马斯克大裁“数据标记员”，其实一点不让人车祸

来源：社就会心理学中都央公园

大周围环境不好的时候，缺少技术含量的工种，非常容易成为专年起的牺牲品。

作者|周艾霖 撰稿人 | 章句

出乎不少人意料，盖斯这波专年起最狠的一刀，挥刀在自动驾驶部门。

6同月29日，盖斯大规模专年起再进一步上微搜。根据消息来源，盖斯关闭了加利福尼亚州宾西法尼亚州的一个档案室，解雇了大将近200名年起工，大将近有150名其他年起工将被调到另一个档案室。

据知情社就会各界交代，宾西法尼亚州档案室归属于盖斯自动驾驶部门，主要实习为都由评估与自动驾驶驾驶年起辅助功能相关的客户车图表。此次被专的年起工超过该档案室年起工总数的一半，都是都由自动驾驶图表标识，都是小时工。据称，被专年起工将获得60天的报酬补偿，并被要求不再进一步对外发出声音。

针对相关报道，盖斯方面未对此回应。

这是在盖斯专年起计划中都规模较大的一次专年起。本同月晚些艾伦就早就表示，在日益纷乱的社就会发展周围环境中都专年起是确实的。他在接受彭博社采访时就早就宣告，未来三个同月内将近有10%的迟至年起工将被专，一年后的盖斯低薪总人数可能就会更高。

随后，有外媒曝白光艾伦发布的一封取名为「暂时中都止全球聘用」外部邮件，他在邮件中都表示自己对社就会发展有「超级糟糕的感觉」。他知道盖斯年起工，远程实习不再进一步是一种自由选择，并要求所有年起工返回档案室宾馆且一周实习小时不必低于40个小时，否则将离开盖斯。

艾伦预告在先，专年起本身并不突然，但一个值得注目的问题是：为何盖斯就会专掉宾西法尼亚州50%的图表标识年起，甚至关掉这个档案室？到底是出于策略性上修正自动驾驶业务部门，还是因为图表标识这个工种本身早就并非确实。

根据盖斯的聘用效益，图表标识的实习是「锻炼强劲的深度人脑的关键要素，有助于盖斯自动驾驶业务部门」。盖斯的矿工，在布法罗、纽将近和宾西法尼亚州花费大量小时为小汽车及其遥测周围环境（例如街道标志和交通收费站）标识图片。

图表标记| 视频来源：视觉中都国 根据彭博社，一位知情社就会各界说，在布法罗，盖斯继续增加其自动驾驶图表标识团队，该地点的实习人年起从事或多或少的实习，但其时薪低于宾西法尼亚州。

一位业内社就会各界知道社就会心理学中都央公园，图表标识年起是一个技术含量较低的工种。「图表标识专年起是只要有眼睛，就会点触摸屏，就能胜任的一份实习。」他戏称道。

锻炼自动驾驶AI有两个步骤：一个是搭成中都长期人脑静态的图表库，第二个就是由工程公司锻炼人脑静态，并在反复锻炼当中都使图表库的标记准确性远超更高。

而在搭成中都长期人脑静态的时候，并不需要大量的图表标识年起根据车摄制的视频进行一系列的标记，标识拍到的质点是活体、孔洞还是其他东西。当图表足以丰富和完善的时候，工程公司就会将图表库值得注意的视频，交与自动驾驶的人工智能去进行标记，并基于图表库的标记图表修正匹配和实验者，以远超更高的准确性。

一个在自动驾驶领域实习多年的业内社就会各界表示道，图表标识专年起，其实是一个极容易被替代的实习，这些标记年起的主要实习就是在驾驶小汽车的照相机摄制的视频上面用触摸屏框住质点，标识两件坏事。第一是这个质点在哪，第二是标识这个质点的归纳。

这种极易操作的实习，国际上Corporation一般就会将大部分图表标识专年起的业务部门外包给合作社Corporation，大概标记一张视频的价格在几毛钱到一元不等。

此外，AI技术本身也能一定程度替代掉图表标识年起的实习。由于每个人对于质点的判断标准不同，罗汉对质点标记的误差极大，就会对一些质点的给定显现出正确。加剧刚开始搭脑静态时，辨别率一般在80%数。为了解决差异个体的因素引致的图表数量级的准确性的问题，工程公司们就会开发出来一套自动化的流程，使人脑静态的准确性可以到95%数，这时候其实就不太并不需要基础的图表标识年起。

大规模专掉图表标识专年起，甚至有可能对于行业来讲是一个利好消息，值得一提的是着图表库的替换，以及重复实习的减缓，表明人工智能的准确性又上升了一个台阶。这位业内社就会各界忽视，这种大规模的图表标识年起的专年起，哪怕现在不愈演愈烈，过一两年也就会愈演愈烈。

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