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    虽然通过技术手段已经压缩了绝大部分的工作，但是hao123带来的时间开销在不断攀升，陆道升有些担心自己哪怕加上左文杏的时间精力都不足以在保障好网吧管理系统开发的同时做好hao123的维护工作。

    而在hao123带来正向的广告收入之前，这段时间股市的收益也没有兑现，陆道升手里的可用资金并不多，招不起人。

    也不是说招不起几个临时工，或者找几个网管就当给他们个机会赚赚外快，但是这样的人的责任心很难保障，钱不怕多花，事儿不能做岔了，宁可等手头充裕了挑几个合用的。

    现阶段，就只能依靠技术优势暂时压住增长的运营人力开销了。

    另一个在线的评审系统，则是陆道升在浦外听到人议论自己时临时想到的，那就是能不能把hao123的审核工作给改造一下，然后变成可以分发的小块任务，通过邮件分发给不同的人来处理，处理完成后进行结果的集中处理。

    联想的过程大概如下，听到有人议论自己，觉得自己好厉害，心中先暗爽一会儿。

    接着想到议论自己的可都是素质极高的大学生，个人素质过硬，这要是能凭自己现在的校内名气给请来帮自己分担一些hao123的人工审核工作，自己可能就不用天天担心对hao123的精力投入不足，有一天会被竞争对手干掉了。

    而想到这种多人分担工作任务的情景，陆道升立马回想起前世出现的一种人工标注平台的业务模式（比如）。

    在大数据时代，为了使一些机器学习算法取得良好的效果，就需要大量的样本数据供算法进行模型训练。但有时候搜集不到那么多的有效样本数据，就需要人工进行诸如文章分类、图片标注等工作，来人力产生足够多的样本数据。

    也有一些靠机器学习算法解决不了的问题，比如色情图片，恶意评论等等，也需要人力审核来进行捕获。

    以上这些事情，大大小小的互联网公司都有需求，但是绝大多数公司都不会亲自雇人来做这个事情，而是会转交给专门从事标注工作的第三方公司来完成。

    标注工作在参与人员上也有讲究，那就是不能人员数量太少且固定。如果就是雇佣几十上百个人，然后去标注百千万的数据，那么很可能会出现认知偏见。最好是能有更多的不相关的人来参与标注，这样累积出来的数据才不会出现明显的偏向性，才能让机器学习算法训练出适用性最强的预估模型。

    为此，这些标注公司演化出了一种分派式的业务模式。
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