AI 要發揮，得有數據大軍當後盾

從 Google 訓練機器判斷視網膜病變等成果可以看到，在許多領域上，機器的辨識能力已經比人類更高，但也如同台灣人工智慧學校執行長陳昇瑋所說：

「AI 要表現得比人好，背後要有大軍」

這裡所指的大軍，就是大量的數據資料。他解釋，以深度學習來說，在數據量不足的情況下，表現可能會比使用傳統機器學習的成效更差，然而一旦達到足夠多的資料量，深度學習的能力就可以被凸顯出來。

只是數據也不光是量大就是好，往往還需要標註、清理後，才能成為機器學習有效的成長養分。

若水國際執行長陳潔如提到，他在先前拜訪企業的經驗中發現，企業花高薪聘僱科技人才，卻讓這些人才每天可能要耗費長達 5 小時的時間做基礎的資料處理工作，而不是把精力用於優化演算法。也正是這樣的情況，讓若水看到了機會。

圖／首波採用若水AI數據處理服務的前導客戶包括有日本新創公司 Incubit，和台灣新創團隊 Viscovery

半年培育超過百位身障數據標註師

陳潔如表示，過去半年來若水已經培育了超過 100 位可在家接案的身障數據標註師，累計處理的資料量已經超過數百萬筆。他表示

要成為數據標註師的門檻不高，只要細心、有學習意願，有基本電腦使用能力，如收發電子郵件就可以

不過因為每個專案的數據標註需求不同，且這個服務才剛上路，所以陳潔如表示他們仍在評估要有多大的數據標註師人力庫才是最適當的。但基本上初步他們希望明年至少可以先倍增，將整體合作的數據標註師數量提高到 200 人。

另陳潔如指出，因為不同產業、企業的需求可能差異很大，雙方需要有深度的討論和合作，因此在他們提供的 AI 數據處理服務中，不單純只有數據標註服務，也包括數據策略諮詢，以及數據標註平台的提供。

首波採用若水 AI 數據處理服務的前導客戶包括有日本新創公司 Incubit，和台灣新創團隊 Viscovery。陳潔如表示，除了新創之外，他們也正在和企業客戶洽談中，包括智慧零售、精準醫療、安防監控和智慧城市等需要應用電腦視覺的領域，都是他們的目標客群。

※ 本文同步刊登於：【數位時代】。