企業搶AI落地先機,卻碰上標註師的選擇困難症!怎麼找才有效?
企業搶AI落地先機,卻碰上標註師的選擇困難症!怎麼找才有效?

找工程師標?大材小用

AI專案起跑之初,有些公司一下子找不到人,會讓工程師先幫忙標註,但不到一個月,工程師大概就會想離職,光跑模型都來不及了,怎麼有空標?

工程師
圖/ pexels

而且工程師一身武藝,也不會只想做標註而已。再不久,老闆也會跳腳,因為工程師很貴,用來做標註非常浪費。

眾包平台或自行開發?必須三思後行

國外有些公司會利用Amazon Mturk等眾包平台,這類平台的標註師來自不同國家,多為家庭主婦、學生兼職,標註師彼此認知判斷不同且缺乏品管,品質較容易有落差。

此外,如何確保數據資安會是一大隱憂。若水有客戶曾經用過這類的平台,最後因為熟悉平台介面耗了不少時間,而且還需要自行開發用來描點的標註工具套件而作罷,在台灣的大企業基本上不太會考慮這個選項。

也許你會想開發自己的標註平台,但從投資報酬的觀點來看,不一定划算。除非標註的類型、數量從頭到尾都不會改變,否則從零到一建置平台,持續開發標註工具,以及後續的平台維護及優化,一樣需要投入人力和時間。

找工讀生標?勞心勞力

請少數幾位工讀生自行標註,在專案開發初期確實是個好方法。有個新創圈客戶,一開始也是用in house工讀生標註了一陣子,但在與若水合作半年後,就不再請工讀生標註。為什麼?

找AI數據標註工讀生
圖/ Akson on Unsplash

這位新創公司的副總對我大吐苦水 :原來,標註的工作畢竟重覆性高,工讀生常常做了一陣子就嚷嚷著要請假或是不做,公司在核心業務之外,為了管標註工讀生又要加請一個主管,同時PM或工程師還要自己花很多時間檢查工讀生做的標註,另外還有辦公室空間的問題,整個算下來人事費用偏高,根本不划算;有時碰上AI新產品開發階段,或是突然專案變多,臨時根本找不到好手支援。

或許對你而言,多花點錢請工讀生標註,為了自己掌控進度一切還能忍受。但在若水的經驗觀察中,

這樣長期下來可能會讓你錯過AI專案開發中最寶貴的資源:時間

選對AI數據外包服務商,優勢在哪 ?

在監督式機器學習的領域,大量且優質的數據是AI應用成功的關鍵之一。當餵進模型的資料數據標註的不夠精確,機器學習模型(Machine Learning Model)的學習效果就會受到影響,也就是人們常說的「Garbage in,Garbage out」,換言之,在此之前的投資都浪費掉了。

在若水有一套品質檢測回饋制度,來確保客戶交付的數據如期如質完成,進而帶動機器學習模型的品質和成效。

AI
圖/ 若水AI Blog

每位標註師都接受過各種標註圖形的訓練、認證,參與專案前再針對該專案的標註特徵考試,以確保標註時有精確的認知和下標動作,還有QA、QC人員分批進行品質抽測。

對許多客戶來說,他們最重視若水在標註時給的原則回饋, 機器學習模型需要數據訓練,但需要餵什麼樣「特徵」的數據,往往不太好定義。

之前,有位日本客戶本想讓公司內部的工程師和工讀生去標註橋上的鐵鏽,一試才發現太過耗時、且無法全面檢測標註品質,轉而找上若水幫忙。

因為有協助過建築業的經驗,同仁們馬上想到要請教建築專家,才掌握到鐵鏽的物理特色,不會把橋上的光影、污漬或顏色較深的青苔,標註成鐵鏽,讓機器誤學。

AI
圖/ 若水AI Blog

加上鐵鏽形狀太不規則,業界往往都是用「Polygon多邊形描邊標註」的方式來處理,若水AI數據處理顧問審慎評估後,決定以「Pixel-wise逐像素標註」進行數據標註,因為可以讓機器學習所需的Training Data品質更優質、精準,進而達到AI應用快速推展。

究竟數據標註該怎麼解?端看企業開發AI的速度和數量。有一個數據可以參考:我們內部算過,比起找工讀生要花的招募、薪酬(含勞健保)、主管薪資、場地、設備建置等條件來估算,找到一個經驗豐富、品質管理系統穩定的外包標註團隊,至少可以節省20%的成本。

最後,如果你正在思考外包數據標註服務,不妨參考以下4個原則:

  1. 是否能協助精準定義標註原則?
  2. 是否有品質和品管的內控流程?
  3. 是否有及時與客戶回饋的機制?
  4. 是否有可靠、穩定的資安系統?

如何處理學習數據,優化機器學習模型並擷取正確的特徵,讓團隊可以快速的產出AI,其實不是單一的執行層面議題,而是一種全面性的策略。以標註數據為例,在思考上光是「有人標就好」還不夠,企業應該思考的是 :

如何在達成省時、省力、省成本下,同時藉由精準標註,推動AI落地。

責任編輯:林芳如

本文授權轉載自:若水AI Blog

關鍵字: #人工智慧
往下滑看下一篇文章
從地下室到演唱會都不卡!台灣大哥大如何解鎖全場景、有感升級的5G體驗?
從地下室到演唱會都不卡!台灣大哥大如何解鎖全場景、有感升級的5G體驗?

5G開台邁入第五年,戰場早已從「誰有5G」轉向「誰的5G好用」。夜市、演唱會、地鐵、商圈——這些人潮洶湧、訊號最容易卡頓的地方,才是檢驗網路品質的真實考場。要打造真正有感的5G體驗,靠的不是技術名詞,關鍵在於能否把網路資源變成看得見、用得到的流暢速度。

台灣大哥大擁有最大5G黃金頻寬,以及高覆蓋率的NRCA載波聚合領先技術,為網路傳輸佈局暢行無阻的地圖,打通每一個收訊死角,再加上OpenSignal權威認證背書,不僅是技術成績站得住腳,更讓用戶日常生活使用有感提升。

全台獨家最大頻寬100MHz,讓5G跑得快又穩

要解析5G效能優劣,關鍵在於「頻寬」配置。頻寬就像道路的寬度,直接決定數據傳輸的承載容量。頻寬越寬,越能支撐大量用戶同時連線,確保下載、串流、直播等應用維持順暢體驗,避免因流量壅塞導致服務中斷。簡言之,頻寬就是撐起網路用戶體感的關鍵。

台灣大哥大目前在全球主流5G黃金頻段3.5GHz上,獨家取得全台最大100MHz頻寬資源,達到頻譜配置的頂規水準。實測結果顯示,在理想條件下,此頻寬配置可擁有高達2Gbps下載速率。

1216001092_53M.jpg
圖/ shutterstock

同時,台灣大哥大也已在全台超過2,000處熱點完成5G黃金頻段基地台升級。因此即使遇到夜市商圈、大型演唱會、跨年活動等高密度人流聚集場景,當用戶數量暴增、頻寬需求激增時,完整的基礎建設布局仍能確保訊號不中斷、網速不卡頓。

打通收訊死角,體驗有感不只是口號

除了速度與流量,5G還有一項棘手難題——涵蓋死角與訊號穿透力。特別是在室內深處、地下室等場域,即使該處已有5G涵蓋,實際使用仍有可能無法完全避免的卡頓或不穩狀況。

原因在於5G高頻段雖速度快,但穿透力弱,容易因手機功率有限而發生不穩定的情況。對此,台灣大哥大結合700MHz低頻段的穩定性優勢,以互補式的高低頻協作架構,強化訊號深度與廣度。換言之,在戶外大場景跑得快,在室內密閉空間也能收得到。

NRCA自動切換最佳頻段,上網不怕訊號塞車

台灣大哥大的核心技術優勢,還有NRCA(New Radio Carrier Aggregation)載波聚合技術;NRCA讓行動裝置能同時使用多個頻段上網,如同多車道高速公路,讓資料流在不同頻段間靈活切換,兼顧高速率與深度覆蓋率。當某一頻段出現壅塞,系統能自動將資料流量轉至其他頻段傳輸,以提升整體承載效率與傳輸穩定性。

自2021年率先佈建高低頻NRCA,目前已有超過六成基地台支援這項技術,有效壓縮延遲、提升連線穩定度、強化訊號覆蓋與穿透。此外,合併台灣之星後,台灣大哥大更將全球主流5G黃金頻段3.5GHz的60MHz與40MHz頻寬合併,打造業界最大100MHz,為全台唯一同時整合5G高高頻與高低頻NRCA的電信業者,在5G網路體驗與穩定度領先同業,達到頻譜配置的頂規水準。

隨著短影音、直播、雲端工作等即時傳輸需求爆炸成長,用戶對「穩定滑順」的網路依賴不斷提高。台灣大哥大領先的NRCA載波聚合技術,正好回應用戶需求,無論是在捷運上滑臉書,還是在人聲鼎沸的夜市直播吃美食,都能享受多場景流暢切換的優質5G體驗。

2334636029_63M (1).jpg
圖/ shutterstock

優質有感體驗,經國際權威OpenSignal認證

根據國際第三方認證機構OpenSignal於2025年6月公布的行動網路體驗報告,台灣大哥大在「可用率」、「5G影音體驗」與「整體影音體驗」三項用戶有感的指標上獲得第一名。所謂可用率,意指用戶隨時隨地都能連上網路,關鍵時刻訊號不缺席,不論身處室內或移動場景,都能穩定連線不中斷;同時,良好的影音體驗指標,則代表用戶在觀看影片、雲端會議或滑短影音時,能享有畫質流暢、連線穩定、不易中斷的完整體驗。OpenSignal向來以實測數據為依據,其認證結果可視為對 5G 體驗品質的權威背書。

今年第一季,OpenSignal也針對合併電信後的網路表現進行評比。自2023年底台灣大哥大與台灣之星完成合併後,其在涵蓋體驗的評分顯著提升,並在品質一致性指標上維持82~84%的穩定水準。相較其他合併案例,台灣大哥大是體驗提升幅度最大、整體穩定性維持最佳的合併業者,顯見其網路品質、營運韌性與整合效率。

5G技術是否能成為使用者真正信賴的基礎,關鍵在於能否在生活場景中「被感受到」。台灣大哥大以完整的頻寬資源、彈性技術架構與佈建策略,從速度到穩定、從戶外到室內,打造順暢5G體驗,可期待在這場長期5G競賽中,成為用戶最仰賴的行動網路選擇。

有關更多相關資訊,請查詢網站:https://www.taiwanmobile.com/content/event/nrca/index.html

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
電商終局戰
© 2025 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓