NSDT工具推荐： Three.js AI纹理开发包 - YOLO合成数据生成器 - GLTF/GLB在线编辑 - 3D模型格式在线转换 - 可编程3D场景编辑器 - REVIT导出3D模型插件 - 3D模型语义搜索引擎 - AI模型在线查看 - Three.js虚拟轴心开发包 - 3D模型在线减面 - STL模型在线切割 - 3D道路快速建模
2023 年是“生成式AI年”，震撼了全球科技行业。 最初我们对这项技术并不熟悉，但现在我们在工作和日常生活中都依赖生成式AI解决方案。 进入 2024 年，我们热切期待人工智能的进一步进步。 尽管今年新兴技术趋势各不相同，但每种趋势的基础都是一个：数据。
如今，许多商业活动都依赖于数据，包括每个人都在谈论的 GenAI。 数据适用于从商业交易、消费者购买到观看 Netflix 电影的方方面面。 此外，公司可以利用这一最重要的资产优化其工作流程并为未来制定更好的战略。
然而，为了利用自动化的力量，企业很难处理大量原始和非结构化数据。 为了让人工智能识别模式或做出准确的预测，必须对这些数据进行标注，以便为从医疗保健到汽车行业等不同领域构建性能良好的模型。 通过采用新兴技术和数据标注趋势，企业可以获得长期成功的竞争优势。
那么，我们来看看2024年数据标注的最新趋势是什么！
1、2024年数据标注市场现状
随着进入新的一年，标记数据的重要性只会增加。 随着机器学习的数据标注已经从一个狭窄的领域发展成为一个大产业，2024 年（及以后）有许多令人着迷的事情值得期待。
据 Grand View Research 预测，到 2028 年，全球数据标注市场价值预计将达到 82.2 亿美元。此外，到 2030 年，全球数据标注服务市场预计将以 26.6% 的复合年增长率增长。 到 2030 年，该市场预计价值 53 亿美元。 然而，我们今天可以看到该行业已经蓬勃发展。
如此令人印象深刻的统计数据主要是由于数据的快速增长造成的，这使得企业需要学习如何处理大型训练数据集。 因此，最具影响力的趋势之一——大数据——应运而生。 大数据以及人工智能和其他为处理海量数据而创建的数字解决方案的最新进展，对数据标注行业的发展产生了直接影响。
到 2024 年，由于数字图像处理和移动计算平台的兴起，数据标注将更加融入现代数字景观。 这些领域中数据标注的目的是什么？它在哪里发挥作用？
- 数字商务：改善客户体验。
- 银行、金融和保险：文件验证、客户实时交互。
- 研究：解析积累的非结构化数据集的分数，作为大学数据标记服务的一部分。
- 社交媒体：内容监控和管理、不当内容识别。
- 农业领域：作物监测、土壤评估等。
1.1 2024 年推动标注数据需求的因素
- 更复杂的数据集
高级机器学习需要在数据标注方面进行更复杂的工作，以提供用于高效模型训练的数据集。 这也意味着对专家数据标记服务的需求将不断增长。
- 实时数据标注
随着实时标注的需求不断增长，数据标注在收集阶段将变得至关重要。 对于标注者来说，这意味着提高操作效率和精度。 此阶段的错误可能会严重影响模型训练过程的结果。
- 自动数据标注
自动化的趋势正在增长。 使用自动数据标注算法对于机器学习中的许多情况都非常有用，尤其是在处理大型数据集时。 然而，也并非没有缺点。 自动化并不总是可靠的解决方案，这意味着在这种情况下需要人工监督，以确保标注过程的准确性和精确性。 因此，自动化标注预计将在 2024 年及以后补充而不是取代传统的人工标签。
然而，这并不是塑造当前数据标注行业趋势的因素的详尽列表。 另一个需要考虑的方面是所有业务平台上数字内容的显着增长。 这意味着通过大量数字渠道处理大量用户数据。 在这里，数据标注可以帮助企业充分利用在线内容的优势、增加价值并获得新客户。
最后，生成式AI的创新将对数据标签行业产生重大影响。 这种影响是双重的：GenAI 将增加对标记数据的需求，并作为自动化或半自动化数据标记过程的补充工具。
1.2 生成式AI对 2024 年数据标签的影响
正如你可能已经体验到的那样，当今的生成式人工智能可以创建各种内容，涵盖书面、音频和视觉格式。 麦肯锡预测，到本十年末，GenAI 将在这些任务上达到普通人的熟练程度，甚至到 2040 年与排名前 25% 的人竞争——比专家此前估计的时间要早得多，可能长达 40 年。
在数据标注方面，GenAI 在 2024 年将扮演两重角色。除了利用大量标注数据进行训练之外，GenAI 技术还将积极为标注过程本身做出贡献。 这标志着向协作方法的转变，在这种方法中，人类专业知识和生成人工智能能力融合在一起，以简化和增强数据注释工作流程。
以下是数据标注市场研究中的生成式AI的总结：
- 生成式AI将减少标注大量数据集的手动工作。
- GAN 等模型可以在对象周围创建掩模或边界框，从而简化图像分割等任务。
- OpenAI 的 DALL-E 可以从文本生成图像，通过最大限度地减少手动工作来帮助数据标记。
- GenAI 将通过算法自动化数据集标注。举个例子，Snorkel AI 推出的 Snorkel Flow 使用生成式AI来自动进行数据标记。 用户创建的自定义标签功能可以加快大型数据集标注的速度并提高其准确性。
- 公司将采用生成式AI来进行高质量的数据标注。GPT-3 和类似模型已经在命名实体识别 (NER)、文本分类和语言翻译等 NLP 任务中表现出色。 例如，Scale AI 于 2021 年 5 月推出了 NLP 管道，使用 GPT-3 和 BERT 等生成式 AI 模型来提高文本数据标记的准确性。
2、2024年数据标注市场六大趋势
让我们从影响今年数据标注市场趋势的主要因素开始：
- 每天大量生成数据，从而增加对数据的依赖。
- 面部识别技术日益普及。
- 对自动驾驶解决方案的需求不断增加。
- 当前和新兴的人工智能和机器学习趋势正在塑造行业的进程。
- 对安全和高质量标注的需求不断增长。
- 需要针对特定领域量身定制的专门标注服务。
到 2030 年，数据标注需求的不断增长主要是由于商业应用和研究中机器学习工具和算法的增长。 此外，数据标注很快就会成为国家安全和监视目的的必要手段，因为它已经成功地应用于军事科技项目。
更不用说全球近 40% 的组织在运营中采用了人工智能。 由于数据注释的最新趋势，该技术现在可以说通过减少对人类的依赖而更多地依赖自身而更接近人类智能：
2.1 非结构化数据正在蓬勃发展
每天有超过 40 亿人使用互联网，产生约 3 500 亿字节的数据。 然而，我们存储的大部分数据都是原始且非结构化的。 这些数据难以管理，因此今年的趋势之一是采取措施处理非结构化数据，以增强人工智能的智能能力。
Forrester 预测，到 2024 年，企业托管的非结构化数据将增加两倍，为人工智能创造了充满希望的机会。 尽管只有不到一半的数据是非结构化的，但采用生成式AI的公司随着为客户和员工实施更多的对话交互，这一比例将增加两倍。
到 2024 年，80% 的新建立的数据管道将被设计用于处理非结构化数据的摄取、处理、标注和存储。
2.2 大型语言模型 (LLM) 正在兴起
自然语言处理（NLP）是一项有价值的技术，它允许通过标注良好的文本和音频数据进行人机通信。 在聊天机器人和其他 NLP 创新兴起的推动下，近 70% 的企业使用文本数据。 文本数据标注有助于微调人工智能识别文本、语音和数据语义连接模式的能力。 另外，文本挖掘应用程序的开发很大程度上取决于预先注释的文本。
Grand View Research 预计 NLP 市场的复合年增长率为 40.4%，预计到 2030 年将达到 4398.5 亿美元。特别是，LLM去年通过提供处理和生成人类语言的先进解决方案为 NLP 的进步做出了贡献。 自 2023 年推出 GPT-3 以来，LLM取得了大幅增长，跻身全球新兴技术前 14% 之列。 就音频数据而言，到 2024 年，人工智能语音助手的数量（84 亿）将比地球上的人口还要多。
2.3 视觉数据并不落后
2020 年至 2030 年间，图像和视频标注的复合年增长率接近 17%，图像和视频标注将继续引领数据标注行业。 2024 年数据标注市场的扩张将主要由图像领域推动，因为计算机视觉的使用增加，预计价值将达到 486 亿美元。 相关行业包括汽车、医疗保健、制造、能源和公用事业以及媒体和娱乐。
例如，到 2024 年，基于软件的面部识别解决方案将集成到全球约 10 亿台设备中。 另一个值得注意的事实是，有 270 万台工业机器人正在运行，因此需要一流的标注来开发和测试机器人导航系统中的 CV 模型。
2.4 GenAI 影响数据标注市场的增长
2024 年数据标注市场的显着趋势之一将是 GenAI 的广泛采用，以提高标记数据集的效率和准确性。 正如我们已经提到的，GAN 等生成模型可用于自动生成图像中对象周围的掩模或边界框，从而显着减少图像分割等任务的手动注释工作。
生成式AI将改变我们的工作方式。 近 80% 的员工预计 GenAI 工具将影响他们每周大约 20 个小时或一半的工作时间。 然而，大多数人 (63%) 认识到需要在 2024 年底之前获得新技能或全新技能，以充分利用该技术的优势。
此外，生成式人工智能将越来越多地用于增强人类标记的数据集，其中算法自动标记部分数据，而人类处理其余数据。 这一趋势将加速标注过程、提高准确性并降低数据集创建的总体成本。
2.5 自动化正在改变标注工作流程
自动化正在改变行业动态，要求标注者从基本的体力劳动角色转向更具生产力和利基的要求，例如地理空间标注服务。 预计到 2030 年，自动标注将以 18% 的复合年增长率增长。由于 GenAI、研究、物联网和机器学习产品的发展，数据标注工具的使用不断迅速扩大。 到 2028 年，全球数据标注工具市场预计将以 27.1% 的复合年增长率增长。
无论如何，手动数据标注仍将是该领域最流行的方法，占据市场总收入 76% 以上的最大份额。 然而，整个过程的成本要高得多，因为手动标记的数据有时可能包含不准确之处，并且识别它们所需的时间可能会有所不同。
2.6 对AI的数据要求更加严格
人工智能需要数据。 不是任何数据，而是用于训练高级机器学习模型的高质量带标注数据。 甚至 ChatGPT 也经过复杂的文本数据收集和标注，成为约 1.805 亿用户的宝贵工具。 此外，某些项目会需要更精确的数据，这意味着数据标注者将更多地参与特定行业的项目，例如航空数据标注服务。
此外，由于资源有限和缺乏彻底的质量保证 (QA)，人们对机器学习模型总体缺乏信心。 数据团队需要处理大型数据集。 因此，主要关注点应该是标注过程的边缘情况和质量控制。
3、未来十年值得关注的主要技术趋势
无论你的人工智能使命是什么，数据和技术都至关重要。 然而，你必须意识到不断发展的技术发展的潜在影响，并认识到它们的时机。 然后，考虑哪些技术和趋势最有益，同时记住并非每一项技术和趋势都需要立即采用。
2024 年，我们将看到数据标注行业面临重大增长机遇和新的技术趋势（基于 Gartner 的研究），从而塑造其当前在全球人工智能生态系统中的前景：
- 下一代人工智能
下一代生成式人工智能将彻底改变内容创作。 它将精心制作复杂的叙事、创作音乐，并可能合作创作畅销小说。 一个重大飞跃是多模式生成人工智能的出现，它无缝地融合文本、语音、旋律和视觉效果，以各种语言产生多样化的内容和身临其境的体验。 随着 2024 年的临近，人类和人工智能创造物之间的区别变得越来越难以区分。
- 人工智能治理
人工智能正在快速发展，现在需要适当的治理。 2024年，全球领导人计划更加关注详细的人工智能政策，包括中国、欧盟、美国和印度等国家。 这一趋势的目标是推动新技术、吸引世界各地的投资，并确保社会免受任何意外的人工智能问题的影响。 技术专家还在讨论各国在全球范围内共同制定人工智能立法规则和标准的可能性。
- 边缘人工智能
边缘人工智能正在兴起，使企业能够在源头进行实时数据处理，从而获得洞察、识别模式并遵守数据隐私法规。 它还简化了人工智能的开发、集成和部署。 Gartner 预测，到 2025 年，超过 55% 的深度神经网络数据分析将在边缘系统的捕获点进行。 组织应关注特定应用程序和要求，以无缝过渡到物联网端点附近的边缘环境。
- 云数据生态系统
组织将能够在行业云的帮助下解决自己行业中最紧迫的问题和案例。 到 2027 年，超过一半的现代组织将采用特定于行业的云平台来加速其业务活动。
此外，数据生态系统格局正在发展为完全云原生的解决方案。 2024 年的预测表明，一半的新云系统部署将选择统一的云数据生态系统，而不是手动集成的解决方案。 Gartner 建议公司评估其数据系统处理分散数据挑战以及与常规设置之外的外部数据源无缝连接的能力。
- 平台工程
先锋公司已经开始创建用户和他们所依赖的支持服务之间的操作平台。 据估计，到 2026 年，80% 的软件工程公司将创建平台团队，为内部应用程序交付提供可重用的服务、组件和工具。
- 以数据为中心的人工智能
无论是思维方式还是技术架构，以数据为中心都将数据视为部署和维护有效企业架构的最有价值的资源。 这意味着更有针对性地关注数据而不是模型和代码。 人工智能特定的数据管理、合成数据生成和数据标注将解决可访问性、数量、隐私、安全性、复杂性和范围等挑战。 一个上升趋势涉及使用生成式人工智能来生成合成数据，减少对现实世界数据的依赖，以实现更高效的机器学习模型训练。 预计到 2024 年，人工智能的约 60% 数据将是合成的，模拟现实和未来场景以降低风险。
- 尽职尽责的人工智能
随着 2024 年的临近，人工智能伦理教育越来越受到关注。 为了负责任地使用人工智能，企业应该权衡风险、信任、透明度和问责制等因素。 Gartner 警告称，到 2025 年，1% 的供应商过度依赖预先训练的人工智能模型，可能会带来与负责任的人工智能相关的社会问题。 建议组织采用与风险相称的方法，并寻求人工智能供应商的保证，以管理潜在的财务、法律和声誉风险。
原文链接：Data Annotation Market in 2024: Emerging Trends and Future Demand in the Industry
BimAnt翻译整理，转载请标明出处
