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中国汽车三十人智库|汽车业变“软”另一面｜众包模式现隐忧( 二 )


枯燥还只是人工标注的第一大难题 。 其最大的困难之处在于天文数字级别的工作量 。 仅以最常见的30帧视频文件为例 ， 一份总时长达10万小时的训练数据就相当于100亿张图片 。 考虑到对一帧图片进行仔细的人工标注通常耗费3小时 ， 处理完整个训练数据需要一名员工工作350万年 。
如何才能摆脱此种窘境？
中国汽车三十人智库|汽车业变“软”另一面｜众包模式现隐忧
本文图片
一帧图片中的物体标注
就犹如在软件研发领域上向硅谷巨头们看齐一样 ， 硅谷巨头们也早已给出了答案：众包（Crowdsourcing） 。
劳务良方还是公关定时炸弹？
早在2005年 ， 亚马逊便首开先河成立自己的任务分发平台MTurk ， 试图激励全世界范围内的自由职业者们抽出时间为其完成大量的琐碎工作 。 这其中包括为Yelp网站进行评论和词条的编辑与筛选 ， 翻译电商平台上的商品产品说明以及为商家填写日常行为数据等 。 而完成一小份工作的酬劳则仅为象征性的10美分 ， 这也被视为众包模式的诞生 。
很快 ， 整车企业们便意识到该模式可以为其解决自动驾驶控制算法训练数据的标注问题 。
2017年自动驾驶得到了资本市场的极大关注 ， 一时间包括谷歌Waymo、通用Cruise、百度Apollo、小马智行在内的一大批国内外自动驾驶企业得到了前所未有的关注和资本支持 。 自动驾驶的大爆发也带来了训练数据人工标注之类的累活开始爆炸式增长 。
在巨大需求的持续刺激下 ， 全球范围内活跃的众包平台已经达到了2000余个 。 其中Mighty AI、Samasource、HiveMicro、Spare5、Remotask等平台专注于自动驾驶数据的人工标注 。 仅在2017年当年 ， Mighty AI的客户名单中就突然出现了福特、丰田、本田、通用的名字 ， 而Samasource的客户名单中也在2018年增加了大众、大陆、福特和通用 。
目前通行的规则是 ， 整车企业会将需要进行标注的海量视频上传至众包平台 。 平台则负责将视频切割成小段并分发给全球的众包工人们 ， 百万余名全球的众包工人只需在平台上进行注册并完成简单的视频教程便可以开始接单 。 而在这一过程中 ， 众包工人们与车企没有也不需要任何一句交流 。
简单重复、低门槛自然也意味着酬劳极其微薄 ， 即便自动驾驶企业和整车企业并不缺乏资金 。 大多数以人工标注为生的众包工人月薪始终维持在30至40美元 ， 而整车企业的普通工程师月薪则均在5000美元以上 。 众包工人们的工资是如此之低 ， 以至于众包平台会将同一视频片段重复分发给不同的众包工人以确保标注的冗余性和准确性 。
“这让人想起工业化初期被剥削的工人阶级 ， （资方）以低廉的小时工资支付报酬 ， 而现在则变成了分钟工资 。 ”开姆尼茨（即原卡尔马克思城）大学教授帕尔斯多尔夫（Christian Papsdorf）无奈地表示 。
对于在尾气门之后愈发注重企业公众形象的整车企业而言 ， 大规模使用贫困国家的廉价劳动力无疑是个潜在的公关定时炸弹 。
事实上 ， 包括德国最大的工会组织IG Metall在内的多家工会组织都公开批评过滥用众包工人的现象——无论是出于对众包工人的同情 ， 还是担忧未来众包工人终会抢走自己的饭碗 。
面对质疑声 ， 整车企业的回应则是没有回应 。 大众集团和宝马虽然都对使用众包平台不置可否 ， 但均宣称因商业竞争原因对此拒绝发表评论 。 而一向以豪华、奢侈为定位的戴姆勒更是拒绝透露或承认使用过众包平台 ， 即便戴姆勒在印度Infolks平台上大量使用众包工人早已是公开的秘密 。
除了整车企业的消极应对之外 ， 众包工人们始终缺乏社会关注的原因之一便是每一家自动驾驶企业都会避免提及控制算法背后这一听上去就落后、重复、机械的人工标注流程 。 而在另一方面 ， 即便是些许蝇头小利也足以吸引大量贫穷国家的众包工人 。 其中最典型的代表便是经济问题严重的委内瑞拉以及其他通货膨胀严重的南美国家 。 支撑这些工人继续从事的原因只有一个——这些微薄的薪资是以美元或欧元等硬通货支付 ， 而不是一点也不强势的强势玻利瓦尔 。


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