• 數據標註（Data Annotation)—AI 的啟蒙老師  ... 2025-06-19

當我們說「AI 能看懂圖片、能聽懂語音」，其實背後並不是它有靈性，而是因為人類早就替它整理好成千上萬筆資料，並貼上了說明書──這個過程就叫做 「數據標註（Data Annotation）」。

什麼是數據標註？

數據標註，簡單來說，就是在原始資料上「貼標籤」，告訴 AI：這是什麼。

它是訓練 AI 的第一步，就像教小孩認字、學語言，需要一個個物件對應一個個名稱與意義。

沒有數據標註，AI 就只是個「看不懂世界的瞎子」。

數據標註的目的是讓 AI 模型能從龐大的資料中，學會辨識、分類、理解、預測。不論你今天是要訓練自駕車、語音助理，還是翻譯機器，都離不開正確的標註資料集。

圖片標註

假設我們要訓練 AI 辨識一張街景圖片中的人與車，我們會：
1. 在圖片中圈出一個人 → 標註為「person」
2. 在圖片中框出一輛車 → 標註為「car」
3. 標出紅綠燈 → 標註為「traffic light」

這些框框與文字，就是 AI 的「學習範本」。當 AI 看過足夠多這樣的圖片，它就會開始自己辨認「哪裡是人、哪裡是車」。

文字標註

句子：「王小明昨天在台北101買了一杯咖啡。」

我們可以這樣標註：
• 「王小明」 → 人名（Person）
• 「台北101」 → 地點（Location）
• 「咖啡」 → 商品（Product）

這種標註方式，幫助 AI 理解「語意結構」，日後能用來分析文章、客服對話、甚至進行問答。

語音標註

錄音：「請幫我開燈，謝謝你。」

標註步驟：
• 將語音轉成文字 → 「請幫我開燈，謝謝你」
• 標註動作 → 開燈（Intent: TurnOn）
• 標註語氣 → 禮貌請求（Tone: polite request）

這樣的標註讓語音助理能夠理解指令，並作出正確的動作回應。

影片標註（進階應用

一段監視器畫面中，有人跌倒。

我們可以這樣標註：
• 框住那個人 → 標註為「person」
• 加入時間標記 → 第 12 秒「跌倒事件」
• 標記動作變化 → 從站立 → 跌倒（行為識別）

這種標註廣泛應用於：長照警示、運動分析、甚至是自動剪輯工具。

標註是 AI 的「訓練資料」，不是參考答案

需要特別注意的是：
數據標註不是答案，而是教材。

AI 就像一個學生，這些標註資料就是它反覆學習與模仿的基礎。標得準，學得好；標得亂，AI 就會學壞。

為什麼數據標註是 AI 的起點？

• 它是所有 AI 模型訓練前的關鍵準備工作
• 決定了 AI 能不能「看懂」、「聽懂」、「讀懂」
• 決定了 AI 後續是否準確、安全、有用

可以不懂演算法，但不能忽略「數據標註」的力量。沒有這一步，AI 就什麼都不是。