随着包括中国在内的全球经济面临挑战，一些西方政治家和媒体加强了对世界第二大经济体的诽谤运动。他们有选择地突出信息并歪曲事实，以促进他们的叙述，如“中国高峰”，忽视了国家的复原力和增长潜力。《环球时报》的多媒体项目对中国经济进行了深入的分析和平衡的观点。

　　2024年12月8日，在中国西北部宁夏回族自治区武中的宁夏数据标签工业基地，年轻的注释家正忙于识别文本或语音中的特定单词，在图像或视频中概述对象，并在计算机上标记它们。

　　人工智能（AI）和大型语言模型的加快速度进行发展吸引了慢慢的变多的年轻人来到新兴行业。

　　2020年，中国数据标注部门的市场规模达到31亿元人民币（4.25亿美元）。据研究服务提供商，到2025年，该数字预计将达到105亿元。

　　《环球时报》最近访问了位于中国西北宁夏回族自治区吴中的宁夏人工智能工业园，探索大数据和人工智能的发展，作为新的生产质量力量，有望支撑中国经济增长。

　　数据标注涉及图像、音频、文本和视频制作的归因、标记和标签，以训练机器学习算法，以提高理解和分类信息的准确性。

　　为了满足对高质量和精确数据标签的需求，国家数据管理局于4月宣布在中国七个城市建立七个数据标签基地。

　　此举预计将分配专业的标签资源，以高质量和大规模的尺寸标记数据，提高训练人工智能模型的数据质量。专家这样认为，它还能够在一定程度上帮助探索新的数据标签方法，推动AI行业的整体发展。

　　作为人工智能增长的支柱，数据标注已成为一个有前途的职业，该行业超过90%的劳动力是数据标注员。

　　在武中市的一家前购物中心内，人们看到年轻人一丝不苟地标记和处理图像、视频和文本。刘仁明是人工智能资深人士，他经营着一个企业，雇佣了约200名标注员，他们细致地标记和处理图像、视频和文本。

　　人工智能数据提供商DreamDate成立于2016年，于6月在武中推出了第四个数据标注库。此前，该公司在江西省、江苏省和安徽省建立了数据标签基地。

　　在DreamDate所在的宁夏人工智能工业园，26岁的数据标注师刘月分享了她如何学习文本识别和点云标注等技能的故事。

　　刘悦说：“我曾经在北京当过学前班教师，但现在我在家乡的一家数据标注公司担任实习生项目经理，每月收入稳定超过4000元。”

　　“起初，我对数据标注知之甚少。文本识别、边界框选择和拟合等术语对我来说是新鲜的。任务，如收集点云数据来识别和注释车辆、行人和交通标志，以训练无人驾驶中使用的人工智能模型，是我以前从未遇到过的领域，”刘悦说，并补充说，这份工作需要高度的敏感性、专注力和身体耐力。

　　樊敏是一位34岁的母亲，有会计背景。在对AI的好奇心的驱使下，范选择数据标注作为她重新进入劳动力市场后的第一份工作。对于初学者来说，数据标注工作相对简单，易于启动。然而，每个项目都有独特的规则，依据数据提供商的要求，必须快速理解和掌握这些规则。

　　人工智能正在中国加速为各行业赋权，并为吴中创造了许多就业机会。大多数数据标注员都是曾经在服务行业工作的当地人，如送货、酒店和餐饮，有些人失业。

　　目前，工业园区雇用了600名当地人，其中62%的16-24岁，29%的24-30岁，特别是90%以上拥有大学或以上学位。

　　世界经济论坛发布的《2023年就业未来报告》称，到2027年，全球近四分之一的就业岗位可能会发生明显的变化，将创造6900万个新就业机会。一些增长最快的工作包括人工智能工程师和机器学习专家。

　　工业和信息技术部信息和通信经济专家委员会成员Pan Helin周二告诉《环球时报》，随着数据成为一种不可或缺的新型投入，在促进工业数字化方面发挥着逐渐重要的作用，数据标签对于推进AI行业和推动经济稳步的增长至关重要。

　　随着公司急于构建AI大模型，对数据标注或数据标签工作的需求也增加了。刘仁明告诉《环球时报》，数据注释行业面临近3000万人才缺口。

　　数据标注器在将原始数据转换为机器学习的训练数据方面发挥着至关重要的作用——这对优化AI系统至关重要。数据注释员的日常任务包括一系列操作，包括图像识别、语音转录和文本分类。

　　人工智能工作者应该要依据客户的项目要求对图像、视频或音频内容做细致的标注——其中大部分是华为、百度、抖音等大型科技巨头，以及LiAuto、Nio和BYD等无人驾驶玩家。

　　他们的工作支撑着无人驾驶、医疗保健和形象识别等领域。例如，在无人驾驶中，标注员必须标记车辆驾驶过程中的图像和视频数据，包括道路边界、交通标志、障碍物和其他关键信息的识别和定位。

　　随着标注员在行业中获得经验，他们的起薪在前六个月从1000元到2000元不等。初始期后，他们的收入可能会上升到3000-4000元。凭借一年的经验，注释员的平均薪资预计将超过4000元，项目主管的收入高达10000元。

　　数据注释行业在过去十年中发生了重大变化。数据标注从大数据的收集中出来，最初由软件工程师和程序员处理，并逐渐转变为我们今天看到的内容。

　　然而，数据标注曾经被低估和误解。在AI时代，数据标注员被视为“装配线工人”，通常被贴上AI行业底层工人的标签，在AI行业中，他们遭受着耗尽的体力要求高的任务，而不是参与认知工作。

　　展望未来，公司慢慢的变多地寻找具有专业相关知识的标注员，这可能会使那些具有更一般技能的人面临被排位的风险。刘仁明说，这一趋势预计将导致数据标注行业内的人才格局发生转变，最终提高专业标准，并促进行业内的高质量增长。

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