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同样的情况还存在于投资理财、银行保险、医疗教育等领域。比如说，的财经分析师已然成为一种稀有资源，很多理财工具开始利用人工智能的数据处理能力计算的组合资产配置，为用户提供的收益方案。再比如医疗水平本就属于难量化的东西还包含了维护信息在传递、控制、利用过程中的安全而产生的关系。由此可见，信息安全法的调整对象涉及信息系统的整个运行过程。，AI或可以结合诊断数据和病历大数据来帮助医生进行辅助性诊断。

国外数据录入赚美元的在线平台有：外国网“人工智能”是现在流行的话题，但是，如何利用人工智能赚钱你知道吗？9月27日晚，人工智能产品总监刘锐博士在脉脉上分享了《如何利用人工智能赚钱》的互动演讲。刘锐认为，创业公司利用好人工智能主要从场景可控、辅助人类、采集数据和容错方案等四方面入手，并以旗下一款全智能云产品为例，为大家解读了人工智能的商业化模式。赚、affiliate联盟、跨境电商、虚拟货、Fiverr、upwork、Freelancer、peopleperhour、99designs、toptal、guru、Envato。

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如何利用人工智能赚钱

以销售领域为例，电商时代不可或缺的一个角色就是，即便是一个月流水只有五六十万的淘宝店，往往需要配备5人以上的团队。事实上，场景中有大量的重复性和标准下问题，比如产品价格、支持退货吗、是否发货等问题，在这些问题上而在两个红利期的间隙和今天再次成为焦点之前，人工智能所经历的是一个又一个苦行期。比如在70年代因为人工智能的预言无法兑现，研究经费中断而进入低谷期。同样的事情还出现在80年代末和20世纪初。消耗太多的人力，对企业来说无疑是一种资源浪费。目前阿里、京东等已经将人工智能引入系统，也出现了七鱼、Udesk等第三方智能云服务，前景比较乐观，尤其是在很多具有数据门槛的垂直行业。

学习人工智能的学习曲线是比较陡峭的，人工智能是一门交叉学科，涉及数学、计算机、统计学等学科知识。下面我们来分别介绍： 首先，机器学习理论基础，涉及的算法模型非常多，比如LR、FM、SVM等。每种模型涉及到的数学知识又不相同。LR会涉及到线性代数里的最小二乘；SVM又要求对向量知识有深入的理解，其他诸如概率论的知识也会经常用到。

未能解决上述四个问题的失败案例并不少见，在恶劣天气就歇菜的无人驾驶、不成熟的智能机器人等等，不一而足。这些问题的解决与否，决定了创业项目的前景，以及最现实的能否挣到钱。

，编程知识也是必备的。所有的数据分析、模型训练、模型预测，都是在计算机内完成的。会一门语言，才能通过计算机完成上述任务。

因此，目前研究人工智能的人当中，最多的就是上面这三种专业的人。当然，最近也在推进教育改革，可以看到越来越多的人工智能专业出现在高校中。

既然学习的成本高，学成后的收益自然也是不菲的。最直接的收益就是把人工智能作为职业，去上班。算法工程师、数据分析师都是目前市场上比较紧俏的职位，一家大公司的算法工程师岗，月薪3w以上随处可见。

除此之外，作为副业也是可以有不少输入的，比如像AI模型市场（aimodelmarket）这种网站就是把算法工程师做的模型，包装成产品卖个企业，让算法工程师获得相应的报酬。可谓一次投入，长期收益。

人工智能机器人行业前景如何赚钱吗？木子哥分享经验实话实说

人工智能创业到底能不能挣钱，可盈利的机会又在哪儿？

总之，投入越多，收益也就越大，学习人工智能难度不可谓不小，但主业+副业整体收入也是不菲的。

去年流行的还是马斯克、霍金、哈撒比斯等人背书的“人工智能论”，但到了2016年，人工智能却摇身一变成为创业的新风口。尽管人工智能的概念并不新鲜，甚至每隔几年就会流行一波，但这一次创业者们似乎要真刀的实干起来。

作为计算机科学界的“圣杯”，人工智能在2016年世界经其次，各种模型都涉及到数据的清洗、分析和输入。因此有统计学相关的知识也是必要的。输入数据有哪些维度、数据分布是怎样的，如何清洗、填补缺失值等。这些都做完以后才能对大数据的数据质量有一个全面的了解。从而选择合适的模型。济报告里被预测为第四次工业革命的核心技术代表，并由此引发了国内外互联网巨头和资本的跑马圈地。这看起来很美好，但摆在所有创业者面前的现实问题是，除了理想和情怀，如何利用人工智能挣钱？

人工智能的苦行期和红利期

要理解今天创业者为人工智能疯狂的原因，以及资本为何表现出了前所未有的青睐，似乎有必要简单了解下人工智能的发展史。和VR一样，人工智能并不是一个新概念，同样经历了长达几十年的势好与式微。总结来看，或可以将人工智能的历史分为苦行期和红利期。

人工智能的个红利期道指的是战略，衡量着一个创业者的大局观。其中的一个核心准则是，纵然披上了人工智能的外衣能否真正的创造价值，只有这样，才能持续性的盈利并推动一个产业的进步。比如提高企业的运作效率、降低生产或运营成本、提供附加价值等等。出现在60年代，当时的科学家们自信而又疯狂，“二十年内，机器将能完能做到的一切工作”成为当时科学界的主流声音。

人工智能的第二个红利期出现在90年代，典型的标志就是IBM 的“深蓝”战胜象棋世界冠军卡斯帕罗夫，影响绝不亚于 AlphaGo 的围棋大战。

当下或是人工智能的又一个红利期。一方面，图像识别、深度学习、语音合成等人工的核心算法日渐成熟，并开始大范围的商业化应用；另一方面，人工智能的研究走出了实验室，科技公司开始成为人工智能的主要推动者。

不难发现,“商业化”是人工智能当前的特征标签之一，不管是行业巨头还是创业者都承担了两个角色，即人工智能技术的研究者和实践者，也就意味着人工智能离象牙塔越来越远，也日渐成为更加实用的科学技术。与之同时，各路资本也开始追逐人工智能，仅国内就有创新工场、云启资本、IDG等创投机构积极表态。可站在创业者的角度来讲，人工智能的创业红利期来了吗？

人工智能创业的两个评判标准：道与术

当然，并不是所有的投资者都看好人工智能的创业风口，也不是所有的科学家都认同人工智能技术的商业化。原因并不难理解，大多数创业者并未能接触到一些核心算法，就拿图像识别来说，巨头们可以把识别准确率做到99%以上，但很多创业公司还停留在80%左右的水平。

术意味着战术，考证的是创业项目的方。人工智能可以深耕的领域有很多，却又并非所有的领域都适用人工智能。好比说能否拿到足够多的数据进行机器学习，能否抓住显性，进而实现规模量级的用户积累。

事实上，人工智能为急于涌进的创业者埋下了很多坑，比较常见的有两点，一是把人工智能作为炫技的需要，而丝毫不考虑用户体验的流氓做法，诸如人脸识别登陆、虹膜识别支付等等；二是对人工智能寄予不符合现状的要求，在微软的小冰、苹果的Siri等一炮而红后，一些创业公司纷纷推出聊天机器人，并炒作成所谓的“情感伴侣”。可结果呢？满是鸡肋，诟病连连。

有专家认为，人工智能可以基于两点创业，要么找到一个尚未达到爆发点的核心技术，类似于语音识别、图像识别等；要么选择自己熟悉的领域，借用人工智能技术来改善一些行业弊病。然而在这些半虚半实的建议之外，创业者应该思考下面四个问题：人工智能是否适用于开放式的场景？人工智能是否要完全替代人？如何低成本的获取大数据？怎么设计算法的容错方案？

这些领域或是最可能盈利的人工智能创业

调查结果显示，盈利良好或前景乐观的AI创业项目有着三个共同点，即应用于封闭可控的场景、辅助人类完成重复性的具体工作、以及可实现的切入点。或许只有满足这些条件，创业者才真正迎来了赚钱的红利期，幸运的是这些领域并不稀缺。

总而言之，VR也好，O2O也罢，资本在追捧一段时间之后，不无进入了所谓的“资本寒冬”。而人工智能并不缺少“画饼”的想象空间，但理性的创业者并不希望难以落地的项目来冲击投资者的信心。换句话说，人工智能的发展尚处于初级阶段，就好像90年代的互联网创业者难以想象今天互联网行业所流行的产品形态，想要在人工智能时代分一杯羹，前提是找到一个能够赚钱的领域活下来，只有这样才能形成正向循环，从而继续在人工智能领域往下发展。

结语

人工智能终究是一个不断演进的行业，创业者很难在理想和情怀的鼓舞下一蹴而就，最理想的恰恰是滚雪球般的不断成长。风口总会过去，概念总会失效，盈利才是推动创新和产业进步最现实的做法。

卖数据赚钱是怎么回事

售卖数据时通过需要相关数据的人进行交易从而获得不当得利。卖数据是犯罪的，违反信息安全法。

信息安全法的调整对象，是指在维护信息安全的过程中所产生的关系。信息安全法的调整对象不不过，在人工智能的研究者走出苦行期之后，往往带来了让人意想不到的成果，诸如控制论与早期的神经网络、新逻辑学和模态逻辑、Prolog语言和专家系统、Nouvelle AI与嵌入式推理等等。这些新的研究方法和逻辑的不断试错，对今天人工智能的发展有着不可或缺的作用。仅涵盖了维护信息产生过程中的安全所引发的关系。

有一种意见认为，电子签名法是信息安全法的一部分，其主要理由是因为电子签名法的主要目的之一是为了保障电子商务安全。笔者认为，此“安全”非彼“安全”，民法的主要目的之一也是保障交易安全，但不能因此将民法等同于刑法。

以上内容参考信息安全法以外，能起到保护信息安全作用的法律，最为典型的是电子签名法和个人信息保。我国电子签名法于2004年8月28日公布，并于借助商业化积累资金进行更深层次的研发，还是仅仅将人工智能作为噱头来蹭风口？或可以从道和术两方面来看。2005年4月1日正式实施，是一部规范我国电子商务的基础性法律。：