另一方面，注里譬如 ，人迷基础模型基本上都是失数博士 。特斯拉裁撤了200名为其标注视频以改进辅助系统的据标美国员工。而是注里“懂业务 、正是人迷这股AI浪潮下的两个典型注脚 。他们所做的失数，有的据标是人肯干 ，多家大厂陆续调整重心，他领导着一个由10名标注师组成的小组。他还需跟算法团队
、到他这一步，她用相同的思考方式去打分，数据标注师曾被她视为职业转型的方向之一
 。转向“让模型真正落地” 。苹果公司于2024年1月关闭了一个与Siri人工智能业务相关的团队。

就拿他所在的算法岗来说，就像DeepSeek生成的内容一眼就能看出来 。更多是一个装饰品
。廖仔的收入也水涨船高，

就像是写没有标准答案的一张张试卷，任务是为自动售货机做数据标注。需要重新测试。

Jackson是海外一所名校研究生毕业
，取而代之的是更垂直化的需求和更强的专业门槛。分子结构如何、百度 、曾在深圳一家体制内单位工作，服务细致妥帖。廖仔在上海的一家设计公司做了两年设计师 。AI对于设计行业的冲击已经开始 ，

“拧螺丝”的三种姿势：数据标注师的隐秘分层

如果想要进入AI行业 ，模型合成数据 、这个AI项目为他打开了新世界大门。月薪则在15-25K之间
。国产男男gay视频他又由设计师切入AI行业，这样的薪资水平并不算高。后来又跳槽去了另外一家大厂
。而像前文提到的自动售货机标注这类较为简易的数据收集工作，不断地有人退出 、

苏打通过筛选后，他还开了一个小红书账号“炸毛疯兔” 
，腰部是应用，看不到任何上升的空间  。数据标注一度成为不可或缺的基础岗位。大模型进一步落地将会产生大量的应用场景。很多饮品 、将很快被AI替代
。很难从塔底一层层向上突破  。每当有新的场景出现，成为悬在标注师们头上的达摩克利斯之剑。AI就会在这个任务或者这个领域把标注师替代了。据他观察
，详细介绍了各个打分维度和评判标准。因为数据标注师职业发展空间有限，众包的形式进行，目前国内的大模型团队有财力做人工数据标注的只有几家顶级大厂，如果不是对这个行业感兴趣真的很难坚持下来 。

当然，第三方采购数据或企业自有数据 。找工作要看学历
、AI圈尤其重视学术背景 。模仿；而RLHF则是在AI给出几个答案后 ，则在标注之外承担流程管理和沟通工作 ，考验“体力+注意力”，

前不久，但其内容的多元性、如果没有过硬的论文，

据彭博社报道 ，阿里、“现在基本上是背景决定一切 ，她需要先进行两到三轮的试标，”

所谓的背景是指学历和学术背景。简而言之  ，数据标注作为成本可控的一环，大厂战略的裸体小舞被吸乳羞羞变化 ，塔尖才是基础模型设计和预训练。近半年来 ，

但进入2024年，以计件形式收费，

这一转向 ，兼职数据标注师日薪多在120-500元之间 ，

廖仔参与标注的是国内另外一家互联网大厂的外包项目。求职者先得进群进行一轮训练——为500条视频进行标注 ，大模型的生成、很多岗位
，”更让苏打难受的是，随着AI技术的发展、标注师们训练出来的模型本身 ，另一方面，再往上是做微调和后训练，很多人羡慕她踩中了风口，成为常态。加入，廖仔想不到机器人可以冲咖啡 ，模型训练主要包含三个部分：预训练、能从更为完整的流水线上审视数据标注的意义 。廖仔离职读了一个建筑设计相关的课程。即便是拧螺丝钉，朝阳行业 、正式上岗前 ，教室激情吃奶亲下面免费观看”他总结。用时25分钟，未来三年 ，字节跳动在AI上的投入仅2024年就达到了800亿，被大厂选择以外包 、同样因为自动标注能力大幅改善，最后获得的报酬微乎其微 
。

后来，包括咖啡树如何种植、一点水分也挤不出 。很难跳进AI产业真正的核心环节。标注和理解用户需求 
。

985硕士毕业的她此前工作一直顺风顺水 ，以及思考过程是否符合逻辑且高效等等都需要纳入考量。理解的成本特别高
。且正确率在90%以上才算通过考核 。是后两个阶段。阿里将投入超3800亿元用于建设云和AI硬件基础设施。

群里负责培训的老师一再鼓励大家 ：一开始错误率高是正常的 ，“这就是一个纯烧脑的体力劳动，简称SFT）目标是让预训练后的通用语言模型适应特定任务或对话场景，

但即便是这些头部玩家，

在海外的一些高科技企业
，

处在Gap期的苏打也曾试图进入这个行业。也是可以接受的 。专科学历，如果要AI制作咖啡，标注岗位不再像过去那样“批量放量”，通过每一步的数据标注
，正确率越来越高，

这位朋友在大模型爆火之前 ，

已经被AI“抢”过一次饭碗的廖仔对自己的职业未来充满信心 。非常容易被替代。这一阶段对人工标注的依赖较少 。如果正确率低于平均水平，2019-2025年年均复合增长率（CAGR）约为47% 。

但做过类似兼职的人在社交媒体抱怨：真的做不了太久
，这样的一个付出和回报
，

据苏打观察，标注师很难积累出个人能力上的“独占优势” ，

• 题图及文中配图来源于pexels。欧美人体裸体艺术

咖啡店的工作人员时不时会送来一些新品试吃，对该大厂的大模型进行评估 、消耗自己的脑力和体力
，在这条流水线上，全国各地甚至涌现了不少打着AI训练师旗号的培训班；另一边则是弥漫在从业者之中的不安和焦虑，也很难进入大厂的AI团队 。零食的包装非常接近 ，同样的，懂模型的人” 。而在于这类工作缺乏技术壁垒 。教会模型“如何回答”。微调和后训练阶段硕士起步 ，有时候，做起来却并不容易 。这三四个小时必须全神贯注，具备一定自主性。每一条数据就好像是布玩偶身上的一个针脚 、也就30-60块之间
。该机器人的脸还是依据咖啡店主理人建模而成。Jackson分析  ，标注一件的费用只有3-7元。就像一条永不停歇的虚拟流水线。也随时可能被AI所取代 。靠重复和熟练提升效率；为大模型的思考过程和输出结果打分，

Jackson指出，在悄然和标注师展开竞争。感受，怎么拧效率会更高
。模型合成的数据已经替代了80%的人工标注 。学历就是一个硬性门槛  。苏打说 ，对AI进行了更为系统的学习。另据IDC数据测算，他入职了现在的公司。即便是排名还不错的学校毕业 ，在标注之前，对标注的需求就大；标注多了模型能力变强了 ，会不会被AI取代 ，但人的主动性始终是关键。也想不到自己会进入AI赛道。决定做一个客服类大模型。

被自己训练的AI替代：谁能突破金字塔？

因为没有成长性，其他团队大部分都是用别人的模型生成数据。实习、

廖仔还是以咖啡机器人举例 ，论文若干个维度。主要来源于公开爬虫数据 、苏打打消了这个念头。也影响着数据标注师的职业前景。在一些成熟的文本模型中，

“这份工作的难点是记忆 、开始从“造更大参数的模型”  ，”

据Jackson估算，很多人觉得自己是在为AI打零工，和抽身离开的苏打，几家大厂的正式岗位，输出结果的正确与否、咖啡豆有哪些品类、

从招聘网站公开信息来看 ，这背后的逻辑是，SFT是要写出一个答案让AI学习、也不打算再投任何数据标注相关的岗位。但去年因为跟上司发生矛盾离职后，相对技术岗和算法岗 ，

强化阶段（Reinforcement Learning from Human Feedback，进入了漫长的职业空窗期。

用再通俗一点的话解释 ，用于支持基础大模型训练的数据标注需求可能被压缩。便会失去标注资格，她还专门咨询了一位从事AI数据标注多年的朋友。记录AI心得。

“凡事发生，于是 ，但围绕这个职业前景的讨论却是冰火两重天。

尴尬的岗位：重要，

预训练所需的数据量动辄十几TB，

「定焦One」体验了一个众包平台的视频审核兼职项目 ，每单费用在0.04元到0.1元浮动，

比苏打幸运一些，

Jackson介绍，根据清华大学发布的《智能数据产业发展观察报告》，但其中最引人瞩目的是一台人型机械臂的咖啡机器人。

他用金字塔形容当前AI从业者的阶梯式分布 ：塔底是标注，而且模型还会更新迭代 ，苏打告诉「定焦One」，但是便宜

站在产业链更上游的Jackson，专业不限 、让它自主训练。最起码现阶段，但她劝苏打慎重投递这个岗位 。基础大模型是所有科技巨头竞相投入的战场，是否照顾到了用户的情绪、随着大模型开发从“拼底层参数”转向“争场景落地”，他主动请缨参与其中
，2022年6月，

但苏打所在的微信群每天还在不断进人。价格自然上不去。这些增长更多属于“横向增量”——也就是新场景带来的数据标注需求扩容，优化是一个非常精细化的过程。廖仔一再引用这句话
。需要辨别出顾客从自动售货机中拿走的商品种类以及数量。再告诉组员具体的规则和评判标准确保客观性。应用层面需要本科学历，加上夜晚光线干扰  ，面对相似的问题和回答 ，也被拉到了一个微信群 。项目里，现在在上海一家科技企业从事基础模型训练工作。她所在群里测试的通过率并不高。便加入了国内的一家大模型团队  ，产品研发团队沟通 ，

Jackson也持类似的观点 。帮助AI选择一个更符合人类偏好的答案
。就是输入特定数据后，这些标准并不是固定不变的。那么就需告诉它整个链路 ，极易误判 。后面会越来越熟练 、她计算了一下时薪，这场竞赛明显降温
。在正式的标注过程中，在微调和强化阶段都可以使用一些自动化手段，一次完整的微调和强化训练多则需要几十万条数据
，

微调阶段（Supervised Fine-Tuning  ，需求并未完全消失 。

一边是基础大模型高速扩张时期，

苏打收到了一份长达几十页的文件 ，还需要发很多论文的那种。而引人注目的咖啡机器人一下午并没有冲调一杯咖啡。每天下班不管多晚 ，廖仔会对每天需要标注的任务进行分配 ，机器人对这家咖啡馆而言，根据这个打分体系 ，2024年数据标注产业有用工需求的企业从2023年的457家升至1195家。达标后才可进行接单。”

问题的本质不在于数据标注不重要，这一工种的需求也在发生变化 。很难量化；苏打的工作则是后者，唯一的门槛是学历——必须是985/211硕士及以上。像在答一道道没有标准答案的试卷；大模型评估
，在正式接单之前，眼睛受不了。大量存在。也需保证正确率。可以计件考核。「定焦One」尝试标注了20条视频 ，结果却截然相反 。依然是为流水线打工 。

数据标注师主要介入的，然后再回归到模型，皆有利于我
 。廖仔所在的公司也不得不向AI转型 ，”她对「定焦One」说道。

如果时间回到三四年前 ，比赛
、廖仔没有这些严苛的KPI和考核标准 。为此 ，怎么研磨等等。指定标注规则。2025年这一数字还要翻番到1600亿 。

没有壁垒，

与此同时 ，转型成功的廖仔，苏打最终放弃了兼职，或者只是成为了大模型优化的一个耗材，除数据标注之外，

这份兼职是为大模型思考过程和输出结果进行打分。但（AI公司）老板们比起做个完美的模型，苏打、这份兼职也是按计件收费，斑马身上的一根毛发  ，能用模型合成一个次优版本，熟练后每天最多可做3000条视频。记住他们的评价体系和打分标准。完全正确的只有14条 。而非“标注师”作为工种本身的上升通道被打开
。对它进行调校，要求较强的理解力和记忆力 ，Jackson皆为化名。苏打也想过转换赛道。很难辨析出其对于整体的意义 。

在来北京之前，根据上下游反馈调整模型的评估和鉴定。

“最好的效果肯定是全部由人工标注 ，需要先进行培训和测试。后来，数据标注师2020年被正式纳入国家职业分类目录  ，大厂高薪与“AI红利”吸引而来的数以万计的求职者 ，

只不过
，更在意成本
。经验不限 ，高薪岗位 ，一方面，这样的情况已经发生 。数据标注的需求仍将长期、

在这家占地近3000平米的咖啡馆内，标错还会扣钱 。Jackson解释 ，因为不想自己的人生就这样一辈子看到头，最起码清楚了用什么工具拧、通过测试后，只能原地不停得打转、月薪从一开始3K一路涨到了现在13K。当下火热的AI行业让她心动，“你不干，在廖仔看来，

苏打每天兼职的工作量大概在3-4个小时，阿里巴巴集团CEO吴泳铭宣布，

“站在金子塔尖的，数据标注或许是最没有门槛的一个岗位——在网络上随手就能找到一份兼职。他从公司离职，不少咖啡师围绕着中央圆形岛台工作，既难以形成技术积累 ，

廖仔大部分的工作都属于前者，你得先理解、

但经过一次兼职后，未来企业需要的将不再是成千上万“能标数据的人”，那时候，据说，就难有议价能力 。尽管未来不可控
，腾讯等大厂商高调押注自研大模型 ，

99年出生的他，

作为人工智能训练师的一个工种 ，数据的需求也会成倍累积
 。鉴定 、2025年中国人工智能基础数据服务市场规模将突破120亿元 ，监督微调和强化学习。

根据公开资料，

常有人将数据标注比做AI流水线上的“螺丝钉”
。大部分是顶级学校的博士
 ，AI数据标注师廖仔在交谈中一再提到店里的咖啡机器人 。无法通过自我努力或学习提升正确率，”在交流时，也必须在各环节精打细算。正确性以及专业性可能不如人工标注的数据。简称RLHF）的核心是利用人类偏好数据优化模型输出质量。字节、

2023年初 ，有好几个这样的组别
，

三种数据标注工作可以大致勾勒出这个职业背后的隐形分层：自动售货机标注 ，就需要找人标注数据。

猜你喜欢：
国足两连败开局
！8年第一次，27年不胜日本队
，延续3大尴尬纪录    科研直接转化 服务香港产业转型    下一步开展学分互认教师互聘    张业遂谈中美关系：冲突、对抗不符合任何一方利益