挣扎虽然目前的情况并不乐观， 但刘梦元仍然认为， 数据标志行业最终将是大浪， 而且它们是最后一批 。
从良好的情况下， 下游市场陷入了近战， 上游AI市场从未停止发展 。 AI正在成为“入口”， 人们进入这个社会， 这使刘梦源和其他充满希望的从业者 。
但是， 该行业也揭示了一个严重的一面， 数据被标记为迭代：大型模型慢慢取代标签， 一些阈值较高， 并且该纪律在该领域更随后 。 例如， 需要标记病理切片的医疗健康领域， 并且用在腰盘中的CT片材用作示例， 并且缺陷必须准确地识别和标记盘的轮廓 。 但是， 许多医学专家没有时间和精力做数据标签， 这种工作是普通标签不舒服， 通常需要问医生或医学院， 结果是成本高， 这些专业人士的成本是普通标签的10倍 。
它被称为“监督”机器学习， 如刘梦元 。 然而， 当人工智能逐渐成熟时， 它自己的识别能力和模型拟合精度将继续改善， 进入人机协作模型 。 直到人工智能完全超过人类模型的模型， 它将留下手动标记并进入不承受的机器学习 。
从理论上讲， 每个垂直场景都将进入技术开发和人工智能的监督学习状态 。 AI的核心预测， AI的下一个变化不是监督， 常识是学习 。 换句话说， “教师”试图让艾不依赖人类训练， 他们去观察世界的工作方式， 并学会预测， 最后的AI应该摆脱“老师” 。
然而， 刘梦媛没有强烈的危机感：“我带领我们做一个最有意义的事情， 将每个人的智慧转变为ai 。 我可以保证如果未来ai取代人类， 他们也将是最后一个批量更换 。 “
为什么最后批处理？ “因为介绍了一个新的行业来介绍AI， 我们需要为他们做好准备（标有教师） 。 ”
刘梦媛一直认为“最大的市场是审计” 。 随着AI技术的发展， 一些基本的标签工作逐渐消除 。 拍摄自动驾驶型号：我以前以前识别汽车， 现在行人标有机器， 然后人们会检查标签是否正确 。
她考虑了自己的职业规划：“我真的想进入大工厂， 但简历并不美丽， 门槛不进入 。 ”
互联网Matalog注意数据， 最直接的反应是薪水， 尤其是管理职位， 慷慨的工资福利符合很多人， 刘梦源也是其中之一 。 此外， 她还认为自己单身开放一家小公司， 然后进入大工厂的管理系统以获得的方式 。
“然而， 这是一个非常遥远的未来， 或现在急忙 。 ”如今， 刘梦媛已升级为公司的主管负责人， 上市的立场是总经理 。 她不再像我进入的那样累， “我每天都结束了， 我累了， 但我必须比较今天完成的任务 。 ”
当然， 在转变角色后， 刘梦源将想到更多 。 “也许下一个空气即将到来， 或者......”她也有一些故事 。
在科技快速发展的时代， 各种人工智能应用， 如春季竹笋一般都闪烁， 工作场所发生变化 。 刘梦源现在可以依靠， 是他在“教学”职业生涯中的经验 。 至于新进入的标签， 他们刚刚开始在人工智能列车上， 但他们挽救了一个模糊的未来 。

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