原标题：人工智能背后的“人工”：数据标注小时工资减半，高工资拖欠

“我觉得兼职标签越来越容易取代。” 来自广东河源的27岁的包玛希梅（化名）对他的兼职数据标注有着淡淡的悲观。 从2018年兼职数据标记来看，西梅的收入已经比以前少了。

李元泽，住贵州白药河小镇，是数据服务商梦墨科技公司项目组组长。 除了每天和团队成员一起完成数据标注项目外，他还会抽出时间自学python语言。

西梅和李元泽都是人工智能数据注释者，这是一个要求很高、有争议的职业。

标注行业为算法提供了大量的训练数据。根据IDC的统计数据，全球每年产生的数据量将从2016年的16.1ZB上升到163ZB，2025年的80%~其中90%是非结构化数据，这些数据被清洗并标记为结构化数据，以被人工智能理解。 2020年2月，“人工智能培训师”正式成为新职业，并列入国家职业分类目录。

这个行业经常说，“多少智力，背后有多少人“。 门槛低，需要大量的重复性工作，一个诞生劳动密集型的行业。 为了降低劳动力成本，它大多存在于偏远地区，往往与产业扶贫有关。 而重复枯燥的工作，再加上工资太低，被称为“AI富士康“。

机智能发展到一定阶段后，会不会进行劳务工作面淘汰，如果淘汰了相关劳务队伍地点在哪里？ 自从数据标注行业诞生以来，关注和争议一直没有停止。 今天，随着数据标注行业的迭代升级，这些不同形式的数据标注者面临着工作的能力力升级的考验.