计算机视觉是当前 AI 发展最好的一个方向，而 ImageNet 是这个领域里经典的数据集，不夸张地说，如果没有它，现在的面部识别都会是一种奢望。但它产生的更重大的意义，是让人们意识到构建优良数据集的工作是 AI 研究的核心，数据和算法一样至关重要。

最早期，ImageNet 需要有人手动查找、标记图像并将其添加到数据集中。李飞飞想雇用本科生，每小时付 10 美元，但经过计算，想到达到她预想的规模，本科生们不吃不喝得做数十年。最终，事情有了转机，她注意到了亚马逊众包平台 Mechanical Turk。在这个平台上，一些科研人员会发布一些琐碎任务，比如给图像加标签、鉴定色情照片等。每个能坐在电脑前的人都可以接活，完成后就能获得金钱回报。

就这样，来自 167 个国家的 49000 人次，花费两年半的时间完成了这项伟大的工程。可以说，ImageNet 因为众包才得以出生，但却鲜少人会关注那群同样参与创造的数据标注员。他们是真人，只不过平台把服务背后的人「抽象化」了，让人感觉这些任务是由计算机自动执行的。他们是真人，点击了无数次「图片里是否有皮艇」和「图片里是否有暹罗猫」。