在ＡＩ学习的末程，终于一些人连作为数据的价值都失去了

数据稀缺的时代，数据很贵，标注虽然简单但不可或缺，但是一旦越过这个瓶颈期，就会面临很多人丢失饭碗的大爆发，在ＡＩ学习的末程，终于一些人连作为数据的价值都失去了，这是ＡＩ带来的必然结果和趋势，我们需要谋求新的出路。

每一个技术浪潮的翻涌，都会伴随着一些伟大公司的诞生和灭亡。在人工智能时代，不仅有那些光鲜亮丽的技术和产品服务，还挖掘到智能背后的人工在为其辅助，触及到ＡＩ行业链底层不为人知的一面。ＡＩ会怎么发展不好说，但数据输入确实需要人工，一开始是教，后来还要靠人工提升准确度，Ｇｏｏｇｌｅ有ｒｅｃｈａｐｔｃｈａ，国内公司还是更愿意砸钱用人海机海制胜，对于ＡＩ本身来说，其实并没有什么区别。到最后，我们都会惊奇地发现，智能的原始积累与当年资本的原始积累有异曲同工之处：都是压榨剩余劳（脑）动力。处在产业链末端的人感受不到大时代背景，帮助人工智能成长的人类最终被人工智能所取代。细思极恐，前沿科技已经在研究人工智能了，而那些还没有时间接触人工智能的人来说，未对其产生兴趣之前，就已经被淘汰，甚至有些人挣扎在ＡＩ学习的末程，连一些数据价值都已然失去，这个世界上的人仿佛被割裂开了。

也有人说那些现在为ＡＩ数据提供价值的人，都会助推着ＡＩ的成熟发展，而这些有价值的人不就是钢炼的贤者之石吗？用一群人的数据价值当做材料，合成出无比强大的贤者之石。强者用贤者之石打架，至于这湮灭的人，又有谁在乎？能为ＡＩ提供人工图像与数据价值，并没有显得多么高尚，这也好比从普罗大众的生活中提炼出别人总结不出来的精华。ＡＩ突飞猛进的这几年里，成功的基础来源于海量的数据，这一点也正改变着ＡＩ研究的认知、方法，以及留下一个全新的数据集驱动的ＡＩ世界，也有很多人将数据价值视为人工智能浪潮的催化剂。数据会重新定义ＡＩ从业者对模型的思考方式，海量数据资源的扩充，更能为ＡＩ发展提供必不可少的知识储备与力量来源。为ＡＩ学习的人，始终不会连作为数据的价值都失去，而是ＡＩ发展带来的危机给予他们的压力。

我们是人工智能的人工，也是会被智能所代替的人工。ＡＩ是一个学术密集型和技术密集型的领域，并不是每一个互联网从业者都会为此产生兴趣，在我的认识里，学习ＡＩ可以作为一种互联网基础设施和能力。但愿我们都不会在ＡＩ学习的末程，随时保持不会失去作为数据价值的能力！