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第948章 微光照进绝境

第948章 微光照进绝境 (第1/2页)

李峰接到社区电话时,正在阳台上修轮椅右边的刹车。
  
  螺丝松了几天,他舍不得找维修点。
  
  上门一趟要八十,换个零件又得另算。
  
  轮椅是他出事后买的,前前后后花了两万多,家里现在每一笔钱都得掰开算。
  
  电话是社区的小刘打来的,声音很急:
  
  “李哥,明早九点到活动室开会,别忘了带身份证和残疾证。不是让你捐钱,是有工作岗位。”
  
  李峰把螺丝刀放下:“又是什么手工活?上回那串珠子,一千颗给二十块,眼睛都快看花了。”
  
  “这次不是。政府和回响科技一起办的,叫微光计划。先来听听,合不合适你自己决定。”
  
  李峰没立刻答应,只说知道了。
  
  挂断电话后,客厅里传来电视声。
  
  母亲坐在沙发上择菜,听见“工作岗位”几个字,抬头问:“是不是又要你交押金买材料?”
  
  “人家社区通知的,应该不是。”李峰自己都没多少底气,“明天去看看,反正就在楼下。”
  
  母亲把菜叶放进盆里:“看可以,钱一分都不能先交。你以前那个同学,不就是信了什么客服兼职,白白被骗了三千块。”
  
  李峰嗯了一声,没再说话。
  
  两年前,他在家具厂做封边机操作员,工资不高,胜在稳定。
  
  后来机器出了事故,他左腿做了截肢,厂里赔完钱,原来的岗位也回不去了。
  
  亲戚来探望时都说他还年轻,慢慢来。
  
  可慢慢来这三个字,说起来轻松,落到日子里,全是房租、复查、药费和母亲头上越来越多的白发。
  
  第二天八点半,李峰提前到了社区活动室。
  
  门口摆了两张长桌,桌上放着登记表和矿泉水。
  
  小刘正忙着引导人,见他来了,快步过来帮他推门。
  
  活动室里已经坐了二十多人。有拄拐的,有戴助听器的,还有两个坐轮椅的大姐。
  
  大家目光都盯着前面那块投影幕布。
  
  李峰找了个靠边的位置,把轮椅刹车扣好。旁边一个瘦高男人主动搭话:
  
  “兄弟,你也是来找活干的?”
  
  “先看看。”李峰说。
  
  男人指了指自己耳朵上的助听器:
  
  “我以前跑货运,去年听力出了问题。平台不要我,找了半年,能干的活越来越少。”
  
  李峰点头。他没问对方叫什么,也没说安慰话。
  
  来这里的人,大概都不缺安慰,缺的是一份能按时到账的工资。
  
  九点整,小刘带着三个人走进来。其中一位四十来岁的女人穿着浅色衬衫,胸前挂着工作牌,先向大家点头。
  
  “各位上午好,我叫方芸,负责本次微光计划的岗位培训。今天不是招聘会,更不是让大家当场签什么卖身合同。大家先听清楚岗位内容、收入标准和考核要求,有意愿再报名。”
  
  她说得直接,活动室里不少人都笑了。
  
  方芸打开投影,第一页只有几行字:数据清洗、文本校对、图片分类、基础标注。
  
  李峰看着那些字,没太明白:“方老师,能不能说得简单点?我们看不懂。”
  
  方芸没有露出不耐烦的表情,反而把投影翻到下一页。
  
  “简单说,我们的核心任务统称为‘数据标注与清洗工作’。它具体细分为拉框、图片分类、文本校对等几大类。这些工作不需要繁重的体力劳动,靠的是细心和耐心,高度契合大家的身体情况,只要能操作电脑就能做。”
  
  “拿‘文本校对’来说,网络上有很多文字和公开资料,里面会有错别字、重复内容、格式混乱,也可能夹杂个人电话、身份证号、住址等不该保留的隐私信息。你们的工作,就是按照规定把这些内容剔除、整理干净。”
  
  “再比如‘图片分类’和‘拉框’。”方芸按了一下翻页笔,幕布上出现了一张普通的街景照片,但画面里的红绿灯、斑马线、行人和路标,都被不同颜色的线框圈了起来。
  
  “系统会发给你们海量的照片,你们首先要对其进行准确的图片分类,然后用鼠标,把图片里的关键特征一个个‘拉框’圈出来,打上标签,告诉系统这是什么。另外,图片里如果有车牌、人脸等不能泄露的信息,也需要按流程打上马赛克处理。”
  
  “电脑自己认不出来吗?我看新闻说现在都有什么人工智能了。”后排有个戴着厚底眼镜的年轻人忍不住插嘴。
  
  “电脑是很厉害,但现在的‘人工智能’好比刚上学的小孩。”方芸解释得很耐心,
  
  “你不先人工教它几万遍、几十万遍什么是斑马线、什么是红灯,它以后怎么认识路?如果在网上乱爬资料,里面全是错别字和脏话,它学出来的也就是个流氓。”
  
  方芸环视了一圈活动室里的人:“我们喂给它什么,它就学什么。你们要做的,就是把垃圾挑出来,把重点画出来,给人工智能整理出一本本‘干净的教材’。”
  
  活动室里的众人或许并不知道,他们即将参与的,是回响科技乃至整个国家级AI战略最隐秘、也最坚实的底层基建。
  
  在2015年这个时间节点,外界对人工智能的认知大多还停留在语音助手等概念阶段。
  
  但顾屿的“九天AI实验室”却已经开始为未来十年的技术爆发疯狂囤积粮草。
  
  无论是大语言模型进行万亿级参数的训练,还是L4级别自动驾驶所需要的高精地图测绘,其核心本质都是“数据喂养”。
  
  算法可以迭代,算力可以花钱购买,但真正能拉开代差、形成绝对技术护城河的,是高质量的优质数据。
  
  互联网上冗杂不堪的语料、未来通过生态设备传回的带有涉密与隐私风险的全球实景图像,如果不经过极其庞大且严苛的人工过滤、脱敏与结构化打标,根本无法成为训练“天问”大模型和供军方使用的安全燃料。
  
  

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