数据标注是将原始数据加工处理，转换成机器可识别信息的过程，包括分类、拉框、注释、标记等操作。
AI行业有句话“有多少智能，就有多少人工”。AI数据是人工智能和机器学习的基础，而数据标注则是人工智能实现的基石。
通过人工贴标签的方式，对图像、声音、文字等对象进行不同方式的标注，不断提供可供机器学习的样本数据，最终使机器能够自主识别数据。
数据标注示例
数据标注应用于人工智能算法的研发与训练，是大部分人工智能算法有效运行的关键环节。
人工智能相关企业想要自身算法能做到处理更多、更复杂的场景，需要收集海量标注数据来对算法模型进行不断训练与调优。
可以说，AI的进步离不开数据的标注。
如今，以ChatGPT为代表的AIGC技术迅速发展，其算法本质是构建深度神经网络模型，对数据量的要求较高。
大模型时代的到来，正加速推动人工智能开发从以模型为中心向以数据为中心转变。
作为整个AI产业链的基础环节之一，数据标注贯穿⼤模型全⽣命周期，在大模型时代扮演着至关重要的角色。
人工智能算法模型开发流程及数据需求
GPT-4之所以能在GPT-3基础上实现跨越式转变，正是因为在数据层面加入了高质量的标注。强大的模型需要大量训练数据作基础，数据的质量直接影响算法模型的好坏。
有了标注的高质量数据，才能释放出人工智能的价值。
随着AIGC的广泛运用，数据标注成为人工智能发展的关键战略要素，市场呈爆炸式增长。据量子位智库预计，国内Al基础数据服务市场规模将达百亿规模，约占全球市场10%份额。其中合成数据作为衍生出来的新赛道，存在巨大市场空间，增速超40%。
数据标注行业发展历程
蓝衫认为，数据标注行业正迎来重新洗牌的关键时刻。
为大模型提供高精度和高质量的标注数据，将成为AIGC技术落地的关键。
随着大模型的涌入，自动化标注门槛大幅降低。以SAM模型为代表的图像分割模型开源，GPT-4、GPT-4V为代表的大模型也被验证在文本、图像领域标注具有可行性，并衍生出专门做数据标注的大模型。
AIGC的出现，使得数据标注逐渐向AI辅助标注和自动标注方向发展。自动化标注、半自动化标注、众包标注等新的标注方法和技术正在逐渐应用于数据标注领域，以提高标注效率和降低成本。
与此同时，数据标注的标准也有所变化。从数据流程上来看，传统数据标注是以目标任务为导向，通过拉框、描点、转写等方式进行人工或自动化标注，评价标准主要以准确率和效率为指标。
而大模型的开发范式决定了大模型数据标注对自然语言要求很高，包括排序、改写、多轮对话、评估等操作，难以依靠客观的评价体系，标注标准从客观到主观。
随着数据行业的发展，数据标注未来的门槛会越来越高，行业开始进入技术密集时代。
本科以上多领域多专业开始成为标注人才的硬指标，标注角色也随着大模型全生命周期更为细分，比如AI训练师、模型精调师、指令工程师等。
不仅如此, 人工智能应用场景在不断细分，大模型逐渐走向垂直化、专业化。
大模型时代下的数据标注解决方案以一站式、定制化服务为主，数据分类也更加精细化、复杂化。未来，定制化的数据标注服务将成为市场需求的主流，向着高质量、高效率和规范化方向发展。
作者：傅依婷
