25、数据标注人员管理与应用策略

数据标注人员管理与应用策略

1. 数据标注与模型预测审查

数据标注这一概念较为宽泛，它既可以指对原始数据进行标注，也可以指人类在机器学习模型辅助下或与模型交互时进行的标注工作。在计算数据标注所需的工作量时，要考虑到数据呈现方式的不同以及相应所需工作量的差异。

对于许多任务而言，目标是辅助人类流程。很多模型既可以用于自动化操作，也能辅助人类完成任务，具体取决于应用场景。例如，碰撞检测算法可以用于驱动全自动驾驶车辆，也可以用于提醒驾驶员；医学影像算法可以用于诊断病情，也可以为医疗从业者的决策提供参考。

在利用机器学习辅助人类进行标注时，需要遵循工作安全和透明度原则。要明确目标是辅助终端用户的工作，而非培养其自动化替代者。如果获取终端用户反馈是为了将人员从特定任务中自动化替代出来，必须对此事实保持透明，以确保期望合理，并给予相应补偿。

2. 内部专家的优势与特点

2.1 内部专家的重要性

在大多数机器学习项目中，内部员工是最大的劳动力群体。尽管如此，与外包和众包工人相比，内部标注人员的质量控制和人员管理研究相对较少。学术论文大多关注外包和众包按任务付费的工人。让模型构建者和标注人员处于同一组织内有很大优势，因为他们可以直接沟通。

管理者有责任与数据标注人员进行交流，要建立有效的沟通渠道，在权力不平衡的情况下，需用心且富有同理心。

2.2 内部专家的优势

内部员工具有领域专业知识和保护敏感数据的优势。对于复杂问题，如分析财务报告或诊断医学影像，内部团队成员可能是世界上少数具备数据标注所需技能的人。如果数据包含敏感信息，内部员工能为数据提供最高级别的隐私和安全