2020 年 11 月，黄土高原以南、关中平原以北，宜君县进入深秋，地面的黄色与枯木的灰色交叠，阿娟入手了她的新责任。

在仅有 20 来东谈主的小办公室里，她给电脑屏幕上的店铺门头图片打标签——曝光过度不成用，店名虚化不成用，门头反光也不成用。这些被标注完成的图片会被拿去给 AI 学习，匡助它识别审核平台商家上传的门头图片。这么的图片标注责任很简便，纯熟之后，阿娟十几秒就能处理一张，一天能给近两千张图片"打标"。

这份无聊的责任有着一个听起来很响亮的称呼——"东谈主工智能教练师"，是 2020 年 2 月才被隆重纳入国度做事分类目次的新做事。但谈起数据标注这份责任，在之前的两三年间，频繁和"低门槛""欠发达地区""就业密集型"等名词绑定在扫数，从业者们对自动驾驶、东谈主工智能的确莫得了解，仅仅机械场所击鼠标，完成任务。

2023 年后，以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 爆火，东谈主工智能发展进入新阶段，数据标注的做事也有了一些新变化。

这一年，" 985 硕士"刘到闲转行去作念数据标注，互联网大厂正编，月薪 1.5 万元以上。不像县城的标注员坐在工位上一整天，刘到闲九点半上班后，要对接居品、算法团队的数据教练需求，解答数据标注团队提议的疑问，大部分时辰花在群山万壑的调换与野心上。

骨子上，刘到闲和阿娟的责任莫得不同，她们都是 AI 的东谈主类老师。跟着行业变化，越来越多像刘到闲一样的高学积年青东谈主遴荐成为 AI 教练师，但阿娟们的担忧是，数据标注责任的要求越来越高，她们会不会失去我方的责任。

AI 的" 985 老师"

刘到闲的责任认识，是把 AI 教成一个内行。

这就像培养一个小孩。一入手，是阿娟们教给 AI 最基础的常识，什么是鸟，什么是花，什么是车，让 AI 能阐述最常用的话语。到了通用大模子，则像是 AI 去大学里接管通识教训，掌合手东谈主类宇宙那些通行的、全面的常识。但如果想让 AI 完成东谈主类的责任，就需要教给它更专科的常识和妙技。

培养一位内行并攻击易。一方面，刘到闲需要对接"用东谈主单元"，在公司里则是居品团队，知谈他们想要什么样的东谈主才，达到什么样的要求，刘到闲再左证对方的需求去制定培养筹画，及第合适的课本，还要编写探员的试卷，并对 AI 的答卷打分。

教 AI 学习的经过是漫长的，责任量宏大，也不成只靠刘到闲一东谈主，她还需要把制定标注的执法，把专科的常识"翻译"成大口语，让莫得表面常识的一线标注员也能简易阐述。某种进度上，标注执法的可操作性，是覆按一位内行型 AI 教练师的中枢标准。

刘到闲曾接到过一项提高模子意图识别才智的需求。理想情状下，经过数据标注团队的休养，在和用户对话的经过中，AI 大模子能够准确判断用户的输入意图，究竟是想要得到某个鸿沟的信息，如故在寻求脸色接济。

这么的意图判断经过接近于东谈主和东谈主之间的交流，有很强的主不雅性，如果顺利交给一线标注员，可能阐述互异，如果导致模子教练偏差，纠错资本相配高。而一份高可操作性的标注执法能极猛进度地减少罪状，提高数据质地。

为高出意需求，刘到闲领先要厘清用户意图的类别，并尽可能防范地列举出来，然后给每个类别赋予澄莹的界说，明确不同分类之间的规模在那处。比如，用户说"我很伤心"，她在标注执法中写上，这是在寻求脸色接济；用户刻画了一件生涯中发生的新生事，她会将这界说为共享个东谈主生涯。

阐述当然说话交互中字与字之间的奥妙差异，是刘到闲擅长的事。本年 28 岁的她是 985 高校毕业的说话学硕士，曾在科技媒体责任过一年，因为对媒体责任 24 小时待命的厌倦，她入手寻找让创作与科技连结的另一种可能性，比如"喂养 AI "。

这是个可遇不可求的转行契机。ChatGPT 的走红带来了生成式 AI 和预教练模子的爆发，模子"堆量"教练后瓦解出的智能让业表里欷歔。她看到了模子教练"走俏"之下，数据标注的发愤性。她想踏上这波风口，离前沿时候更近少许。

和刘到闲一样作念数据标注的共事基本都是硕士研究生学历，在公司里面被区别为运营岗。她的一部分共事是冲着 AGI 理想来的，另一部分是冲着大厂正编和高收入来的。在东谈主工智能风口眼前，数据标注岗亭，成了为数未几非时候配景职工的做事跳板。

固然薪水莫得猜想中高，和公司里的其他运营岗共事比较，刘到闲的薪水致使更低一些。但比较阿娟那样基础的数据标注责任，从事多模态对王人、常识图谱构建等高端标注的薪资可达 2-3 倍，月薪两三万也很正常，有些公司还通达了从数据标注到居品、算法等岗亭的晋升旅途。

相应的，内行型数据标注师的要求也越来越高。据刘到闲不雅察，咫尺大厂招聘 AI 数据内行的学历要求大多为硕士研究生，且需要在研究专科鸿沟有所蓄积，比如医疗、法律、财经等。

连最基础的一线数据标注员的门槛都在提高，大模子公司下流的数据标注岗也会对应聘者是否毕业于 211 高校有偏好。据《科创板日报》2023 年 8 月报谈，百度智能云海口标注基地的数百名数据标注师，100% 是本科学历。

一份由百度数据标注外包公司提供的"文心一言 2024 笔试题"骄慢，在判断 AI 的回话是否准确时，应聘者需要商量该回话是否稳妥客不雅事实，逻辑是否运动，并给出相应的判断根由；应聘者还要修改一篇 800 字以上的论说文——这仍是肖似高汉文文老师的责任。

毕竟，AI 仍是不再是阿谁牙牙学语的孩童，它们需要学历更高、才智更强的老师，才能连续成长。

从拉框到打分

阿娟亲历了数据标注行业的变化。

看成链条最结尾的一线数据标注员，在阿娟的设想中，她应当亦然像刘到闲那样责任的。她毕业于一所民办浅近高校，是歪打正着入的行业。

2020 年，在一又友的先容下，阿娟第一次传闻了"数据标注员"的责任，很生分，但嗅觉挺魁岸上的，"我以为可能是像以前大家设想中的大厂键盘敲得噼里啪啦响的那种，具有含金量"。

其时的招聘要求也简便，只须会用一些办公软件就行。抱着试试的心态，阿娟报了名，通过培训磨练后于当年 11 月上岗责任。和她扫数入职的基本都是宜君腹地东谈主，有孩母子亲，也有中专刚毕业的年青东谈主。

最入手的标注任务主若是图像类，波及外卖、保障、医疗等多样鸿沟。阿娟印象比较深远的是一个宠物鼻纹名目。

好多宠物主东谈主会给我方的宠物买保障，鼻纹是保障公司区分一样品种、长相相似的宠物的重要。她和共事需要作念的责任是，给宠物相片中的鼻子部分画框，匡助 AI 进一步识别鼻纹。这个名目让阿娟感受到了责任的价值感。她认为这是在匡助宠物主东谈主给宠物告成投保、向保障公经理赔，尽管她所在的小县城的确莫得东谈主会给宠物上保障。

图像数据标注作念得纯熟了，阿娟又连接讲和了好多文本类的名目。名目类型换得很快，业务需求也很紊乱，只怕前一周还在作念左券文献标注，下周又换成了医学论文数据索要。经理给什么名目，阿娟和共事们就照着标注表率去完成，遭受疑问就提议、野心、惩办，绝大大都名目都莫得给她留住印象，她也很少兴趣这些标注完的数据会用到那处。

责任近两年后，阿娟的共事越来越多，本来的小办公室容纳不下，两百多个东谈主搬进了敞亮的写字楼。她昭彰嗅觉任务难度在飞腾，公司招聘的学历要求仍是提高到了大专以上。她们入手作念体式更丰富、标注执法更复杂的名目。

在一个视频侵权类名认识标注里，阿娟需要判断给定的重要词和视频内容的关联度。关联度一般会按照百分比分为四档，100% 是实足关联，0 是实足无关。她和组员需要基于对重要词和视频内容的阐述，按照标注表率逐一双应标注，这能惩办 80% 以上的任务，剩下的 20% 可能会存在异议，需要和业务方开会野心。

名目越来越复杂，共事的责任才智越来越高，行业赶快变化，但阿娟和共事们并不明晰这些变化是如何发生的。对处于行业结尾的她们来说，和 AI 大模子相关的一切都在朦胧间发生。

传统的标注依赖执法，生成式大模子标注则需要逻辑，比如标注推理本领，或需要阐述，比如多模态对王人，这类任务要求标注员具备概述想维才智和跨学科常识储备，浅近劳能源无法胜任。

有无数的浅近标注员正在连接被行业淘汰。

模子卷不动，入手卷数据

阿娟责任内容的变化，和刘到闲有契机转行作念数据内行，都是合并件事的放弃——大模子公司想活下去，必须去卷高质地数据。

2023 年，大模子公司招算法内行，参预算力资源去教练模子，比谁的模子参数大，谁迭代的速率快，谁在各类榜单上能名列三甲。但比来比去，大家拉不开差距，各家的模子都无法在坐蓐力鸿沟充足胜任，砸在教练上资本短时辰收不追思。

到了 2024 年，大模子公司入手靠近存一火锤真金不怕火：从哪赢利？怎么活下去？怎么罢了大模子在垂直场景的营业化落地？致使有头部大模子公司毁掉预教练，全面转向哄骗树立，把资源参预到能赢利的事情上。

一个共鸣是，要想在专科鸿沟落地，高质地的垂类数据是竞争的中枢。比如医疗场景中的影像识别，需要临床医师进行标注，法律场景中的左券条件，需要讼师标注条件中的逻辑关联和司法讲解注解。要想一个专科模子好用，必须有充足的精确的运行数据，这些数据难以从公开渠谈获取，标注资本也十分昂贵，但却是不得不作念的参预。

一个高学历的内行型数据标注员的东谈主力资本，远低于模子出错要付出的代价：自动驾驶标注中一个漏标的行东谈主可能导致百万公里路测失败，障碍滥用的测试资本可能高达数千万，而法律左券的标注造作可能让企业靠近诉讼。专科型的数据内行也能显耀提高标注服从，比如医学博士对 CT 影像的识别率是浅近标注员的好几倍，还能匡助优化数据集聚政策。

这时像刘到闲一样，有垂直鸿沟专科常识的 AI 教练师就成了香饽饽。"垂直鸿沟咱们不太冒险去找浅近的东谈主标注，确定要找专科的。比如说口号音，咱们就会偏向于去找学说话学的东谈主，因为他们才能判断谜底的蛮横。"小琴说。

小琴在一家创立十多年的上市公司接事，该公司有多款训练的 AI 居品，围绕看成中枢业务的语音模子搭建了自有的数据标注团队。2023 年后，标注任务从客不雅遴荐题变为了阅读阐述题，前期标注表率的制定、东谈主机对王人工程更复杂。为了保证标注的一致性，她们可能会花半个月的时辰研究标注表率，要求居品、算法、标注、评测团队共同参与。

这一年，她所在的公司筹画研发音乐模子，靠近的第一个问题便是数据如何标注。他们发咫尺给模子投喂充足多的数据后，模子能够领有"瓦解"才智，在一定进度上"创造"音乐，但缱绻机专科出生的团队成员无法判断模子生成的音乐质地如何，也很难找到优化标的。

隔行如隔山，从语音模子到音乐模子，他们在音乐研究数据的标注上莫得教唆。于是，团队筹画找一位在音乐学院就读的学生作念照拂人。小琴认为，唯有音乐专科的东谈主才能分辨出模子生成的音乐到底合分歧理，才会知谈休养哪个韵律、哪种乐器不错辅助模子生成更好的放弃。

更早之前，她所在公司还参预大笔资金，邀请了好多专科的灌音师到灌音室录制一手的声息数据。

小琴坦言，不论是咫尺如故异日，实在的数据一直都是腹背之毛，唯有把实在场景中产生的数据累积起来，才有可能作念出更好的模子，内行型 AI 教练师则是获取实在数据的"捷径"。

据新智元报谈，OpenAI 为了提高模子处理客户问题的才智，向医学、法律、说话学、缱绻机科学、物理学等鸿沟的内行发问，至少 300 东谈主，每东谈主每小时支付 100 好意思元酬谢，每个问题平均耗时约两小时。Scale AI、Turing 和 Invisible 等公司，也招募教唆丰富的门径员或博士，协助 OpenAI、Google、Anthropic 和 xAI 等公司，在 AI 树立的后教练阶段提高模子质地。

但这条"捷径"并不好走。为了确保责任质地，大型 AI 公司越来越多地把高质地数据标注的责任放到了里面，或者顺利雇佣内行，而不所以往的外包。数据便是壁垒，亦然另一个烧钱游戏。

教化 AI 之后，他们要去哪？

昔日两三年，在像泡沫一样迅速扩张的 AI 招聘市集里，" 985 硕士"作念数据标注不外是其中的一个缩影。

Emily 是一位从业多年的科技行业猎头照拂人，近两三年为不少 AI 公司招聘国际东谈主才。在招聘侧，AI 公司给她留住了一个相配深远的印象——这些公司相配有活力、相配激进，招东谈主一定要相配年青。

曾有企业客户告诉 Emily，看成一家年青的 AI 数字东谈主公司，职工一定要 98 后，95 后可能太"老"了。这些企业还要求应聘者有充足优秀的学习配景，"国内‘清北复交’，国外只看‘藤校’，211 都以为丢丑"。

生成式 AI 海浪下，招聘市集最火爆时，一家 AI 初创公司的 HR 每天会收到 100 多封简历，根底来不足看。陆连接续地，会有候选东谈主跟 Emily 说："我以为这个有点泡沫，我以为咱们公司好像有点不稳，下半年你帮我望望契机。"

刘到闲也感受到了这种"不稳"。2024 年以来，概况是模子已走过"堆量"教练的阶段，她看到我方接济的模子团队对数据标注的需求正在减少。事实上，当标注精度越来越高，边缘收益入手递减，长尾的数据资本极高，许多公司也难以职守。

她入手反想，转行后的两年多时辰，究竟都资历了些什么。

985 硕士、大厂正编、AI 风口之上，这些都无法遮拦工种处于产业链下流的事实。比较于居品、算法团队，刘到闲所饰演的脚色的确莫得话语权，她致使自嘲像个"包领班"。责任的"中台"性质，要求她年复一年地和各方调换、和解，"你是去连结需求的，你要去听算法的决定，听产研他们想要什么东西，然后去委用给他们。莫得那么强的主动性，责任内容也不是格外有创造性"。她从责任中赢得的价值感越来越弱。

有次产研团队让刘到闲制定例则来提高模子某方面的才智，但她研究后发现，需要标注的数据质地不够高，难以通过执法来界定当然说话间的朦胧地带。她左证我方的专科判断反应给了产研团队，但对方只认为是刘到闲专科才智不够，扣下来一个影响模子后果的"帽子"。

这种"背锅"的资历好多，让她感到十分困乏；和同业交流时，她也感受到了"怨气"。"和解的产研团队，可能因为你是一个比较下流的脚色，就会发达得无出其右，责任体验不太好。"刘到闲说。

"教化 AI 之后，数据标注员们怎么办？"这是摆在每一个数据标注行业的从业者眼前的难题，不论学历，不论专科。咫尺，跟着 AI 越来越机灵，仍是不错我方生成数据、我方教练，越来越不需要东谈主类的监督，AI 的东谈主类老师们也终将莫得东西可教。

刘到闲仍是入手看其他的责任契机了。她不错回到媒体行业，连续作念科技报谈，但薪水的差距让她方寸大乱。像大都 AI 教练师一样，转岗作念 AI 居品经理或者运营也不错，不外反复调换、拉扯滥用的能量，需要花些时辰来复原。

阿娟还莫得去想这个问题。责任八个月后，她就升了小组长，于今已有 18 位组员。她需要为组员们的标注准确率和服从负责，多了些朝上调换的责任，工资也涨到了四千多元一个月。在小县城生涯，作念个"蟾光族"，这些钱仍是让她感到很幸福。

阿娟的亲一又都不知谈她在作念什么，因为她从不不才班时辰聊责任。这亦然这份做事带给她的欣忭——她从前在培训机构当英语老师，频频需要周末给学生们补课，很难有竣工的休息时辰。作念了数据标注责任后，她到点放工，将生涯和责任实足分离。

阿娟筹画多攒攒责任年限体育游戏app平台，这两年再升个名目经理。