标客是指在互联网或电子商务领域中，以标注、分类、整理信息为主要工作内容的一类工作者。
他们通过对大量数据进行处理，为机器学习和人工智能技术的应用提供基础数据支持。
在详细解释标客之前，我们先来了解一下背景信息。
随着大数据和人工智能技术的飞速发展，越来越多的企业和研究机构开始利用这些数据技术来优化业务流程、提升产品性能或开发新的服务模式。
然而，这些技术的应用需要大量的标注数据作为训练基础，这时候就需要标客来发挥作用了。
标客的工作内容主要包括对文本、图像、音频、视频等各种类型的数据进行标注和分类。
例如，在图像识别项目中，标客需要对大量图片进行标注，指出其中的物体、场景、颜色等信息，以帮助机器学习模型学习如何识别这些元素。
在自然语言处理项目中，标客则需要对文本数据进行分词、词性标注、实体识别等工作，以提升文本处理算法的准确性。
标客的工作对于人工智能技术的发展具有重要意义。
他们的工作不仅为机器学习模型提供了必要的数据支持，还帮助提高了模型的训练效率和准确性。
同时，随着技术的不断进步，标客的工作也在逐渐变得自动化和智能化，例如通过使用半自动标注工具或预训练模型来减轻人工负担，提高工作效率。
总的来说，标客是互联网和电子商务领域中不可或缺的一类工作者。
他们的工作为人工智能技术的发展提供了坚实的数据基础，推动了技术进步和应用创新。
在未来，随着技术的不断发展，标客的工作内容和形式也将不断更新和变化。
“我感觉兼职标注会越来越容易被替代掉。
”来自广东河源的27岁宝妈西梅(化名)对自己数据标注兼职有一种淡淡的悲观。
从2018年兼职数据标注，西梅的收入已经大不如前。
生活在贵州百鸟河小镇上的杜珉旭，是数据服务商梦动科技公司的项目组组长，除了每天协同组员完成数据标注项目，他还会抽出时间自学python语言。
西梅和杜珉旭都是AI数据标注员，这是一个需求庞大却又曾备受争议的职业。
标注行业给算法提供大量的训练数据。
据IDC统计，全球每年生产的数据量将从2016年的16.1ZB猛增至2025年的163ZB，其中80%~90%是非结构化数据，这些数据经过清洗与标注变成了结构化数据，才能被人工智能所理解。
2020年2月，“人工智能训练师”已正式成为新职业并纳入国家职业分类目录。
业内往往说，“有多少智能，背后就有多少人工”。
门槛较低，又需要大量重复的工作，这一行业生来就属于劳动密集型产业。
为了降低人工成本，它多数存在于一些偏远的地区，因而往往与产业扶贫联系起来。
而重复枯燥的劳动，加之过低的工资，又被人称“AI富士康”。
机器智能发展到一定阶段后，人工是否会面临淘汰，如果淘汰那相关的劳动力又何处安放？自数据标注行业诞生，担忧与争议就没停过。
如今，随着数据标注行业迭代升级，这些不同工作形式的数据标注员，都面临着能力升级的考验。
入行门槛低
前数据标注销售人员黄明(化名)对第一财经记者表示，作为劳动密集型产业，标注基地的员工实际上与在工厂上班的人毫无区别。
在他看来，一天下来坐在电脑前标注，既繁琐重复，又给人体尤其是眼睛造成较大损伤，工资还不高。
对于仍然从事数据标注的受访者来说，他们看法和黄明不尽相同。
尽管这份工作在很多人眼里看似枯燥乏味，他们还是能找到和自己生活、喜好的结合点。
两年前，西梅由于怀孕而不方便正常上班。
她不愿跟随丈夫从事养殖业，辞去淘宝客服的工作后，在网络。
黄明后来跳槽到了一家做激光雷达的创业公司做销售。
在他看来，数据标注行业好处之一，是能对接到许多高端企业，以最低门槛接触到人工智能领域。
他们的共识是，对于带孩子的宝妈、农村待业人士，甚至一些残障人士，数据标注员不失为一份可以接受的工作。
众包模式下质量与权益问题俱增
中国的数据标注行业最早可追溯到2005年，著名计算机视觉专家、人工智能专家朱纯松从美国回到了故乡湖北鄂州，创办了莲花山研究院，筹建据称是当时世界上最早的大数据标注团队。
2015年，随着人工智能巨头的崛起，数据标注和采集需求激增，市场真正意义上开始形成。
许多数据服务公司作为乙方进入到日益扩大的市场，为百度、阿里等大型互联网公司，以及AI独角兽企业等服务。
截至目前，数据标注产业已经遍布全国，以第三方数据服务商、巨头布置基地和众包模式呈现，例如百度山西的AI数据标注基地、贵州百鸟河的梦动科技、河北和安徽的数据堂基地，以及河南的千机数据、睿金科技，河北涞源县东团堡村等。
梦动科技数据服务事业部总监曾芸对第一财经记者介绍，梦动属于独立的数据服务商，联动贵州盛华职业学院，对学生以产教融合的方式进行数据标注的教学和培养，从大量的实习生开始，逐渐选拔出能够适应数据标注员工作的正式员工与管理人员。
而如同西梅的“兼职工作”，数据标注最开始的蛮荒发展，由“众包”模式而兴起。
这些众包平台上一端对接项目需求公司，另一端对接大量有空余时间的志愿者(兼职人员)。
这种众包结构的优点是可以组织社会上的大量兼职人员进行标注，节省公司的运营成本。
众包存在的弊端也较为明显，分散的兼职人员，专业背景和工作能力参差不齐，沟通成本高昂，数据保密也相对困难。
一旦需求公司要调整原有标注需求，兼职人员流动性大，无法灵活服务需求公司。
西梅告诉第一财经，今年3月份疫情高峰时，她曾约到一家外包公司，据称当时一天大约数据产值能达200元，算下来一个月五六千左右工资。
但真正开始测试时对方就在不停地催产量，后来由于数据验收不及格打回来返工，一个半月的时间返工了两次，最后西梅仅拿到了400多元。
据了解，众包模式的资源对接往往通过一些微信群或QQ群。
记者在QQ上数据标注行业的大量讨论。
来源： 第一财经
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