曾经担任Waymo和Uber工程师的Anthony Levandowski曾于2013年在加州大学伯克利分校的公开演讲中，将谷歌的印度团队称作一个由“人类机器人”组成的团队，他们负责标记街景服务采集的各种图像。

这种劳动密集型工作的成本并不低。业内人士估计，要创建和维护每座美国城市的地图，一年的花费约为数十亿美元。

有的创业公司从中看到了机会，PlusAI、Deepmap和Drive.ai都声称可以使用“深度学习”来降低人工成本（关于Drive.ai完全用深度学习来做无人车的方案，戳这里），但仍然可以维持安全驾驶所需的精度。但其他业内人士仍然怀疑，深度学习难以彻底摆脱对人类的依赖。

Mighty AI的 Bencke指出，Facebook、YouTube和Twitter面临的挑战，是如何在他们的社交平台上应对欺凌和恐怖主义等各种负面内容。“如果深度学习具备这种能力，你不认为它现在就应该已经解决这个问题了吗？”他说，“这个问题没有无人车那么复杂，而且市场很大。”

当下，AI的智慧在更大程度上仍然取决于它所用来训练的数据的质量。Bencke称自家的平台会用自己的机器学习技术，来判定每个人最为擅长的领域，并以此来分配工作。没人因此变得富裕，但对于Mighty AI来讲，这无关紧要。

Forrest说，自己去年在这项工作上挣了300美元，大部分都用来网购了。她从没见过无人车，更别提乘坐一次。但她知道自己正让它们变得更为聪明，也对这项技术的未来充满信心。

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