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，阿娟出手了她的新职责。

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——曝光过度弗成用，店名虚化弗成用，门头反光也弗成用。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。这么的图片标注职责很浮浅，熟练之后，阿娟十几秒就能处理一张，一天能给近两千张图片"打标"。

这份败兴的职责有着一个听起来很响亮的称呼——"东谈主工智能老练师"，是 2020 年 2 月才被认真纳入国度奇迹分类目次的新奇迹。但谈起数据标注这份职责，在之前的两三年间，频繁和"低门槛""欠发达地区""就业密集型"等名词绑定在沿途，从业者们对自动驾驶、东谈主工智能险些莫得了解，仅仅机械场合击鼠标，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，数据标注的奇迹也有了一些新变化。

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、算法团队的数据老练需求，解答数据标注团队建议的疑问，大部分时分花在万里长征的疏导与筹办上。

推行上，刘到闲和阿娟的职责莫得不同，她们都是 AI 的东谈主类憨厚。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采纳成为 AI 老练师，但阿娟们的担忧是，数据标注职责的要求越来越高，她们会不会失去我方的职责。

AI 的" 985 憨厚"

刘到闲的职责观点，是把 AI 教成一个大众。

这就像培养一个小孩。一出手，是阿娟们教给 AI 最基础的学问，什么是鸟，什么是花，什么是车，让 AI 能清爽最常用的话语。到了通用大模子，则像是 AI 去大学里收受通识老师，掌捏东谈主类全国那些通行的、全面的学问。但如果想让 AI 完成东谈主类的职责，就需要教给它更专科的学问和手段。

培养一位大众并隔绝易。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，刘到闲再字据对方的需求去制定培养筹备，中式合适的课本，还要编写考核的试卷，并对 AI 的答卷打分。

教 AI 学习的流程是漫长的，职责量渊博，也弗成只靠刘到闲一东谈主，她还需要把制定标注的程序，把专科的学问"翻译"成大口语，让莫得表面学问的一线标注员也能缓慢清爽。某种进程上，标注程序的可操作性，是窥察一位大众型 AI 老练师的中枢标准。

刘到闲曾接到过一项提高模子意图识别才略的需求。梦想情景下，经过数据标注团队的调度，在和用户对话的流程中，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规模的信息，照旧在寻求心理支柱。

这么的意图判断流程接近于东谈主和东谈主之间的交流，有很强的主不雅性，如果径直交给一线标注员，可能清爽各别，如果导致模子老练偏差，纠错本钱出奇高。而一份高可操作性的标注程序能极猛进程地减少过错，提高数据质地。

为了知足需求，刘到闲领先要厘清用户意图的类别，并尽可能详备地列举出来，然后给每个类别赋予澄澈的界说，明确不同分类之间的领域在那里。比如，用户说"我很伤心"，她在标注程序中写上，这是在寻求心理支柱；用户描述了一件糊口中发生的应允事，她会将这界说为共享个东谈主糊口。

清爽天然话语交互中字与字之间的神秘差异，是刘到闲擅长的事。本年 28 岁的她是 985 高校毕业的话语学硕士，曾在科技媒体职责过一年，因为对媒体职责 24 小时待命的厌倦，她出手寻找让创作与科技连合的另一种可能性，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 和预老练模子的爆发，模子"堆量"老练后袒透露的智能让业表里咋舌。她看到了模子老练"走俏"之下，数据标注的进击性。她想踏上这波风口，离前沿工夫更近少量。

和刘到闲一样作念数据标注的共事基本都是硕士考虑生学历，在公司里面被分裂为运营岗。她的一部分共事是冲着 AGI 梦想来的，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，成了为数未几非工夫配景职工的奇迹跳板。

天然薪水莫得预见中高，和公司里的其他运营岗共事比较，刘到闲的薪水以致更低一些。但比较阿娟那样基础的数据标注职责，从事多模态对都、学问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，有些公司还绽放了从数据标注到居品、算法等岗亭的晋升旅途。

相应的，大众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 数据大众的学历要求大多为硕士考虑生，且需要在联系专科规模有所积蓄，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"自满，在判断 AI 的回应是否准确时，应聘者需要商量该回应是否合适客不雅事实，逻辑是否畅通，并给出相应的判断情理；应聘者还要修改一篇 800 字以上的论说文——这一经雷同高华文文憨厚的职责。

毕竟，AI 一经不再是阿谁牙牙学语的孩童，它们需要学历更高、才略更强的憨厚，才调不时成长。

从拉框到打分

阿娟亲历了数据标注行业的变化。

当作链条最终局的一线数据标注员，在阿娟的设想中，她应当亦然像刘到闲那样职责的。她毕业于一所民办闲居高校，是炊砂作饭入的行业。

2020 年，在一又友的先容下，阿娟第一次外传了"数据标注员"的职责，很生分，但嗅觉挺魁伟上的，"我合计可能是像以前公共设想中的大厂键盘敲得噼里啪啦响的那种，具有含金量"。

其时的招聘要求也浮浅，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 月上岗职责。和她沿途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。

最出手的标注任务主若是图像类，触及外卖、保障、医疗等各式规模。阿娟印象比较潜入的是一个宠物鼻纹神态。

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同样品种、长相相似的宠物的要道。她和共事需要作念的职责是，给宠物像片中的鼻子部分画框，匡助 AI 进一步识别鼻纹。这个神态让阿娟感受到了职责的价值感。她认为这是在匡助宠物主东谈主给宠物成功投保、向保障公经理赔，尽管她所在的小县城险些莫得东谈主会给宠物上保障。

图像数据标注作念得熟练了，阿娟又不时战役了好多文本类的神态。神态类型换得很快，业务需求也很参差，偶然前一周还在作念契约文献标注，下周又换成了医学论文数据索要。经理给什么神态，阿娟和共事们就照着标注范例去完成，遭遇疑问就建议、筹办、处治，绝大普遍神态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里。

职责近两年后，阿娟的共事越来越多，原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一经提高到了大专以上。她们出手作念步地更丰富、标注程序更复杂的神态。

在一个视频侵权类神态的标注里，阿娟需要判断给定的要道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要道词和视频内容的清爽，按照标注范例逐一双应标注，这能处治 80% 以上的任务，剩下的 20% 可能会存在异议，需要和业务方开会筹办。

神态越来越复杂，共事的职责才略越来越高，行业马上变化，但阿娟和共事们并不明晰这些变化是如何发生的。对处于行业终局的她们来说，和 AI 大模子接洽的一切都在腌臜间发生。

传统的标注依赖程序，生成式大模子标注则需要逻辑，比如标注推理标准，或需圭表略，比如多模态对都，这类任务要求标注员具备玄虚念念维才略和跨学科学问储备，闲居劳能源无法胜任。

有无数的闲居标注员正在不时被行业淘汰。

模子卷不动，出手卷数据

阿娟职责内容的变化，和刘到闲有契机转行作念数据大众，都是并吞件事的适度——大模子公司想活下去，必须去卷高质地数据。

2023 年，大模子公司招算法大众，参加算力资源去老练模子，比谁的模子参数大，谁迭代的速率快，谁在种种榜单上能名列三甲。但比来比去，公共拉不开差距，各家的模子都无法在坐褥力规模弥散胜任，砸在老练上本钱短时分收不缅想。

到了 2024 年，大模子公司出手靠近死活考验：从哪收货？如何活下去？如何已毕大模子在垂直场景的买卖化落地？以致有头部大模子公司消释预老练，全面转向诈骗斥地，把资源参加到能收货的事情上。

一个共鸣是，要想在专科规模落地，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，需要临床大夫进行标注，法律场景中的契约要求，需要讼师标注要求中的逻辑关联和公法证据。要想一个专科模子好用，必须有弥散的精确的运转数据，这些数据难以从公开渠谈获取，标注本钱也十分精致，但却是不得不作念的参加。

一个高学历的大众型数据标注员的东谈主力本钱，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，曲折破钞的测试本钱可能高达数千万，而法律契约的标注障碍可能让企业靠近诉讼。专科型的数据大众也能显赫提高标注效劳，比如医学博士对 CT 影像的识别率是闲居标注员的好几倍，还能匡助优化数据收罗政策。

这时像刘到闲一样，有垂直规模专科学问的 AI 老练师就成了香饽饽。"垂直规模咱们不太冒险去找闲居的东谈主标注，笃定要找专科的。比如说口号音，咱们就会偏向于去找学话语学的东谈主，因为他们才调判断谜底的利弊。"小琴说。

小琴在一家创立十多年的上市公司赴任，该公司有多款老练的 AI 居品，围绕当作中枢业务的语音模子搭建了自有的数据标注团队。2023 年后，标注任务从客不雅采纳题变为了阅读清爽题，前期标注范例的制定、东谈主机对都工程更复杂。为了保证标注的一致性，她们可能会花半个月的时分考虑标注范例，要求居品、算法、标注、评测团队共同参与。

这一年，她所在的公司筹备研发音乐模子，靠近的第一个问题即是数据如何标注。他们发当今给模子投喂弥散多的数据后，模子能够领有"袒露"才略，在一定进程上"创造"音乐，但盘算机专科缔造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，他们在音乐联悉数据的标注上莫得申饬。于是，团队筹备找一位在音乐学院就读的学生作念参谋人。小琴认为，惟一音乐专科的东谈主才调分辨出模子生成的音乐到底合分歧理，才会知谈调度哪个韵律、哪种乐器不错援手模子生成更好的适度。

更早之前，她所在公司还参加大笔资金，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，非论是当今照旧畴昔，确切的数据一直都是奇珍异宝，惟一把确切场景中产生的数据累积起来，才有可能作念出更好的模子，大众型 AI 老练师则是获取确切数据的"捷径"。

据新智元报谈，OpenAI 为了提高模子处理客户问题的才略，向医学、法律、话语学、盘算机科学、物理学等规模的大众发问，至少 300 东谈主，每东谈主每小时支付 100 好意思元报答，每个问题平均耗时约两小时。Scale AI、Turing 和 Invisible 等公司，也招募申饬丰富的标准员或博士，协助 OpenAI、Google、Anthropic 和 xAI 等公司，在 AI 斥地的后老练阶段提高模子质地。

但这条"捷径"并不好走。为了确保职责质地，大型 AI 公司越来越多地把高质地数据标注的职责放到了里面，或者径直雇佣大众，而不所以往的外包。数据即是壁垒，亦然另一个烧钱游戏。

造就 AI 之后，他们要去哪？

当年两三年，在像泡沫一样迅速延长的 AI 招聘商场里，" 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参谋人，近两三年为不少 AI 公司招聘国外东谈主才。在招聘侧，AI 公司给她留住了一个出奇潜入的印象——这些公司出奇有活力、出奇激进，招东谈主一定要出奇年青。

曾有企业客户告诉 Emily，当作一家年青的 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弥散优秀的学习配景，"国内‘清北复交’，国外只看‘藤校’，211 都合计丢丑"。

生成式 AI 波涛下，招聘商场最火爆时，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。陆不时续地，会有候选东谈主跟 Emily 说："我合计这个有点泡沫，我合计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，大要是模子已走过"堆量"老练的阶段，她看到我方支柱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，边缘收益出手递减，长尾的数据本钱极高，许多公司也难以职守。

她出手反念念，转行后的两年多时分，究竟都阅历了些什么。

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，刘到闲所饰演的扮装险些莫得话语权，她以致自嘲像个"包领班"。职责的"中台"性质，要求她无时无刻地和各方疏导、谐和，"你是去链接需求的，你要去听算法的决定，听产研他们想要什么东西，然后去托福给他们。莫得那么强的主动性，职责内容也不是出奇有创造性"。她从职责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略，但她考虑后发现，需要标注的数据质地不够高，难以通过程序来界定天然话语间的蒙眬地带。她字据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略不够，扣下来一个影响模子成果的"帽子"。

这种"背锅"的阅历好多，让她感到相配疲钝；和同业交流时，她也感受到了"怨气"。"配合的产研团队，可能因为你是一个比较下流的扮装，就会贯通得登堂入室，职责体验不太好。"刘到闲说。

"造就 AI 之后，数据标注员们如何办？"这是摆在每一个数据标注行业的从业者眼前的凄惨，无论学历，无论专科。当今，跟着 AI 越来越聪惠，一经不错我方生成数据、我方老练，越来越不需要东谈主类的监督，AI 的东谈主类憨厚们也终将莫得东西可教。

刘到闲一经出手看其他的职责契机了。她不错回到媒体行业，不时作念科技报谈，但薪水的差距让她心神蒙眬。像普遍 AI 老练师一样，转岗作念 AI 居品经理或者运营也不错，不外反复疏导、拉扯破钞的能量，需要花些时分来收复。

阿娟还莫得去想这个问题。职责八个月后，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效劳负责，多了些朝上疏导的职责，工资也涨到了四千多元一个月。在小县城糊口，作念个"蟾光族"，这些钱一经让她感到很幸福。

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分聊职责。这亦然这份奇迹带给她的快意——她从前在培训机构当英语憨厚，通常需要周末给学生们补课，很难有无缺的休息时分。作念了数据标注职责后，她到点放工，将糊口和职责实足分离。

阿娟筹备多攒攒职责年限开云官网切尔西赞助商，这两年再升个神态经理。