印度东南部城镇维鲁德胡讷格尔拥有可追溯数千年的古老庙宇。但距这些遗址不远处，人们正在从事最前沿的科技工作——人工智能。
莫汉·库马尔便是其中一员。”我负责AI数据标注工作，从各种来源收集数据并进行标记，通过训练AI模型使其能够识别和预测物体。随着时间推移，这些模型会实现半自动化自主决策。”
印度长期作为IT外包服务的中心，班加罗尔和金奈等城市历来是这类工作的传统枢纽。但近年来企业正将这类业务转移至更偏远的地区，那里的人力与场地成本更为低廉。这种趋势被称为”云端耕作”，而人工智能技术为维鲁德胡讷格尔等众多城镇注入了新动力，这些地区如今聚集着从事AI业务的企业。
对于是否因未身处大城市而错失机遇，库马尔表示：”从专业角度没有实质差异。无论在小城镇还是大都市，我们服务的都是来自欧美国家的相同全球客户，所需的培训与技能也别无二致。”
库马尔就职于2005年创立的云端耕作先驱企业Desicrew。公司首席执行官马尼瓦南·JK指出：”我们意识到，与其迫使人们迁往城市求职，不如将工作岗位送到人们居住的地方。长期以来机遇始终集中在城市，导致农村青年发展滞后。我们的使命始终是在家门口创造世界级的职业发展通道，同时证明高质量工作可以来自任何地方。”
Desicrew承接各类外包业务，包括为初创企业进行软件测试、构建AI训练数据集以及内容审核。目前其30%至40%的业务与AI相关，”但很快将增长至75%到100%” 。其中大部分是语音转文字转录工作，”机器对文本的理解更为精准。要让AI自然运作，必须训练机器理解人类语言的多样性。因此转录工作至关重要，它为机器跨语言、跨方言、跨场景的理解与回应奠定基础。”
马尼瓦南强调在小城镇开展此类工作并无劣势：”人们常将农村与欠发达划等号，但我们的中心在数据安全访问、可靠网络连接和持续电力供应等各方面都与城市IT枢纽别无二致，唯一的区别是地理位置。”公司约70%员工为女性：”对许多人而言这是首份带薪工作，从经济保障到子女教育，这对她们家庭产生的改变是颠覆性的。”
NextWealth成立于2008年，是云耕模式的早期实践者。这家总部位于班加罗尔的企业在印度小城镇设有11个办事处，雇佣5000名员工。”印度60%的毕业生来自小城镇，但大多数IT公司只从大都市招聘。这使大量聪慧的第一代大学毕业生成为未开发的资源，”NextWealth联合创始人兼董事总经理米西莉·拉梅什表示。
“这些学生中很多都是家族第一代大学生。他们的父母是农民、织工、裁缝、警察——这些家庭需要贷款来支付教育费用，”她补充道。NextWealth最初承接大公司后台部门的外包业务，五年前开始进军人工智能领域。”全球最先进的算法正在印度小城镇进行训练和验证，”拉梅什女士指出。
该公司约70%的业务来自美国。”从类ChatGPT系统到人脸识别，每个AI模型都需要海量的人工标注数据。这正是云耕工作的核心。”她认为未来还有更多发展空间：”未来3-5年，AI和生成式AI将在训练、验证和实时处理领域创造近1亿个工作岗位。印度小城镇可以成为这支劳动大军的中坚力量。”
她对印度保持该领域优势充满信心：”菲律宾等国家可能会迎头赶上，但印度在AI资源领域的规模优势和先发优势让我们保有五到七年的领先期。我们必须在差距缩小前充分利用这个窗口期。”
技术顾问KS·维什瓦纳坦曾任印度软件与服务企业协会（IT外包行业组织）高管。”硅谷或许在构建AI引擎，但确保这些引擎可靠运行的日常维护工作正日益来自印度的云耕产业，”他分析道，”我们确实处于临界点。如果云耕模式持续扩张，印度小城镇很可能成为全球最大的AI运营中心，正如二十年前成为IT服务枢纽那样。”
但成功并非必然。尽管NextWealth和Desicrew都宣称拥有可靠安全的网络连接，维什瓦纳坦指出印度小城镇的基础设施仍存短板：”可靠的高速网络和安全的数据中心水平与大都市存在差距，这使得数据保护始终令人担忧。”
即便网络条件完善，仍需努力消除客户疑虑：”更大挑战在于认知而非技术。国际客户常假定小城镇无法达到数据安全标准，即便系统本身足够稳固。信任必须通过实际交付来赢得。”
回到NextWealth公司，迪纳拉克希米·维贾伊正在对人工智能进行”微调”。例如，当AI混淆了两件外观相似的物品（比如蓝色牛仔夹克和海军蓝衬衫）时，她会修正模型。”这些修正数据会反馈到系统中，通过微调使模型再次遇到类似情况时表现更佳。随着时间的推移，AI模型会不断积累经验，就像通过定期补丁更新软件一样，使其更加精准可靠，”维贾伊女士解释道。
这项工作在现实世界中发挥着实际作用。”正是我和团队通过间接训练AI模型，让您的在线购物体验变得轻松无忧，”她表示。
【本文精选自BBC，原文链接：https://www.bbc.com/news/articles/cqjevxvxw9xo】