像素拍人像教程（鄉村裡的AI）

2023-10-09 07:27:17 6

芒種剛過，河南郟縣東郊，望不到邊的農田裡，農民們彎腰割起了小麥。不遠處機械廠、汽車修理廠，機器聲此起彼伏。但再往西的建材廣場卻人來人往，這些天，廣場三樓，來了幾百個被採集者。

這幾百個人中，有剛從玉米地裡匆匆趕過來的農民，連草帽也沒來得及摘下。有機關大樓下了班的公務員，也有服裝店裡請了假的導購員。年輕小姑娘們聚在一起，談論著護膚和美妝。角落裡，大腹便便的中年大叔點了根煙，低頭玩起手機。

他們被輪流帶進了臨時搭的攝影棚裡——一個光線昏暗、不到30平米的小房間，牆壁不久前剛被刷得雪白，裡面擺著椅子、三腳架和燈光器材。

有人指引他們坐在椅子上，面朝一部被固定在黑色三腳架上的手機，手機和被拍攝者之間的距離是固定的，不能多，也不能少。每次開拍前，一名皮膚黝黑，身材微胖，長著老實憨厚方臉的員工都會掏出捲尺，仔細再量一遍。

方臉員工叫張凱。量完距離後，他需要用幾部像素不同的手機拍攝這些被採集者。

在白光、黃光、暗光等不同光線下，張凱拍了四輪，加起來總共100張。一般情況下，他3分鐘就能拍完，不會超過5分鐘。

這項工作名為「數據採集」，被拍攝者能得到一個價值一二十元的塑料大桶作為獎品。採集而來的照片、語音等數據，將會提供給人工智慧企業，用於機器的訓練和學習。

剛接下任務時，領導告訴張凱，這次的數據收集要嚴格按照給定的規則，做數據收集，但具體的應用場景，領導沒說，張凱也沒問。

拉對一個框能賺4分錢

去年夏天，張凱有了孩子，他辭掉了原本在石子廠維護器械的工作，回家照顧妻兒。一兩個月後，張凱得重新工作養家，一家名為「千機數據」的公司正好在招人，「輕鬆、離家近、工資高」。

公司在縣城東邊一個建材廣場的三層，從張凱的老家長橋鎮開車過來，只用20分鐘。他推開公司門的那一刻，空調的涼風灌進身體，面前的場景讓他有些震驚：幾百名員工坐在棕色的沙發上，埋在電腦屏幕前，不停地拖動滑鼠，敲擊鍵盤，「像個大網吧」。

河南郟縣一家數據的辦公室，如同一個大網吧 。新京報記者周小琪 攝

人力主管向他介紹說，公司主要做數據標註，簡單來說就是給圖片上的物體拉框框，只要會用電腦就能幹。每天8點上班，中午管飯，休息1個半小時，下午6點30下班，每個月有三四天的假期，工資保底2000塊，多勞多得。

張凱聽得迷迷糊糊，他從沒聽說過「數據標註」，也不懂為什麼拉框。但公司環境好，不像以前一樣風吹日曬，當即決定留下來。

他被安排在一個有電腦的工位上。入職後，領導傳來一個文件包，裡面是一份軟體的教學文檔和幾百張廚房、餐廳的圖片。張凱需要做的是：把圖片上的碗、碟、杯子、筷子等餐具都框出來，然後選好屬性、分好類。拉對一個框能賺4分錢。

張凱覺得很新奇——把這些鍋碗瓢盆框出來能幹嘛？但初來乍到，他沒好意思多打聽。

第一天上班，張凱費勁拉了幾百個框。他不熟悉規則，比如，三個堆在一起的碗，是應該一起拉一個框，還是分開拉三個框？

可一周後，他已經熟練到每天能拉幾千個框，掙100多塊錢。時間久了，張凱看什麼都帶框，看到家裡廚房的鍋碗瓢盆，他第一反應是，框框應該從哪個角度拉？拉多大比較合適？

才來三個月，張凱就開始挑戰難度更高的3D全景圖。圖片都是立體的，有多個平面，分布著各種車輛，有卡車、小汽車、大巴車等，張凱要把車輛都框出來，再分門別類。

這項工作要有良好的空間感才能完成。玩「穿越火線」（一款射擊類遊戲）的經驗幫上了張凱，那款遊戲的場景也是立體的，常常需要切換視角來觀察敵人。張凱沒費多少力氣就上手了。

但他偶爾還是有犯難的時候。一次，他框出了一輛三個輪子的電動車，選屬性時糾結了好一會兒，選了「三輪車」。剛提交上去，就被審核的領導打了回來，「用電的都是電動車，後面帶鬥的、不用電的才是三輪車」。

工作了大半年，張凱就已經是公司最優秀的員工之一，但他依舊沒問過，拉這些框是為了什麼？「我的原則是，我賺我的錢就行，其他的不用管那麼多」。

8月9日上午，張凱在測試一款新的採集軟體。新京報記者周小琪 攝

拍人像

「數據標註」的工作幹了一年，張凱開始接手新任務「數據採集」。這份工作不再是坐在電腦前敲鍵盤，需要走出去，到廣場、鄉野或工廠，給符合條件的採集對象拍照、錄音。

採集而來的數據，將會被打包上傳給人工智慧企業，企業再把這些數據分配其他公司進行「數據標註」，最後再傳回去，成為計算機的學習資料。這些資料能教計算機分辨車輛、廚具等不同的物體，讓它們像人一樣，去認識大千世界。

張凱的第一個項目是拍攝手勢識別的項目，公司給定的年齡必須均衡。

找人從公司內部開始。500多名員工，只要領導在公司裡吆喝一聲，滿足條件的就自覺過去排隊。

員工拍完以後，再發動他們拉著自己的親朋好友來拍攝。除此之外，公司還聯繫了各個村子有威望、人緣好的人，給他們中介費，讓他們來幫忙找，這種方法效果最好。

一開始張凱完全不清楚為什麼採集要在不同的光線和場景下，在他看來，光線的敏感度、場景的變化，沒有什麼必然的聯繫，對他來說都是一些重複性的動作拍攝工作。

為了拍攝任務，張凱研究了很多照片，經過領導點撥，終於搞清楚了，每個場景的光線及場景變化會在給後期算法的會有很大影響，因為要教會機器在各種場景各種光線中的準確識別，例如暗光，正常光，逆光的需求，雨天，晴天，陰天的場景。

在拍攝前，張凱少不了要回答被拍攝者的質疑。有人問，「照片上有我們的正臉，你們會不會拿來做違法的事？要是把它們用來刷臉支付怎麼辦？」

張凱想了想，給出解釋：「大街上那麼多攝像頭，如果拍幾張照片就能用來刷臉支付的話，走在路上是不是也不安全？」

見對方神情鬆動，張凱繼續說，「我們公司是正規的，在郟縣開了兩年了，幾百號人，跟我們合作的都是大企業，你就放心吧。」

參與過拍攝的人會被拉進微信群，下次再有拍攝時，直接在群裡吆喝一聲，也能拉來不少人。去年夏天，公司接了一個大項目，一次性採集了兩萬多人的影像，這些人都成了公司的人脈。

人像採集現場。新京報記者周小琪 攝

張凱的同事蘇樂丹就做過這個「兩萬多人的大項目」。項目在一間廢棄的二層工廠進行，以三十人或五十人為一組，排好隊，依次戴上墨鏡、口罩或帽子，在一樓、二樓或室外轉幾圈，轉完圈就可以獲贈一口印有「千機數據」的鐵鍋。

攝像頭固定在廠房的不同角落，蘇樂丹的任務是，拿一個大喇叭，維持轉圈圈的秩序，讓他們控制恰當的間距。三四個月下來，她的喉嚨撐不住了，每天都要喝四五杯胖大海水。

這個項目小孩老人都能參加，蘇樂丹叫婆婆也來，婆婆不明白為什麼要轉圈。蘇樂丹解釋，是用於攝像頭的對焦測試，檢測在不同場景、不同裝扮下，攝像頭能否識別出同一個人。

但婆婆不能理解。蘇樂丹拉著婆婆到村口，指著監控說，「就是測試這個能不能精確地拍到犯罪分子」，婆婆樂意了。

參與採集的居民，可以獲贈開水壺、蒸鍋等禮品

讓AI認識蘋果

創辦千機數據之前，公司的CEO劉洋鋒也很少聽說「人工智慧」這個詞，他是公司學歷最高的人之一，今年32歲。在他小時候，電腦還是個稀罕物，他看鄭少秋演的《大時代》，沒被縱橫捭闔的證券市場吸引，只覺得每天坐在電腦面前敲鍵盤很酷。上中專時，他開始學計算機，次次專業課考試都是第一名。

但進入社會後，劉洋鋒的工作幾乎都碰不著計算機的邊。他在重慶、雲南和廣東都待過，開過挖掘機、賣過飲料和化肥。他去過最遠的地方是南美洲，在智利賣產自深圳華強北的山寨手機。

但他說，幹計算機的夢想從沒有被磨滅。打工時，別的工人都在宿舍喝酒、吹牛，他買了一大袋跟計算機有關的書，一個人躺在床上看。有時，晚上做夢也會夢見計算機，時隔太久，他已經記不清夢境的具體內容，只記得夢裡的自己對計算機有種強烈的擁有感。

從智利回國後，劉洋鋒和兩個發小湊到一起，準備創業。去年，一個偶然的機會，他們在網上看到一個轉讓的「數據標註」的單子，這是劉洋鋒第一次聽說「數據標註」這個詞。

劉洋鋒先是試用了一下軟體，在照片上框出了一個在馬路上的行人，操作很容易。可他不明白「數據標註」是幹什麼的，網上搜不出多少信息，大部分他都理解不了，直到在一個網頁看到這段話：

「要理解數據標註，得先理解AI其實是部分替代人的認知功能。回想一下我們是如何學習的，例如我們學習認識蘋果，那麼就需要有人拿著一個蘋果到你面前告訴你，這是一個蘋果。然後以後你遇到了蘋果，你才知道這玩意兒叫做『蘋果』。類比機器學習，我們要教他認識一個蘋果，你直接給它一張蘋果的圖片，它是完全不知道這是個啥玩意的。我們得先有蘋果的圖片，上面標註著『蘋果』兩個字，然後機器通過學習了大量的圖片中的特徵，這時候再給機器任意一張蘋果的圖片，它就能認出來了。」

8月9日，員工們正在進行新項目的培訓。新京報記者周小琪 攝

這淺顯直白的解釋，劉洋鋒懂了。他把「蘋果」的例子講給發小聽，他們都覺得「這事兒能成」。

從上世紀50年代，美國科學家第一次提出了「人工智慧」的概念後，經過60年的技術更迭，人工智慧已逐漸滲透進人類的生活。

手機聽懂了人類的語言，車輛學會了選擇最優路線，能繞過桌子腿、捕捉每一粒灰塵的掃地機器人走進了千家萬戶。而廣為人知的人臉識別技術，不僅幫警方在張學友演唱會上先後抓到了多名逃犯，也在今年6月，幫四名走失10年的孩子找到了家。

劉洋鋒並不了解人工智慧相關的技術，但從新聞上感覺到人工智慧會是未來科技發展的新趨勢。

他們仨一起湊了10萬塊錢，在縣城租下了一間30平方米的單間，從鄭州拉回了20臺價值1000多塊的二手電腦，拉回來才發現只擺得下12臺。然後通過微信群和朋友圈招了十幾個員工。

乘著「人工智慧」的東風，劉洋鋒的單子越來越多，短短幾月，劉洋鋒把公司規模擴大了，租下了一整層的空間，差不多3000平方米，可以容納數百名員工，每年租金將近5萬。現在，除郟縣外，他們還在鄭州、許昌、平頂山等地開設了分公司。

他不再「來者不拒」，有公司聯繫他談採集項目，內容是讓採集員拍攝地上的廢紙、果核、頭髮絲兒，包括貓屎，用來訓練掃地機器人的視覺。劉洋鋒拒絕了，「不能天天讓員工趴地上拍貓屎，太奇怪了」。

流水線上的老師

千機數據現在共有500多名員工，大多都和張凱一樣，本地人，年輕，只有初中或高中學歷，對電腦、網際網路和人工智慧沒有太多認知。

劉洋鋒招人最重要的標準要能「坐得住」。前不久，有個年輕男生來應聘，說自己工作了兩年，在鄭州和蘇州都待過。劉洋鋒直接拒絕了他，「兩年就能跑兩個城市，說明非常不穩定。」

在所有員工中，女性佔大多數，她們大多已經結婚生子，丈夫在外地打工，在家照顧老人小孩的重擔都壓在她們身上。到了夏天，一些女性員工會選擇辭職，回去看管放暑假的孩子。還有的員工會直接把孩子帶到公司來，讓他們坐在空位玩電腦遊戲。

去年5月，劉研娜在朋友圈看到千機數據招聘電腦操作員的消息，要求很簡單，「18歲到38歲，男女不限，簡單懂電腦，有上進心，細心耐心」，「工資3000到8000，上不封頂，多勞多得」。

劉研娜的第一反應是「騙人的」、「搞傳銷的」。在這座河南中部的小縣城，像她這樣只有中學學歷的年輕女孩，能找到的工作基本只有超市營業員、商店導購或是飯店服務員，月薪不會超過2000塊。直到來公司轉了一圈後，劉研娜才放下顧慮，成為「網吧」的一員。

8月7日下午，劉研娜正在給不同種類的汽車拉框。新京報記者周小琪 攝

劉研娜一個月最多可以拿到6000塊，她三個小時就能完成483張照片的標註，拉956個框。大部分員工一天可能只能拉100到150張圖片，平均工資只有3000塊。

剛來的時候，出於好奇，劉研娜向身邊的同事打聽，這些框都是幹嘛的，沒人答得上來。大多數人都只是低頭做事，不關心這些，私底下也不討論這些話題。直到有一次，領導在開會時偶然提到，這些數據主要應用在無人駕駛和美顏軟體上，「為人工智慧服務」，她才似懂非懂。

8月8日上午，公司門口，張凱拿著一部手機，正在測試一項新的採集任務。在背光、偏亮和正常三種光線下，被採集者分別作出了高興、厭惡等表情。作到「驚訝」時，張凱提醒他，「眼睛瞪大點」、「嘴巴再張開一點」。

上個月，張凱升任了主管，不用再親自負責採集工作，只需要對採集員進行指導，但每次採集開始前，他都要先學會如何操作。升職後，張凱的工作越來越忙，以前六點半就能準時下班，現在晚上十點回家成了常態。

到千機數據工作後，張凱成為了全家離高科技最近的人。

他的母親在東莞工廠的流水線上工作，父親在深圳做裝修、鋪地板磚。弟弟今年19歲，高中還沒上完，就一個人去新疆賣手機配件了。妻子原來在郟縣的一家超市當導購，去年生完孩子後，在家當家庭主婦。

剛找到工作時，家人和朋友都會問他，這份工作是幹什麼的？他的答案是：標註是坐在電腦前拉框，採集是天天給別人拍照。其他的，張凱不會多說，家人也不會追問。

張凱沒想到自己會跟人工智慧產生關聯。他在長橋鎮的一座小村莊長大，家家戶戶都種玉米、小麥和花生，那個年代，很少有人知道「電腦」是什麼。等上了中學，同齡人都喜歡泡在網吧玩《夢幻西遊》，他不喜歡那款遊戲，因為遊戲「靠運氣、要砸錢」。他只好一個人在院子裡摔「紙麵包」、蹦彈珠。

對村裡的多數年輕人來說，輟學、打工是必然的命運，沿海工廠的流水線上，隨處可見他們的身影。

張凱念完初中後，跟媽媽一起去了東莞，後來又到了深圳、泉州，他幹過最長的一份工作是對講機組裝。四年的時間裡，張凱用手指把無數塊鐵製的電池片壓進了對講機盒子裡，這些電池片和喇叭、天線、主機板一起，組成了成千上萬個對講機，銷往世界各地。

蘇樂丹和張凱有過相似的經歷。2005年，她跟表姐一起去了廣東，在電子廠做過品鑑、在寶石廠穿過珠子，每天從早上七點半工作到晚上七點半，一個月休息兩天，月薪800多塊錢。

對張凱、蘇樂丹和千機數據的其他普通員工來說，他們現在採集、標註的數據，和穿過的珠子、壓過的電池片沒有什麼不同，都是流水線上的一個部件。

唯一的不同是，他們知道珠子怎麼穿成手串和項鍊、電池片怎麼和其他部件組成對講機，但不知道數據要如何「餵」給機器、機器要如何學習。

張凱到了千機數據之後才第一次聽說「人工智慧」這個詞，即便已經升任主管，他對工作的認識也只停留在「為人工智慧提供前期數據」的層面。有幾次，北京的研究員來郟縣調研，劉洋鋒帶著他們到公司視察，張凱只是在遠處望了幾眼。

在通往公司的樓梯間，貼著幾張巨幅海報，海報上都是機器人和電腦，看起來科技感十足。劉洋鋒把「人工智慧如何認識蘋果」的那段話也印在了上面，張凱一次也沒認真讀過。

8月9日下午，劉洋鋒在辦公室裡，看一篇與人臉標註相關的論文。新京報記者周小琪 攝

「萬物皆可AI」

昔日流水線上的工人，成為了教「人工智慧」認識蘋果、桌子、椅子的第一位老師，把認知事物的經驗濃縮進一張張圖片中以後，他們對人工智慧也開始有了更敏銳的感知。

今年6月，張凱第一次坐上了高鐵。以前為了省錢，他習慣坐20多個小時的大巴。這一次他興奮地發了朋友圈，配了一張高鐵時速304km/h的圖片，說：「這玩意最快能跑多少？」

進高鐵站時，張凱拿著身份證和高鐵票，經過一道需要人臉識別的閘機，攝像頭對著他的臉掃描了幾秒鐘後，顯示「請通過」。他突然想到，以前做標註時做過人臉標點，會不會應用在了這上面？

兩年前，張凱花8萬塊買了一輛小轎車，出行時，常常用到車載語音系統。現在，他明白了語音系統之所以能順利運作，是建立在大量的語音採集、標註基礎上的。

刷到跟人工智慧相關的新聞時，張凱也會打開看。他對一個「5G時代高科技抓逃犯」的視頻印象深刻，視頻裡，地鐵站的監控能捕捉到每一個行人的面部信息，精準地識別出犯罪嫌疑人的樣貌。

偶爾，張凱也有擔憂和恐懼。前幾天，他看到有品牌出了一款能自動繫鞋帶的運動鞋，他無法理解，連繫鞋帶這樣簡單的事都要靠機器來做，那人該幹什麼？

「科技如果發展得太快，會淘汰掉很多東西」，張凱最擔心的是，機器會取代掉那些流水線上的工人，他們都會失業。

2017年，李開復曾公開表示，「一項本來由人從事的工作，如果可以在5秒鐘以內能對工作中需要思考和決策的問題作出相應的決定，那麼，這項工作就有非常大的可能被人工智慧全部或部分取代」。

他預測，翻譯、銷售、司機、家政等工作，未來10年將有約90%被人工智慧全部或部分取代。「但是，還有很多人所特有的、綜合素質的技能是無法被取代的。此外，因為人與機器產生了新的協作方式，還會出現新的工作類型。」

同年7月，國務院發布的人工智慧計劃提出，到2030年，中國要成為人工智慧創新核心。工信部教育考試中心副主任周明曾向媒體透露，中國人工智慧人才缺口超過500萬人。

張凱覺得，像他們這樣這些做數據採集和標註的工人，很難被替代。「畢竟機器還要通過我們來學習，想像一下，如果機器會自己學習，那就說明它們已經無法把控了，這很可怕。」

劉洋鋒也思考過這個問題。前幾天，在接受電視臺採訪時，他把人工智慧產業比作了一個人，「算法工程師他們負責的是大腦，而我們負責的是四肢」，二者都不可或缺。他們公司採集、標註好的數據，要經過一套特定的算法加工，才能餵給機器，算法是人工智慧中最核心的部分。

劉洋鋒也擔憂，畢竟「承接的都是重複性的工作」。他想，隨著技術的發展，原本需要一萬張照片數據才能完成的學習，或許只需要五張照片就能完成，屆時，他們的工作量將會面臨大幅減少的情況。

為了防止這種情況的出現，劉洋鋒開始把業務向高端化、專業化轉移。去年，他承接了一項醫療數據項目，需要對病例進行分析，公司的員工都做不來，他在網上找了幾十個醫學研究生來做兼職。

劉洋鋒擔心被淘汰，他加了很多人工智慧相關的學術交流群。來自清華、北大等知名高校的教授和研究生們，常常會在裡面更新研究進展，或是轉發研究論文。

劉洋鋒每條消息都會點開看，再轉到朋友圈。群裡發的很多論文都是英文，劉洋鋒看不懂，就用電腦自帶的翻譯軟體一句一句地翻。有些文章的專業性太強，劉洋鋒就只看摘要和那些跟數據處理相關的部分。

效果很明顯，「以前都是工程師們說什麼就是什麼，現在我至少可以從專業的角度，來和他們探討一些東西，比如數據採集、標註的具體要求等等」。

但碰上算法的問題，劉洋鋒就沒轍了。一次，員工們忙活了一個星期，做完了一個人臉標點項目，每張臉上標84個點，一共一萬張圖。對接的部門打包驗收完以後，算法工程師卻說，有幾個點的位置與算法的要求不符，需要調整，必須打回來重做。劉洋鋒只好帶著員工們多幹了一周，並多發了一份工資。

在劉洋鋒過去的人生中，人工智慧神秘、新奇且遙不可及。短短兩年，他發現，「萬物皆可AI」。比如，手機裡的視頻軟體，錄製時的美顏功能要靠人工智慧，加特效要靠人工智慧，給用戶推送的內容也要靠人工智慧。

和張凱不同，劉洋鋒期待那個充滿人工智慧的未來。創業這兩年，公司接了很多無人駕駛的項目，框出了數不清的路標、紅綠燈和斑馬線。劉洋鋒看著這些圖片，常常幻想，有朝一日能買一輛無人駕駛汽車，坐進車裡，動動嘴，把目的地告訴系統，然後倒頭大睡，車子便把自己送到目的地。

「那一天一定不會太遠」。

新京報記者 周小琪 實習生 梁文雪 編輯 陳曉舒 校對 吳興發