的工作，需要从每段视频中抽出 10 帧，标注相近两帧中物体的方向和坐标的变化，这些数据也许会被用来训练机器对物体连贯性的感知，也许用来训练机器预判物体的位置变化。
通常AI数据工厂需要处理的客户订单往往以万为单位。比如客户要求5万张图片，一周以内完成标注，理论上这个订单需要 200人左右共同工作 7 天才能完成，并且过程单调又枯燥，流水线上的人们手动干着机械般的工作。员工标注的内容还要经过质检人员的核验，全部合格后才会最终交付给客户。
可以说，现阶段的数据标注是个劳动密集型产业，和普通加工厂基本没什么不同，只不过加工的产品是数据。
而对于这些“为AI打工”的人，他们大多都不知道自己工作的意义是什么。20岁的AI数据公司员工鲁冰冰表示，“我现在也没想明白，它到底要做什么，但是我是出来工作的，只要给钱就了。”
人工智能还是人工智障？
人工智能的概念其实早在上世纪80年代便已经被炒的沸沸扬扬，但人工智能的根本面目是算法，需要大量的数据存量与计算能力，如今，技术硬实力与资本软实力的统一发力，才使得人工智能又一次成为当下最火热的风口之一。
现在几乎所有的科技互联网公司都在拼命的与AI扯上关系。从李彦宏“砸锅卖铁搞AI”开始，百度的风向标就已经直指人工智能。百度自2010年开始全面布局人工智能，陆续开始了包括自然语言处理、机器翻译、语音、图像、知识图谱、机器学习、数据挖掘、用户理解等技术的研究。至今百度已走过从技术布局、产品落地到商业化布局的不同阶段，在AI寻人、AI控烟、AI眼底筛查、AI公园、生鲜超市等诸多大众场景进行落地应用。在最受外界关注的无人驾驶领域，百度率先发力AI应用，极大推动了中国及世界智能驾驶产业的发展。2018年7月，百度和金龙客车合作生产的全球首款L4级无人小巴阿波龙正式量产，4个月后的百度世界大会上，李彦宏又发布了由百度和一汽红旗共同研发的国内首款L4级自动驾驶乘用车。从无人车商用车实现量产到乘用车发布，百度推动智能自动驾驶又向大众化迈进了一步。
雷军也表示小米将全面拥抱AI。他表示AI+IoT（简称“AIoT”）是小米未来10年核心战略，为了实现AIoT开放生态，小米已经成立了生态链部。他认为，未来AI将赋能IoT，AI智能语音助手将带来技术革命，未来三至五年，每一个智能设备都可能被接入AIoT的控制模块，以提高交互体验的水平。最新数据显示，小米智能语音助手小爱同学已累计激活约1亿台设备，累计唤醒次数超过80亿，月活跃用户数累计超过3400万。
但是现在看来，AI的发展似乎并不像外界鼓吹的那样美好。印第安纳大学的认知科学和比较文学教授Hofstadter就曾公开表示，不相信我们现在拥有的人工智能是真正“智能”的
近日，董明珠被宁波市的"行人非机动车闯红灯抓拍系统"抓拍到了闯红灯，后来才发现是系统摆了乌龙，识别错误，把公交车身上的董明珠照片误判为真人。
小爱同学做为小米布局人工智能一个重要的点。然而被雷军和小米公司寄予厚望的小爱同学却屡屡失手，在发布会上关键的时刻掉链子，雷军问小爱同学“三个木叫什么？”小爱同学却没答出来，并且还开始唱起歌来了，问了三次也没用，雷军也是很无奈，只能说“小爱你是不是每次演示的时候都出错啊？”。而后又问“125+357+567=多少？”小爱却一直没有回应，雷军无奈在一旁尴尬的笑。
今年9月，在上海召开创新与新兴产业发展会议上，科大讯飞作为在展示其人工智能同传技术时，竟然会后被当时的同传工作人员爆出造假，其现场呈现的翻译内容，其实是由真人同传翻译过再发出来的。
无人驾驶测试屡出事故、语音识别不够精准、智能交互场景略显匮乏等等，都成为资本催化下，不够沉浸，匆忙落地的“后遗症”，足以验证人工智能行这个业有多浮躁。网友也调侃到底是人工智能还是人工智障。
人工智能，就这样
现在所谓的人工智能，只不过是在穷尽的解决方案中拼凑出一个还不错的去实施，一旦遇到例外，后台数据标注团队将解决办法标注后，下次就补上这个窟窿。
没有人工，就没有智能，就是人工智能这个行业的常态。这种糊弄人糊弄事的所谓AI技术，遍地开花之后，留下的只能是无尽的悲哀。而浮躁的行业，也容不下耐心发展真正人工智能的企业。毕竟用数据标注，1年产品就能上市，投资方能看到效益。而真正的人工智能，可能需要很多年的摸索也未竟功成。
在大部分人看来，未来的一切都将因为AI技术的普及而变得更简单、更美好、更智能。
稍微熟悉一点，对人工智能的印象会变成工程师、科学家们口中的专有名词，GPU阵列、神经网络、深度学习、自然语言处理、迁移学习、计算机视觉等等一大串相关技术理论。
而在产业链的最底层是更为现实的一面，一批批身份各异，从未被提起的人们成为了新时代的数据民工。人工智能，仍需要大量的人工劳动给养，其实并不高大上。
就像刘锋洋公司员工王泽方所说，“之前我以为人工智能会自动分辨东西，做了之后才知道原来是我们分辨之后教给它的。人工智能，就这样。”
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