此外 ， AI 技术本身也能一定程度替代掉数据标记员的工作 。 由于每个人对于物体的判断标准不同 ， 真人对物体识别的误差极大 ， 会对一些物体的真值产生偏差 。 导致刚开始搭建神经网络模型时 ， 辨别率一般在 80% 左右 。 为了解决差异个体的因素造成的数据质量的稳定性的问题 ， 工程师们会开发出来一套自动化的流程 ， 使神经网络模型的准确度可以到 95% 左右 ， 这时候其实就不太需要基础的数据标记员 。
大规模裁掉数据标记专员 ， 甚至有可能对于行业来讲是一个利好消息 ， 代表着数据库的升级 ， 以及重复工作的减少 ， 表明人工智能的精准度又上升了一个台阶 。 这位业内人士认为 ， 这种大规模的数据标记员的裁员 ， 哪怕现在不发生 ， 过一两年也会发生 。

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