如今調(diào)戲Siri已經(jīng)成為網(wǎng)友們的固定節(jié)目。數(shù)據(jù)顯示，蘋果語音助手Siri大約每天會收到全國427000個問題，其中80%的問題都是：“你會說東北/四川/湖南話嗎？”“來段beatbox好嗎？”

不得不說，Siri真的為人類付出太多了。事實上，像Siri這樣的AI聊天機器人，生來并不是為了逗笑人們，而是作為一個虛擬AI助手，去幫助用戶解決生活中各種各樣的問題，比如天氣預(yù)報、吃飯訂餐、查詢新聞資訊、交通路線等等。

這背后，不乏有AI企業(yè)的深耕細作，同時也有眾多傳統(tǒng)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，運用AI技術(shù)優(yōu)化用戶體驗、增強企業(yè)協(xié)同效率等。

然而，由于AI聊天機器人背后的NLP（自然語言處理）技術(shù)太過艱深，打通了NLP技術(shù)的“任督六脈”，幾乎等同于擁有了人類的認知智能，因此至今沒有任何一個科技巨頭敢宣稱自己的AI產(chǎn)品擁有和人類一樣的語言和認知能力。

這也是為什么盡管蘋果Siri、亞馬遜Alexa、谷歌Google Assistant、微軟Cortana等各種AI聊天機器人，每天都在孜孜不倦地改進自己的NLP技術(shù)能力，但是在和人類的對話中，依然會出現(xiàn)令人發(fā)笑、困惑、擔憂等多種結(jié)果的原因。

最近，亞馬遜Alexa再次爆出負面新聞，有用戶稱在使用Alexa期間，提問過有關(guān)心跳周期信息的問題，Alexa竟回應(yīng)稱“心跳是人體中最糟糕的過程，人活著會導(dǎo)致自然資源的迅速枯竭同時會導(dǎo)致人口過?！保⒔ㄗh用戶刺死自己。

這種恐怖的對話，不禁讓人們想起了2016年微軟推出的一款A(yù)I聊天機器人Tay，上線不到一天的時間就被網(wǎng)友們教成了滿口臟話的“小孩”，在Twitter上大肆發(fā)布各種胡言亂語的帖子，導(dǎo)致Tay在24小時內(nèi)被迫下架。

如果一個“智能低下”、“胡言亂語”的AI被廣泛應(yīng)用于商業(yè)化產(chǎn)品中，其后果可想而知，不僅是AI產(chǎn)品質(zhì)量飽受質(zhì)疑，還可能會釀成大禍。因此，提升AI產(chǎn)品的認知智能水平，即背后的NLP技術(shù)，成為現(xiàn)階段AI商業(yè)化競爭的關(guān)鍵點。

事實上，NLP作為AI技術(shù)中的一個重要分支，同樣依賴算力、算法、數(shù)據(jù)三因素。其中，算力基于IT基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展，NLP算法基于深度學(xué)習(xí)的突破，在近年來都得到了較大的進展，但是作為NLP技術(shù)得以落地的“養(yǎng)料”——NLP數(shù)據(jù)，卻一直處于較為“粗糙”的狀態(tài)。

從草莽到高標準

NLP數(shù)據(jù)服務(wù)進入4.0時代

在人工智能時代，數(shù)據(jù)的重要性不言而喻。很多號稱擁有海量數(shù)據(jù)的公司，其實有的只是非結(jié)構(gòu)化或未標注過的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)標注，才是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為AI商業(yè)價值的重要一環(huán)。

數(shù)據(jù)標注，即針對語音、圖像、文本等數(shù)據(jù)，通過貼標簽、做記號、標顏色或劃重點的方式，來標注出其中目標數(shù)據(jù)的不同點、相似點或類別。有了被標注過的數(shù)據(jù)，AI算法才能在其基礎(chǔ)上進行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)。同時，數(shù)據(jù)標注的質(zhì)量越高，AI學(xué)習(xí)和產(chǎn)出的結(jié)果越精確，AI也就顯得越智能。

舉個例子，在生活中如果想要訂機票，人們會有很多種表達：“訂機票”；“有去上海的航班么”；“要出差，幫我查下機票”；“查下航班，下周二出發(fā)去上海”......這些表達方式，有無窮多的組合，都代表“訂機票”的意圖。聽到這些表達的AI，要如何才能準確理解這些表達指的都是“訂機票”這件事？

如果沒有數(shù)據(jù)標注員對大量的句子進行標注，比如提煉出主題、標出實體、進行意圖分類、情感分類等等，給AI提供詳盡高質(zhì)的“教材”，那么AI即使有了算法和算力，也無法訓(xùn)練出任何“智能”。

隨著近年來深度學(xué)習(xí)算法的興起，需要依賴于大量標注的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上才能發(fā)揮作用，業(yè)界對數(shù)據(jù)標注的需求量隨之暴增，因而提供數(shù)據(jù)標注服務(wù)成為AI領(lǐng)域一個熱門生意。

在全球知名的數(shù)據(jù)標注眾包平臺亞馬遜Mechanical Turk上，發(fā)布者只需要填寫簡單的個人信息就可以開始工作，自行上傳標注任務(wù)。截至2011年1月，MechanicalTurk上的注冊工人數(shù)量已經(jīng)達到了50萬。在2016年，有大約5％的美國人通過 MechanicalTurk賺錢，而這個數(shù)量已經(jīng)超過了優(yōu)步司機。

在中國，目前全國從事數(shù)據(jù)標注業(yè)務(wù)的公司約有幾百家，全職的數(shù)據(jù)標注從業(yè)者有約20萬人，兼職數(shù)據(jù)標注從業(yè)者有約100萬人。由于數(shù)據(jù)標注需求的井噴，為整個數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)的發(fā)展按下了快進鍵。

據(jù)智研報告顯示，2018年，中國數(shù)據(jù)標注與審核行業(yè)的市場規(guī)模已達到52.55億元。在數(shù)據(jù)標注賽道中，不乏互聯(lián)網(wǎng)大廠的身影，更多的是瘋狂涌入的創(chuàng)業(yè)公司。在廉價勞動力迅速擴張的比拼中，數(shù)據(jù)粗放、混亂、復(fù)用的情況屢見不鮮，整個行業(yè)呈現(xiàn)出一派草莽的氣質(zhì)。

然而，數(shù)據(jù)標注工作真的有想象中的那么簡單嗎？良莠不齊的標注數(shù)據(jù)質(zhì)量，真的能夠滿足AI算法迭代的要求嗎？

在AI商業(yè)化初期，AI算法對數(shù)據(jù)的精度要求不高，日常的AI訓(xùn)練首先要求數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)標注質(zhì)量要求相對不那么嚴格。但是隨著AI與各個產(chǎn)業(yè)結(jié)合得愈加緊密，AI商業(yè)化程度進入新的高度，企業(yè)對AI在商業(yè)化落地中的表現(xiàn)要求越來越高。為了保證AI算法的識別精度，數(shù)據(jù)標注的質(zhì)量也就變得至關(guān)重要。

例如，在金融保險行業(yè)，早期對AI客服機器人的要求只停留在“用戶提問后，對其中的關(guān)鍵詞進行提取，并按照既定話術(shù)回答”。雖然最終回復(fù)很多是驢唇不對馬嘴，或者根本無法回答用戶的問題，但是并不妨礙保險業(yè)務(wù)的正常開展，畢竟人工客服才是回答用戶提問的主力軍。

但是在互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)競爭異常激烈的今天，越來越多的用戶習(xí)慣在網(wǎng)上辦理業(yè)務(wù)，AI客服機器人正在大規(guī)模地取代人工客服，AI問答的準確性將直接決定業(yè)務(wù)的效率和成本，并影響用戶體驗，很大程度上決定了金融機構(gòu)的競爭力。

如果說NLP標注數(shù)據(jù)的初期階段，能夠?qū)⒏鞔蠼鹑跈C構(gòu)的AI客服機器人訓(xùn)練到大致相當?shù)某跫壵J知智能水平，那么向更高級認知智能進發(fā)的每一步，都要求質(zhì)量更高、針對特定需求提供的NLP標注數(shù)據(jù)。

因此，云測數(shù)據(jù)這種新的數(shù)據(jù)服務(wù)模式——以企業(yè)具體需求進行數(shù)據(jù)采集和標注的定制化、高質(zhì)量數(shù)據(jù)服務(wù)由此誕生。

站在AI數(shù)據(jù)服務(wù)的發(fā)展歷史角度看，從數(shù)據(jù)1.0時代的互聯(lián)網(wǎng)沉積數(shù)據(jù)，到數(shù)據(jù)2.0時代的通用型數(shù)據(jù)產(chǎn)品，再到數(shù)據(jù)3.0時代的眾包數(shù)據(jù)服務(wù)，如今的高質(zhì)量數(shù)據(jù)服務(wù)已經(jīng)進入了數(shù)據(jù)4.0時代。

通過更加規(guī)范性的組織管理和質(zhì)量控制，為人工智能迭代提供質(zhì)量更高更可靠的數(shù)據(jù)服務(wù)，從而為現(xiàn)階段AI商業(yè)化競爭提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支撐。

“搶手”的高質(zhì)量NLP數(shù)據(jù)

“稀缺”的數(shù)據(jù)服務(wù)商

事實上，越來越多的企業(yè)已經(jīng)意識到了高質(zhì)量NLP數(shù)據(jù)的重要性。當AI技術(shù)落地到金融、家居、醫(yī)療、教育、汽車、工業(yè)等各個行業(yè)，在AI商業(yè)化下誕生的客服機器人、智能音箱、智能問診等各種AI產(chǎn)品，都對AI技術(shù)和NLP數(shù)據(jù)提出了更高的要求。

尤其是行業(yè)頭部企業(yè)，為了保持自身的競爭優(yōu)勢，哪怕只是在行業(yè)平均水平上提升1%-2%的AI認知智能的準確性，也必須追求更高質(zhì)量的、符合業(yè)務(wù)需求的NLP數(shù)據(jù)。因此，在AI產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展、市場競爭愈發(fā)激烈的倒逼下，符合企業(yè)需求的高標準NLP數(shù)據(jù)服務(wù)已成為行業(yè)頭部企業(yè)的剛需。

然而，在洶涌的市場需求面前，供給側(cè)卻出現(xiàn)了短缺，市面上能夠提供這種高標準服務(wù)的公司屈指可數(shù)。究其原因在于，數(shù)據(jù)采標行業(yè)門檻雖低，但天花板很高，能做到頂尖并不容易。在這一新興領(lǐng)域，專精于定制化、場景化、高質(zhì)量數(shù)據(jù)服務(wù)的云測數(shù)據(jù)一路高歌猛進，成為國內(nèi)AI數(shù)據(jù)標注領(lǐng)域的頭部企業(yè)。

云測數(shù)據(jù)采用自建的數(shù)據(jù)場景實驗室和數(shù)據(jù)標注基地，為智能駕駛、智能家居、智慧城市、智慧金融、零售等領(lǐng)域提供的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標注服務(wù)。在眾多毫無技術(shù)含量、以廉價勞動力構(gòu)建的數(shù)據(jù)標注“血汗工廠”中，主打高質(zhì)量服務(wù)的云測數(shù)據(jù)顯得頗有些“另類”。

首先，為了產(chǎn)出更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，云測數(shù)據(jù)有一整套的標準化流程和方法論。

在項目前期，項目經(jīng)理會與客戶反復(fù)溝通，幫助客戶梳理更貼合實際情況的需求，達成一致后再逐漸引入標注和質(zhì)檢人員，通過每天面對面的溝通和培訓(xùn)，以確保每個人能夠理解并掌握標注有關(guān)技術(shù)，試標驗收合格后，再進行大批量的規(guī)模性標注。

在項目過程中，為了確保標注人員能夠做出正確的判斷，云測數(shù)據(jù)有專門的培訓(xùn)師，對每個行業(yè)細分領(lǐng)域的專業(yè)知識進行培訓(xùn)，以及標注技能和業(yè)務(wù)流程的培訓(xùn)。甚至員工之間開玩笑的說“經(jīng)過金融保險行業(yè)知識培訓(xùn)的標注員們，都能夠直接去賣保險“。

在數(shù)據(jù)標注作業(yè)提交后，云測數(shù)據(jù)還有三層質(zhì)檢環(huán)節(jié)，對于準確率達不到要求的數(shù)據(jù)會打回重新標注。在完成三層質(zhì)檢后，還有抽檢環(huán)節(jié)，確保數(shù)據(jù)的高質(zhì)量輸出。

其次，在人員作業(yè)素質(zhì)上，云測數(shù)據(jù)也顛覆了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)標注行業(yè)的“混亂”氣質(zhì)，對數(shù)據(jù)服務(wù)團隊的專業(yè)化能力有著嚴格要求。

以智能客服業(yè)務(wù)場景為例，當客服詢問用戶是否購買此商品時，各種用戶會給出不同回答：“我要和家人商量一下”；“我會考慮”；“我現(xiàn)在不方便，你一會兒再打過來”等等，背后的意圖有很多種，可能是暫不購買，暫不考慮，拒絕購買或者興趣較大。那么，NLP數(shù)據(jù)標注就需要對這些對話背后的意圖進行標注和分類。

在云測數(shù)據(jù)，以智能客服單個場景的意圖標注，就分為10-20個大類，上百個子類，根據(jù)業(yè)務(wù)需求可能還會有進一步的標注細分。

除了對NLP數(shù)據(jù)進行對話意圖、領(lǐng)域、槽位等進行判斷和標注，多角度的泛化也必不可少。也就是說，無論用戶說的是地方話還是普通話，有沒有出現(xiàn)口誤，還是以不同的句子表達同一個意思，AI都能夠讀懂句子并給出正確的回答，這就要求NLP數(shù)據(jù)標注員對句子進行泛化，以不同的描述方式重組或擴充句式、標簽等，以提升AI對話的準確度。

值得注意的是，相比圖像、視頻等數(shù)據(jù)類型，NLP數(shù)據(jù)采標方式更為復(fù)雜。據(jù)云測數(shù)據(jù)總經(jīng)理賈宇航介紹，圖像采標有很強的規(guī)則性，按照規(guī)范化的指導(dǎo)文檔工作即可。

但NLP數(shù)據(jù)對應(yīng)的是語言的豐富性，需要結(jié)合上下文等背景去理解和處理，客戶給出的需求文檔只是讓數(shù)據(jù)服務(wù)人員能夠理解，這件事情背后的目標和意義是什么。在這一過程中需要數(shù)據(jù)服務(wù)人員對需求進行拆解、預(yù)判甚至提前給出建議，與客戶反復(fù)溝通確認達成一致后，才能真正地去作業(yè)。

這對于數(shù)據(jù)服務(wù)人員的專業(yè)化能力、對業(yè)務(wù)場景的還原能力、作業(yè)協(xié)同能力，都有很高的要求。尤其在醫(yī)療、法律、教育、智能駕駛等高度專業(yè)化的領(lǐng)域中，標注人員并不是隨便找一個普通人員就可以做，標注人員需要非常專業(yè)，才能進行正確的數(shù)據(jù)標注與解讀。

為了保證整個數(shù)據(jù)團隊的專業(yè)能力，云測數(shù)據(jù)在人才的選拔、培訓(xùn)、考核、晉升上有著完善的機制，也對保證數(shù)據(jù)保質(zhì)量產(chǎn)出有著十分積極的促進作用。

再次，在技術(shù)層面，云測數(shù)據(jù)對軟硬件設(shè)施的持續(xù)投入，直接拉高了行業(yè)的進入門檻。

云測數(shù)據(jù)自研的數(shù)據(jù)標注平臺會根據(jù)實際使用中的反饋，以每周甚至更快的頻率進行功能迭代，以技術(shù)結(jié)合更多的落地場景，不斷提升數(shù)據(jù)標注工具的技術(shù)含量。同時，云測數(shù)據(jù)也致力于通過工程化開發(fā)來減輕數(shù)據(jù)標注中的重復(fù)勞動，提升業(yè)務(wù)效率。

最后，在企業(yè)客戶最為看重的數(shù)據(jù)安全和隱私方面，云測數(shù)據(jù)也有自己的原則和技術(shù)保障。

第一，數(shù)據(jù)絕不復(fù)用，是云測數(shù)據(jù)的核心原則。對于客戶定制的數(shù)據(jù)需求，交付后全部清刪，云測數(shù)據(jù)既不會自己留底，也不會把定制數(shù)據(jù)復(fù)制給其他客戶，可以說云測數(shù)據(jù)一直在花大力氣樹立數(shù)據(jù)安全和隱私的標桿，以負責(zé)的態(tài)度來服務(wù)客戶。

在賈宇航看來，讓企業(yè)擁有數(shù)據(jù)會成為企業(yè)核心的競爭壁壘，客戶找到云測數(shù)據(jù)合作，一方面是信任，另一方面也是云測數(shù)據(jù)能夠幫助客戶獲得相應(yīng)的競爭性。

第二，為了保證絕對的數(shù)據(jù)安全，云測數(shù)據(jù)與所有數(shù)據(jù)采集的用戶都簽訂數(shù)據(jù)授權(quán)協(xié)議，保證企業(yè)用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)合法合規(guī)。同時，云測數(shù)據(jù)內(nèi)部還設(shè)定了數(shù)據(jù)隔離、質(zhì)量保障等一系列數(shù)據(jù)安全流程和技術(shù)。

在數(shù)據(jù)服務(wù)市場，數(shù)據(jù)質(zhì)量是硬指標，企業(yè)客戶會通過人工校驗、算法檢驗等多種方式去驗證數(shù)據(jù)采標的合格率和通過率。經(jīng)得起市場考驗，才有活下去的機會。

按賈宇航的話說，“我們以企業(yè)服務(wù)的方式，為標注的精準度負責(zé)”。

在云測數(shù)據(jù)服務(wù)的數(shù)百家企業(yè)中，既有各大頭部AI企業(yè)，也有各個行業(yè)的龍頭企業(yè)。這些企業(yè)在追求更高的AI認知智能準確度的過程中，合作過各種各樣的數(shù)據(jù)服務(wù)商，最終找到了數(shù)據(jù)標注質(zhì)量非常高的云測數(shù)據(jù)，并保持著長期良好的合作。

事實上，除了數(shù)據(jù)采標的質(zhì)量和安全，數(shù)據(jù)服務(wù)商的全品類服務(wù)能力，以及獨立第三方的身份，也是企業(yè)進行AI合作所考量的重要因素。像云測數(shù)據(jù)這樣的服務(wù)商，不做算法，不涉及客戶業(yè)務(wù)，只提供專業(yè)的數(shù)據(jù)服務(wù)，讓企業(yè)客戶在合作時倍感放心。

從某種程度上說，如此苛刻的要求，也進一步導(dǎo)致了頂尖數(shù)據(jù)服務(wù)商的稀缺。

高標準數(shù)據(jù)服務(wù)處于爆發(fā)前夜

頭部服務(wù)商主導(dǎo)市場

如今，AI產(chǎn)業(yè)在政策紅利和藍海市場的雙重利好中迎來快速發(fā)展，其中NLP市場發(fā)展也進入了快車道。

據(jù)《中國人工智能發(fā)展報告2018》顯示，2017年中國人工智能智能市場規(guī)模高達237億元，其中自然語言處理市場49.77億元，占比21%。預(yù)計到2020年，中國在人工智能的市場規(guī)模將接近500億元，自然語言處理領(lǐng)域也將是一個百億級的市場。

不難預(yù)料，為自然語言處理市場提供“養(yǎng)料”的NLP數(shù)據(jù)服務(wù)，同樣處于爆發(fā)前夜。目前，自然語言處理已經(jīng)有了許多商業(yè)化應(yīng)用，如：機器翻譯、輿情監(jiān)測、自動摘要、問答機器人、客服機器人、電銷機器人、智能推薦等，在龐大的市場規(guī)模和市場需求下，高質(zhì)量的NLP數(shù)據(jù)服務(wù)也將成為AI商業(yè)化發(fā)展的必然趨勢。

值得注意的是，雖然高質(zhì)量NLP數(shù)據(jù)需求爆棚，但是在市場上，像云測數(shù)據(jù)這類優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)服務(wù)商會持續(xù)稀缺，供需不平衡很難在短期內(nèi)解決。

從供給側(cè)看，高質(zhì)量業(yè)務(wù)的競爭壁壘很高，由高素質(zhì)人才、專業(yè)化流程和方法論構(gòu)建出的軟實力，很難在短期內(nèi)實現(xiàn)超越?？此茦I(yè)務(wù)模式很重的模式，實際上給擅長“輕裝上陣”、以平臺效應(yīng)進入賽道的互聯(lián)網(wǎng)巨頭們，設(shè)下了短期內(nèi)無法逾越的鴻溝。正如經(jīng)緯的創(chuàng)始合伙人張穎所說：“所有輕公司以后都會做重，只有做重才能有效抗拒巨頭殺入，也唯有如此才能做大。”

從需求側(cè)看，一方面，AI商業(yè)化對NLP數(shù)據(jù)的要求還在繼續(xù)提高，數(shù)據(jù)服務(wù)的業(yè)務(wù)操作會越來越復(fù)雜，無論是在數(shù)據(jù)采集的樣本多樣性、場景多樣性方面，還是在數(shù)據(jù)標注的數(shù)據(jù)精度、領(lǐng)域知識方面，數(shù)據(jù)服務(wù)商都面臨不斷升級的業(yè)務(wù)難度。對于后進者而言，沒有專業(yè)知識、技術(shù)和行業(yè)經(jīng)驗的日復(fù)一日的積累，這種競爭差距只會越拉越大。

另一方面，由于AI算法需要源源不斷地輸入高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)，好的數(shù)據(jù)服務(wù)業(yè)務(wù)粘性很高，以云測數(shù)據(jù)為例，一個項目在建立合作之后，往往會帶來長達2-3年的持續(xù)合作，這就產(chǎn)生了馬太效應(yīng)，強者恒強。

從供需雙方合作的現(xiàn)狀看，高質(zhì)量、定制化數(shù)據(jù)服務(wù)是一個新興領(lǐng)域，供需雙方的合作模式還在升級和探索中。曾經(jīng)習(xí)慣大包大攬、自建數(shù)據(jù)采標團隊的企業(yè)，如今也在逐漸轉(zhuǎn)向?qū)で髮I(yè)的數(shù)據(jù)服務(wù)商合作。

在這一過程中，供需雙方會出現(xiàn)更加明確的分工，也會在市場競爭的淘洗中，沉淀出最為優(yōu)質(zhì)的服務(wù)商。而這種合作模式的探索，最先會從各行業(yè)的頭部企業(yè)和頭部服務(wù)商開始，逐漸在眾多中小型企業(yè)中形成“示范效應(yīng)”。

“沒有好的數(shù)據(jù)，人工智能就沒有未來”，這句話已經(jīng)成為業(yè)界共識。在巨大的AI商業(yè)化需求下，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)已成為AI業(yè)務(wù)競爭的關(guān)鍵，由此誕生的數(shù)據(jù)服務(wù)也將是未來最重要的趨勢之一?？梢灶A(yù)見，高標準數(shù)據(jù)服務(wù)這一新興市場亟待爆發(fā)，從長期看必將經(jīng)歷從荒蕪到繁榮、從亂象到規(guī)范的發(fā)展過程，繼而承載著AI技術(shù)進入更加智能的下一階段。