福布斯富豪榜又添一最年轻富豪，19岁从美国麻省理工学院辍学，一直在人工智能行业创业，仅用时5年就成为硅谷最大的人工智能公司之一，身价飙升到10亿美元，那他是如何做到的呢？

原来他的创业内容是给各种人工智能公司做数据训练，也就是数据标注。数据标注就是将大量的、毫无逻辑毫无关联的、不被机器所理解的各种数据标记成机器可以理解识别的数据，这个工程非常重要，人工智能能不能做到精确的识别，就离不开大量的数据标注训练；不仅ChatGPT需要，而且微软，谷歌，亚马逊这样的大公司都需要，顺应时代潮流成为各大科技巨头的合作伙伴，所以他才能在短短时间内成为硅谷最年轻的亿万富豪。

人工智能是人类50年到100年的发展方向，人类的生产方式和生活都会被改变，人们必须主动学习掌握AI工具

人工智能的概念就是让机器达到或超越人的智能，像人一样具备理解和识别能力。而要想实现这个目标，必须具备的三要素：数据、算法、算力。

数据是让机器理解世界的第一步，只有将数据提炼出来交给算法，由算法做数据模型匹配。

因此，数据标注工程就是人工智能算法的燃料，只有将大量的数据投喂给算法，算法才能精准的匹配识别各种数据，而目前主流的数据标注是基于人工智能的监督学习技术。

说到这里就不得不提人工智能的几种核心学习技术，分别是：监督学习、无监督学习、强化学习、半监督学习、迁移学习。

目前主流的数据标注方式通常是基于监督学习方式进行的，它是必须依赖于已经标注过的数据来训练模型。

而标注的过程通常是少部分自动标注+人工标注或纯人工标注，这也是为什么现在数据标注分包公司越来越多的原因。

在数据标注中，人工标注员会根据指定的标准对样本进行标注，例如对图像中的物体进行分类或边界框标注，对文本进行命名实体识别或情感分类，对语音进行语音识别等。这些已经标注好的数据会被用作训练集，用来训练机器学习模型。

因此数据标注也被称为人工智能的“老师”，“老师”的数量在逐年增加，且基本身居三线以下小县城，这是中国发展人工智能的中坚力量，由她们撑起庞大的AI识别数据王国。

行业的发展总是机遇和矛盾并行，一方面是数据标注岗位需求持续加大，不管是人工智能公司还是研究机构，以及各大车企，数据标注基地和产业园纷纷遍地开花。另一方面，数据标注也被认为是低端没有技术含量的岗位，接纳了大量的大专生，大部分都短暂的从事几个月转而又投入其他行业，吸纳人才方面显得力不从心，不外有它，皆因降本增效而起。

也有一些公司致力于自动标注技术的研发，比如美国的特斯拉FSD智能驾驶系统，就宣称要全部实现自动标注，可自动标注的准确性对于安全和可靠的自动驾驶系统至关重要，驾驶是人命关天的大事，哪怕号称“钢铁侠”的马斯克也不敢掉以轻心，因此，特斯拉采用了一种半监督学习的方法，结合人工标注和自动标注来提高标注结果的可信度和准确性。在特定情况下，人工标注员会对自动标注的结果进行验证和修正，以确保数据标注的正确性。

因此，基于目前以及未来几年的人工智能发展趋势来看，想实现无监督学习还有很长的路要走，就如车企的无人自动驾驶来说，每个国家，每个城市的道路交通情况都是不一样的，既然我们是让车机明白道路交通的一切情况，那首先得让它识别这些数据，哪怕是你把所有的数据一股脑扔给它，让算法自己分析每种数据的关联性，去把每种关联的数据识别出来，那依然会有大量的错误的和不能够被识别的数据，所以依然还需要人工标注。

只不过随着技术的进步，数据标注的岗位需求从劳动力密集转为技术密集，因为不再需要那么多的数据去标注了，人工自然就可以做机器做不到的事情，就比如自动电焊，哪怕你机器人焊接的再好，一旦到了火箭发动机这个场景，你只能信赖人类。