AI大时代的数据产业，数据标注与数据质量更为重要

AI大时代的数据产业，数据标注与数据质量更为重要

随着人工智能产业发展加速，AI数据服务行业正在成为“月亮升起的地方，美梦诞生的地方”

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2023年政府工作报告指出“过去五年极不寻常，极不平凡，我们经受了世界变局较快演变，疫情冲击，国内经济下行等多重考验，经济社会发展取得重大成就”。聚焦到科技领域，不断有人告诉我们未来的人工智能就像水、电、气一样，是数字社会、数字经济的基础设施，会渗透到生活的每一个场景

而作为AI三要素（数据、算力、算法）中最基础的部分，数据又是整个AI大模型训练的前提，没有数据，就相当于巧妇难为无米之炊

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有个词叫：见多识广，AI的迭代同样来自“见多识广之后的沉淀和创造力”，因此目前行业内对于数据重要性的共识：人工智能是建立在数据上的技术，人工智能发展的高度取决于数据为其提供的大量知识和丰富经验

根据AI分析公司Cognilytica的数据，数据标注环节的耗时占比可达25%。根据researchandmarkets的报告，全球数据注释和标签市场预计将从2022年的8亿美元增长到2027年的36亿美元，预测期内复合年增长率为 33.2%

数据标注通常包含图像、文本和视频

AI就像一个小孩，数据标注产业链中的每一个人就像是老师，带领它们识别万物，完成数据积累之后，人工智能就可以更好地为我们的便捷生活服务，因此在AI产业链中，数据标注占据了非常大的比重

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标注后的数据是AI大模型的命脉，它的性能和准确性直接取决于标注数据的质量和数量

如Scale AI其主要业务就是做人工智能训练师数据标注，在国外其实数据标注，数据质量是一个十分垂直的赛道，这类公司的核心目标，就是为人工智能企业输出更多优质的数据

但在国内，数据标注与数据质量在很长一段时间内未受到足够的重视，缺乏专门做数据标注，注重数据质量的企业（这里的企业不仅只做数据标注的公司与AI研发企业，同时也包含了人才孵化方面的数据标注企业与机构，甚至于一些数据标注众包平台）

而人工智能数据标注项目则是以数据标注行业需求为出发点，为想要通过AI领域创业的普通人，想要有稳定数据方资源的小伙伴提供专业服务，同时为想要进入到数据标注行业的新人提供专业的服务，让他们各自通过最适合自己的模式实现自己想要的