倍赛科技CEO杜霖接受新加坡亚洲新闻台“CODED WORLD”栏目主持人Anjan Sundaram专访，并与其共同探索和理解作为算法基石的结构化数据将如何影响AI。

新加坡亚洲新闻台（CNA）是一家以报道亚太新闻为主的电视频道。其旗下“CODED WORLD（编码世界）”是对隐藏在⼈们生活中不断影响甚至塑造人们生活结构的数学编码进行探索的一款节目。该栏目一经播出便受到亚太地区观众的广泛关注。

近年来，人工智能早已不局限于无人驾驶领域，算法的实时应用逐渐渗透到人类生活各“角落”，在人类不断增加对AI依赖的同时，也将更多的控制权限交给了AI。然而，现实世界是复杂多变的，AI如果想要模仿人类智慧则需要对大量的不确定性做出选择和判断，那么，算法如何才能在高难的决策中不出任何错误，提升我们对它的信任？算法又如何了解并处理好如此多的细节？带着疑问“CODED WORLD”节目主持人Anjan Sundaram找到倍赛CEO杜霖，希望能够从倍赛这里找到问题的答案。

倍赛科技创始人兼CEO杜霖表示：本轮融资将主要用于核心技术研发，深度优化倍赛SaaS平台各环节的功能和自动化水平，力争将用户体验度和标注生态提升至一个新高度。

在机器学习开始流行的时候，我们便看到了对数据的迫切需求，因为人类在对计算机施教时，并不能教授所有的事情，计算机必须对这些人类标记的数据进行学习。”杜霖告诉主持人Anjan Sundaram。机器学习的核心仍旧是计算机通过反复学习和模仿来接近人类智能。因此，在模型训练与模型评估过程中需要输入大量精细的结构化数据。

为更好地说明数据量级和精细度对算法的影响，杜霖向Anjan Sundaram展示了自动驾驶场景下，运用不同行驶环境数据以及大量的特征标签和精细的轮廓标记，帮助自动驾驶汽车公司建立模型的数据处理过程。正如此例，这些被详细标记的场景数据帮助汽车识别路上的一切，整个过程就像是人类智能向机器智能转换，且越多高质量的数据参与训练，转换的效果越好。“完成这样一次典型转换，获得一个比较成熟的模型至少需求10万张图像数据。”杜霖说。

杜霖认为目前的AI还处于非常早期的阶段，识别一切事物对计算机来说是最困难的一步，倍赛每天都在新场景中处理这些“日新月异”的数据。在倍赛观察来看，几年前，一个百万级的数据资源就可以支撑一家小型的AI公司，现在，则是千万级甚至亿级起步，将来，非结构化数据结构化的需求更会成指数级增长。

算法的强大程度取决于我们提供给它们的数据，但是为算法提供有用数据并不像我们想象的那么容易。为更直接、准确了解数据处理过程，主持人Anjan Sundaram亲自上手体验数据处理过程并从中体会到人类与算法理解这个世界的方式不同，从事数据标注的人在整个过程中承担着算法“信使”和“翻译”的角色，需要将我们真实世界中诸多复杂且无序的细节转换成算法可以理解的世界，这也在告诉我们，算法独立工作还是一件很遥远的事。

基于算法决胜于大量优质数据训练以及算法自主意识的难以实现性，结构化数据的产出效率和质量成为模型落地面对的主要矛盾，倍赛BasicFinder作为一家技术驱动型企业，通过技术创新手段构建以提高结构化数据产能效率为核心能力的平台生态体系，不仅为数智化转型企业释放更多人力效能，同时助其建立起以AI数据资源为核心优势的竞争壁垒，充分展现国内结构化数据先进产能技术贡献者担当。