Trong công ty nơi cô làm việc, có gần 200 đồng nghiệp ngày ngày lặp đi lặp lại công việc máy móc và đầy đơn giản như vậy. Và, nếu nhìn vào tấm biển lớn trên cửa công ty, nó có dòng chữ "Công ty dán nhãn dữ liệu trí tuệ nhân tạo". Và không chỉ những người ngồi đây, hàng triệu người ở khắp Trung Quốc đã tham gia vào ngành nghề đầy mới mẻ này: Những người dán nhãn dữ liệu cho trí tuệ nhân tạo.

Họ là những người công nhân trong thời đại của AI.

Công việc chính của những người này là đào tạo và điều chỉnh dữ liệu cho AI. Nhiệm vụ lúc đầu tương đối đơn giản, chẳng hạn như đánh giá xem ý nghĩa của một câu có trôi chảy hay không. Còn theo thời gian tăng lên, nhiệm vụ nâng cao là xác định các hình ảnh và mã vạch. Trong số đó, hình ảnh nhận dạng bao gồm nhận dạng khuôn mặt, đòi hỏi họ phải đánh dấu đường viền và vị trí của các đặc điểm trên khuôn mặt trong các điều kiện khác nhau về góc độ, ánh sáng và mức độ rõ ràng. Mỗi khuôn mặt phải được đánh dấu với hơn 100 điểm nhận dạng, bao gồm các vị trí chủ chốt như mắt, mũi, miệng và khớp hàm.

Bản chất của việc đào tạo AI theo cách này là cấu trúc dữ liệu hình ảnh.

Một quả táo có thể được bạn xác định chính xác chỉ bằng một cái nhìn trong một môi trường có độ chiếu sáng và rõ nét khác nhau. Mặc dù nguyên tắc về cách bộ não con người xử lý các tín hiệu của nó vẫn còn gây tranh cãi trong giới học thuật, nhưng về cơ bản đó là sự chính xác. Nhưng khi một máy tính nhìn thấy một quả táo, nó chỉ có thể nhận được một mạng lưới các pixel khác nhau và không thể xác định nó như một tổng thể, ví dụ như quả táo vào một ngày nắng và vào một ngày mưa sẽ xuất ra một ma trận hình ảnh pixel khác nhau cho máy tính.

Do đó, chỉ sau khi con người thực hiện xử lý một cách có cấu trúc các chú thích của video, hình ảnh, văn bản, âm thanh và các thông tin khác thì máy tính mới có thể nhận dạng được.

Quá trình cung cấp dữ liệu thông qua việc gắn nhãn này cho hệ thống trí tuệ nhân tạo chính là thứ được gọi là "đào tạo". Mức độ tiên tiến của trí tuệ nhân tạo liên quan mật thiết đến quy mô và độ chính xác của dữ liệu đào tạo, càng nhiều dữ liệu và càng chính xác thì hệ thống càng thông minh.

Lái xe thông minh, chẩn đoán thông minh, nhận dạng khuôn mặt, ký hiệu cử chỉ, nhận dạng nông sản, thông tin hàng hóa, dịch vụ tài chính... Trí tuệ nhân tạo đã và đang được ứng dụng vào tất cả các khía cạnh của cuộc sống đô thị. Các gã khổng lồ công nghệ đã phát động một cuộc cạnh tranh khốc liệt xoay quanh trí tuệ nhân tạo. Nhưng phía sau tất cả vẫn là những đội quân dán nhãn như thế này và họ chính là những người sẽ quyết định kết quả của cuộc cạnh tranh trí tuệ nhân tạo giữa các gã khổng lồ công nghệ.

Qingjian, một quận nhỏ với dân số chỉ 200.000 người bên sông Hoàng Hà, nằm ở thành phố Ngọc Lâm, tỉnh Thiểm Tây, Trung Quốc. Năm 2019, Alibaba hợp tác với chính quyền địa phương để phát triển một dự án xóa đói giảm nghèo mang tên "Đậu AI". Theo thỏa thuận, Alibaba sẽ cung cấp các đơn đặt hàng cho khu công nghiệp và chịu trách nhiệm đào tạo, còn chính quyền địa phương sẽ cung cấp địa điểm và thiết bị để tham gia xây dựng chung. Hội chợ việc làm của dự án rõ ràng cho thấy nó ủng hộ các nhóm người yếu thế trong xã hội, và 80% thu nhập được sử dụng để phân phối vào tiền lương, thậm chí không được phép phân chia lợi nhuận.

Nội dung công việc chính của nhân viên tham gia "AI Dou" là gắn nhãn cho trí tuệ nhân tạo, và nó nhanh chóng trở thành công ty có số lượng nhân viên lớn nhất quận. Không chỉ tại đây, 7 tỉnh và 8 quận khác trên cả nước cũng đã thành lập dự án hợp tác xóa đói giảm nghèo "Đậu AI".

Về cơ bản, nó là một dự án xóa đói giảm nghèo thuần túy. Tuy nhiên, những người có liên quan ở Alibaba cũng thẳng thắn thừa nhận rằng nếu chỉ dựa vào "Đậu AI" thì còn lâu mới đảm bảo nguồn cung ứng hậu cần cho trí tuệ nhân tạo của Alibaba.

"Nhu cầu cho toàn bộ ngành công nghiệp là quá lớn", họ cho biết.

Trên thực tế, không chỉ riêng Alibaba, mọi gã khổng lồ công nghệ ở Trung Quốc với nhu cầu dữ liệu lớn đều đã thiết lập chuỗi cung ứng dán nhãn dữ liệu cho AI của riêng mình. Hầu hết trong số đó đã xây dựng các nền tảng để tìm nguồn cung ứng từ cộng đồng, chẳng hạn như Tencent Souhuobang, Baidu Smart Cloud, JD Zhongzhi và iFlytek.

Tìm nguồn cung ứng từ cộng đồng là một mô hình việc làm linh hoạt. Người tham gia không cần thiết lập mối quan hệ việc làm với nền tảng hoặc người yêu cầu dữ liệu. Họ chỉ hoàn thành việc cộng tác thông qua mạng lưới và nhận được thu nhập dựa trên gói nhiệm vụ đã hoàn thành.

Thông qua mô hình nguồn cung ứng cộng đồng, các ông lớn công nghệ Trung Quốc có thể nhanh chóng thu thập một lượng lớn lao động nhàn rỗi và linh hoạt, dù là toàn thời gian hay bán thời gian, và có thể trực tiếp làm việc sau khi hoàn thành khóa đào tạo. Đối với các công ty, hoàn thành nhiệm vụ trước khi trả lương cũng là một lựa chọn rất an toàn và có thể giải tỏa gánh nặng tiền lương của công ty.

Ví dụ, thử nghiệm trên nền tảng Sohuobang của Tencent. Sau khi vượt qua nhiều bài kiểm tra như nhận dạng văn bản, mức độ liên quan của tìm kiếm, đánh giá nội dung... người dùng có thể lấy đơn đặt hàng cho các nhiệm vụ tương ứng. Sau khi vượt qua bài kiểm tra nhận dạng văn bản tương đối khó, hai bộ nhiệm vụ với phần thưởng là 150 điểm đã được hoàn thành, mất khoảng 3 phút rưỡi.

Cứ 1.000 điểm sẽ đổi được 1 nhân dân tệ, và nếu tính theo giờ làm việc bình thường, thu nhập hàng tháng có thể khoảng 1.800 nhân dân tệ. Với việc cải thiện khả năng làm việc và tăng phần thưởng cho các câu hỏi khó, hiệu quả đạt được khi hoàn thành nhiệm vụ cũng sẽ tăng lên. Dựa trên phần thưởng nhiệm vụ hiện tại, một người dán nhãn có tay nghề cao dự kiến ​​sẽ nhận được mức lương mỗi tháng 3.000 nhân dân tệ, khoảng 10 triệu đồng, hoặc thậm chí cao hơn.

Việc chọn nguồn cung ứng từ cộng đồng hoặc các công ty bên thứ ba để cung cấp dịch vụ ghi nhãn có thể linh hoạt hơn, nhưng nếu các công ty cần dịch vụ ghi nhãn chất lượng cao hoặc ổn định, hoặc nội dung của nhiệm vụ liên quan đến quyền sở hữu trí tuệ cốt lõi, thì các nhóm do chính họ tự xây dựng sẽ an toàn hơn.

Theo báo cáo của các phương tiện truyền thông, có hơn 3.000 nhân viên dãn nhãn thuộc cơ sở Dữ liệu Trí tuệ Nhân tạo ở tỉnh Sơn Tây của Baidu, chủ yếu xây dựng các chú thích có nội dung liên quan tới lái xe tự động và nhận dạng khuôn mặt. Trong đó, 86% nhân viên là những người sinh năm 90 trở lại đây. Toutiao cũng tuyển dụng 40.000 chuyên gia dán nhãn dữ liệu ở Thiên Tân, Tế Nam và Vũ Hán.

Ngoài các công ty Internet lớn tự xây dựng và tổ chức các nguồn cung ứng từ cộng đồng, còn có các nhà cung cấp dịch vụ bên thứ ba đang hoạt động trên thị trường như Totoro, Yunce, Datatang, Aishu Wisdom và Haiti AAC.

Và tổng số nhân sự trong ngành nghề mới mẻ này ở Trung Quốc đã vượt quá một triệu lao động.

Sự phát triển nhanh chóng khiến Bộ Nhân lực và An sinh Xã hội nước này đã chính thức công nhận "nhân viên dán nhãn trí tuệ nhân tạo" là một nghề mới và được đưa vào danh mục phân loại nghề quốc gia, vào tháng 4/2020. Ước tính đến năm 2022, số lao động có liên quan dự kiến ​​sẽ đạt 5 triệu người.

Điều này cho thấy quy mô và tầm ảnh hưởng của nhóm lao động này đang tăng lên, do đó họ đã hoàn toàn lọt vào tầm nhìn của các cơ quan quản lý.

Màu sắc của bầu trời, khung cảnh bên đường, tình trạng giao thông, vết thương được chiếu trên phim CT ... tất cả thông tin hình ảnh, âm thanh hay văn bản đều là những mảnh ghép tạo nên thế giới. Nếu không có công việc ghi nhãn dữ liệu, con người sẽ không thể khiến cho máy móc nhận thức được toàn bộ hành tinh này.

Trong quá trình máy học, các tập dữ liệu tham gia được chia thành tập huấn luyện, tập xác minh và tập kiểm tra. Nhiệm vụ của máy là khớp các điểm dữ liệu của tập huấn luyện, điều chỉnh mô hình dự đoán thông qua tập xác minh và thực hiện tập kiểm tra để đánh giá mức độ chính xác.

Việc dạy AI bằng nhãn dán được gọi là quá trình học máy "có giám sát". Nhưng khi trí tuệ nhân tạo dần được trau dồi, khả năng nhận dạng của nó sẽ có độ chính xác ngày càng được cải thiện. Đó là khi hệ thống sẽ chuyển sang chế độ hợp tác giữa người và máy. Cho đến khi độ chính xác và hiệu quả của trí tuệ nhân tạo trong một mô hình nào đó hoàn toàn vượt qua con người, lúc này, hệ thống chính thức rời bỏ các nhãn dán và bước vào máy học không được giám sát.

Về lý thuyết, với sự phát triển của công nghệ, mọi kịch bản trong tương lai đều cho rằng trí tuệ nhân tạo có thể đi vào trạng thái học tập không giám sát. Và đó cũng là khi ngành nghề này sẽ bị mai một.

Sau thành công các hệ thống AI chính là đóng góp của những công nhân dữ liệu.

Nhưng, ít nhất trong ngắn hạn, đây vẫn là công việc không thể thiếu. Có 4 lý do cho quan điểm này.

Một, lĩnh vực thị giác máy tính vẫn đang trong giai đoạn sơ khai và hệ thống dữ liệu vẫn đang được tích lũy. Hai, từ góc độ đào tạo nhận dạng hình ảnh thực tế, các công ty hiện vẫn đang thực hiện việc học có giám sát. Ba, trong môi trường đầy tính cạnh tranh hiện nay, tất cả các bên đều không có động lực để thiết lập một cơ sở dữ liệu công cộng, vì vậy giá trị của dữ liệu có cấu trúc và tự gắn nhãn vẫn sẽ nổi bật hơn. Cuối cùng, từ góc độ kỹ thuật, vẫn chưa có một giải pháp tối ưu nào được công nhận trong công nghệ nhận dạng trên thị trường. Vẫn rất cần phải gắn nhãn dữ liệu theo cách thủ công trước khi các giải pháp tối ưu được công nhận .

Trong thế giới thực luôn có những tình huống bất ngờ xảy ra. Không ai biết trí thông minh nhân tạo sẽ nhận ra được một chiếc xe jeep hay một chiếc xe đạp hay một chiếc xe tải hạng nặng. Nó vẫn đòi hỏi phải liên tục bổ sung dữ liệu khổng lồ, đa dạng và thực tế hơn nữa.

Đã có lúc, người ta lo lắng rằng sự kết thúc của AI sẽ giải phóng con người khỏi những công việc đơn giản, máy móc và lặp đi lặp lại. Từ đó, con người chỉ cần tập trung vào những vị trí đòi hỏi sự sáng tạo, cảm xúc và giao tiếp xã hội.

Nhưng, hiếm có ai nghĩ rằng quá trình xây dựng trí tuệ nhân tạo sẽ tạo ra nhiều vị trí lao động đơn giản, máy móc và lặp đi lặp lại đến như vậy. Và họ, có lẽ sẽ chính là những người công nhân cuối cùng của loài người.

Mỗi ngày các nhân viên dán nhãn sẽ phải chấm hàng trăm nghìn điểm trên màn hình máy tính.

Ở tuổi 33 tuổi, Quách Mai, người từng có kinh nghiệm làm việc nhiều năm ở một mỏ than ở tỉnh Thái Nguyên, chưa bao giờ nghĩ rằng công việc trong tương lai của mình sẽ liên quan đến trí tuệ nhân tạo.

Trung bình một ngày, cô phải chấm 600.000 điểm trước màn hình, và có ngày cô đã chấm hơn 1,08 triệu điểm. Nhưng trong mắt người phụ nữ này, công việc lặp đi lặp lại tưởng chừng nhàm chán đó lại mang một ý nghĩa khác. Bởi mỗi điểm được đánh dấu lại giống như một viên gạch được thêm vào cho sự phát triển của AI, và công việc này cũng cho phép gia đình cô có cuộc sống tốt hơn.

Trong số những giá trị mà trí tuệ nhân tạo AI mang lại cho xã hội, hoạt động tìm kiếm con người của Baidu khiến cô, một người mẹ, trở nên đặc biệt đồng cảm. Khi lần đầu tiên trở thành chuyên gia dán nhãn, cô thực sự không hiểu tại sao mình phải đánh dấu 106 điểm trên khuôn mặt. Nhưng sau thời gian làm việc, cô biết rằng mình đã đánh dấu các điểm dữ liệu để cho phép AI có thể học một cách độc lập. Từ đó, công nghệ vào Baidu sẽ giúp đỡ tìm kiếm mọi người, như giúp trẻ em bị thất lạc hoặc bị buôn bán trái phép tìm thấy cha mẹ của chúng. Cho đến nay, tính năng truy tìm bằng AI của Baidu đã giúp hơn 10.000 gia đình đoàn tụ. Điều này khiến Quách Mai lần đầu tiên cảm thấy công việc của mình có ý nghĩa như vậy, vì bản thân cô cũng là một người mẹ có con gái 7 tuổi.

Khi máy móc thay thế sức người và trở thành sức mạnh của thời đại, một số người đã mất việc làm. Tuy nhiên, các ngành như năng lượng, sản xuất, bảo trì và vận tải mới lại được tạo ra xung quanh máy móc, và một loạt công việc khác đã ra đời.

Trong tương lai gần, trí tuệ nhân tạo có thể trở thành sức mạnh của kỷ nguyên mới. Khi đó, một trật tự nghề nghiệp mới có thể sẽ được thiết lập lại xung quanh trí tuệ nhân tạo.

Còn việc trí tuệ nhân tạo trong tương lai sẽ mang lại điều gì, thì chúng ta chỉ có thể chờ đợi trong một tương lai xa hơn. Trong bộ phim khoa học viễn tưởng "Blade Runner 2049", nhân vật Niander Wallace có một câu nói rằng: "Mọi bước tiến của nền văn minh đều được xây dựng trên cơ sở lực lượng lao động dùng một lần."

Vậy, hãy cùng chờ xem loại thế giới, thứ mà các công nhân dán nhãn đã và đang dạy cho các hệ thống trí thông minh nhân tạo, sẽ có hình hài như thế nào.

(Theo Pháp luật & Bạn đọc, iFeng)

Trí tuệ nhân tạo sẽ ảnh hưởng đến "ý chí tự do" của con người

Trí tuệ nhân tạo đã thâm nhập vào mọi khía cạnh cuộc sống, chúng ta vừa tận hưởng những tiện ích mà nó mang lại nhưng lại lo bị nó ảnh hưởng đến “ý chí tự do”.  

Thủ môn Đặng Văn Lâm lái xe tại Thái Lan. Ảnh ST

Được biết, Toyota Camry 2.0 G nằm trong phân khúc hạng D có giá khoảng hơn 1 tỷ đồng tại Việt Nam. Xe sử dụng hộp số tự động 6 cấp, dẫn động cầu sau, mức tiêu hao nhiên liệu khoảng 7-10 lít/100km, không gian nội thất rộng rãi và sang trọng.

Hậu vệ Đoàn Văn Hậu

Đặt chân đến Hà Lan, Đoàn Văn Hậu đã được CLB SC Heerenveen cấp riêng căn hộ gần sân bóng, cùng chiếc ôtôVolkswagen Passat phiên bản BlueMotion. Trước đó, tuyển thủ Quốc gia đã có mặt tại đại lý Volkswagen ở Hà Nội để làm quen công nghệ và trải nghiệm tay lái trong nhiều giờ.

Đoàn Văn Hậu được cấp chiếc Volkswagen Passat tại Hà Lan. Ảnh ST

Tại Việt Nam, Volkswagen Passat thuộc phân khúc sedan hạng D có giá khoảng 1,5 tỉ đồng. Xe được nhập khẩu từ Đức, sử dụng động cơ 1.8L, nội thất bọc da cao cấp, chức năng nhớ vị trí và massage chỉ dành cho người lái. Ngoài ra, xe còn sở hữu một số chức năng an toàn như: Cảnh báo điểm mù, 6 túi khí, cảnh báo áp suất lốp, phanh ABS,…

Nội thất Volkswagen Passat cao cấp và sang trọng. Ảnh ST

Tiền vệ Lương Xuân Trường

Gia nhập CLB Buriram United của Thái Lan, Lương Xuân Trường sở hữu mức lương khoảng 10.000 USD/tháng, đồng thời được cấp xe ôtô riêng và một căn hộ cao cấp. Hàng ngày, cầu thủ gốc Tuyên Quang tự lái chiếc Honda Jazz màu trắng đến sân tập.

Lương Xuân Trường được CLB cấp chiếc Honda Jazz nhỏ nhắn. Ảnh ST

Đây là mẫu xe hatchback 5 chỗ cỡ nhỏ, sử dụng động cơ 1.5L, ngoại thất nhỏ gọn dễ xoay trở trong phố. Xe được trang bị 6 túi khí, tay lái trợ lực, phanh ABS, khóa chống trộm an toàn,… Tại Việt Nam, Honda Jazz có giá khoảng hơn 600 triệu đồng. 

Tiền đạo Nguyễn Công Phượng

Đầu năm 2019, khi còn khoác áo thi đấu cho CLB Incheon United anh được đội bóng Hàn Quốc cấp cho chiếc xe Hyundai Tucson để tiện đi lại. Mặc dù gặp đôi chút khó khăn về ngôn ngữ và đường xá, nhưng sau đó, Công Phượng nhanh chóng làm quen và tự lái xe đến sân bóng tập cùng đồng đội.

Chiếc Hyundai Tucson màu đen do CLB Incheon United cấp cho Công Phượng. Ảnh ST

Được biết, chiếc Hyundai Tucson màu đen do CLB Incheon United cấp cho Công Phượng sở hữu động cơ 2.0L, ngoại hình thể thao đầy mạnh mẽ. Tại Việt Nam, xe nằm trong phân khúc CUV 5 chỗ có giá bán khoảng 1 tỉ đồng, nội thất hiện đại, vận hành chắc chắn, khả năng chống ồn ở tốc độ trên 100km khá tốt.

Theo Lao Động

Chiếc Volkswagen Passat vừa được cấp riêng cho Văn Hậu có gì đặc biệt?

Văn Hậu được CLB SC Heerenveen cấp cho một chiếc ô tô riêng để tiện sử dụng trong cuộc sống cá nhân và một căn hộ đầy đủ tiện nghi để "yên tâm công tác".

2. Sửa sang quá nhiều thứ

Tuy là lỗi nhỏ nhưng rất nhiều người mắc phải. Việc muốn thay đổi diện mạo của ngôi nhà không tránh được suy nghĩ sửa càng nhiều càng tốt. Thế nhưng, hành động này không những khiến ngôi nhà trở nên hỗn độn mà còn ngốn rất nhiều chi phí đấy. Do đó, thay vì cố gắng sửa thật nhiều cùng một lúc thì chỉ nên tập trung, đầu tư vào sửa những phần quan trọng nhất.

3. Tự sửa

Với bản tính tiết kiệm thì nhiều người ngại chi tiền để thuê người làm mà tự sửa theo ý muốn của mình. Nhưng ai cũng biết rằng, khả năng và kỹ năng của mình không thể so với thợ được. Vì thế, nếu cứ cố chấp thì có thể bạn sẽ tự tay phá hỏng toàn bộ ngôi nhà của mình.

4. Chọn nhà thầu, thợ sửa giá thấp

Chi phí là một vấn đề rất quan trọng, thế nên mọi người thường chọn cho mình một nhà thầu, thợ sửa chữa có giá thấp nhấp mà không cần quan tâm đến vật liệu, chất lượng công trình mà họ thi công. Điều này thật sự là sai lầm nghiêm trọng.

5. Chạy theo mốt

Việc muốn thay đổi ngôi nhà của mình theo xu hướng hiện đại không có gì là sai cả. Nhưng cần phải xem xét sao cho phù hợp với không gian, nội thất và đảm bảo độ bền bỉ về lâu dài và quan trọng hơn nữa là về phong thủy. Hãy tham khảo ý kiến của nhà thầu hoặc kiến trúc sư chứ đừng tự làm theo ý mình.

6. Không thử trước khi thi công

Những lỗi thi công, thiết kế rất thường hay xảy ra. Chẳng hạn sau khi thay đổi không gian nhà bếp nhưng chiếc tủ lạnh cũ lại không vừa với vị trí muốn đặt, cách quá xa ổ điện hay quá gần những khu vực ẩm ướt như bồn rửa, nhà tắm… Vì thế, để ngăn chặn những điều bất tiện xảy ra thì nên đo đạc cẩn thận, thử nghiệm trước khi tiến hành thi công.

7. Không có nhiều phương án dự phòng

Thường thì quá trình sửa chữa nhà cửa ít khi đi theo đúng kế hoạch đặt ra. Mặc dù không ai thích giải quyết những vấn đề phát sinh khi sửa nhà nhưng vẫn cần các phương án dự phòng. Theo các chuyên gia, bạn nên dự phòng tối thiểu 10-15% thời gian và kinh phí cải tạo nhà. Bởi lẽ, vì nhiều lý do khách quan và chủ quan, thời gian thi công mà nhà thầu đưa ra có thể xê dịch, kéo theo các chi phí phát sinh khác.

Theo baohatinh

Sửa nhà cuối năm và những lưu ý phong thủy không thể bỏ qua

Vào dịp cuối năm nhiều gia đình có nhu cầu sửa chữa nhà ở để đón một năm mới tài lộc đến nhà.