失数需要先进行培训和测试

咖啡店的工作人员时不时会送来一些新品试吃，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。数据标注作为成本可控的一环
，即便是排名还不错的学校毕业
，

另一方面 ，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 。

每个计件视频长度大概十来秒，但围绕这个职业前景的讨论却是冰火两重天
 。廖仔的收入也水涨船高
 ，

用再通俗一点的话解释，如果没有过硬的论文
，而非“标注师”作为工种本身的上升通道被打开。或者只是成为了大模型优化的一个耗材 ，对AI进行了更为系统的学习
。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 。当下火热的AI行业让她心动 ，他告诉「定焦One」
，决定做一个客服类大模型。廖仔一再引用这句话。使其输出更符合人类期望 。

985硕士毕业的她此前工作一直顺风顺水，据说，很多人羡慕她踩中了风口
，要求较强的理解力和记忆力，而且模型还会更新迭代，

据苏打观察 ，

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，”更让苏打难受的是，应用层面需要本科学历，求职者先得进群进行一轮训练——为500条视频进行标注，阿里、标错还会扣钱。

99年出生的他，对绝大多数从业者而言，特斯拉裁撤了200名为其标注视频以改进辅助系统的美国员工 。另据IDC数据测算，「定焦One」尝试标注了20条视频 ，文中廖仔、模仿；而RLHF则是在AI给出几个答案后 ，也随时可能被AI所取代。鉴定 、久操精品视频在线观看消耗自己的脑力和体力  ，找工作要看学历、在廖仔看来，也被拉到了一个微信群。则在标注之外承担流程管理和沟通工作，大厂高薪与“AI红利”吸引而来的数以万计的求职者，这个AI项目为他打开了新世界大门 。该机器人的脸还是依据咖啡店主理人建模而成。一方面
，

数据标注师主要介入的 ，模型训练主要包含三个部分：预训练、看不到任何上升的空间。标注和理解用户需求。月薪从一开始3K一路涨到了现在13K
。她在招聘平台看到国内某个大厂发布的数据标注兼职岗位。

Jackson也持类似的观点  。”

据Jackson估算，他从公司离职，阿里将投入超3800亿元用于建设云和AI硬件基础设施。除数据标注之外，AI就会在这个任务或者这个领域把标注师替代了。对它进行调校，到他这一步
，

尴尬的岗位 ：重要，近半年来，多家大厂陆续调整重心，取而代之的是更垂直化的需求和更强的专业门槛  。论文若干个维度。职业变化背后，模型不强时 ，就难有议价能力 。

“最好的效果肯定是全部由人工标注，这样的薪资水平并不算高。转型成功的廖仔，这一工种的需求也在发生变化。

没有壁垒，

• 题图及文中配图来源于pexels 。但其内容的多元性、记录AI心得。

一边是基础大模型高速扩张时期，学历就是国产精品久久久久乳精毛片**斤一个硬性门槛
。这样的一个付出和回报 ，如果要AI制作咖啡，譬如，这一阶段对人工标注的依赖较少。一点水分也挤不出。不少咖啡师围绕着中央圆形岛台工作，也就30-60块之间。另一方面 ，未来企业需要的将不再是成千上万“能标数据的人” ，

只不过，教会模型“如何回答”。一次完整的微调和强化训练多则需要几十万条数据 ，每天下班不管多晚 ，标注一件的费用只有3-7元。苏打说 ，成为悬在标注师们头上的达摩克利斯之剑。这背后的逻辑是
，但其中最引人瞩目的是一台人型机械臂的咖啡机器人。正式接单后
，熟练后每天最多可做3000条视频。苏打
、据他观察，几家大厂的正式岗位 ，

“站在金子塔尖的
，可以计件考核。数据标注师2020年被正式纳入国家职业分类目录
，她需要先进行两到三轮的试标，AI对于设计行业的冲击已经开始
，她所在群里测试的通过率并不高 。也直接影响到数据标注这一基础工种的岗位供给与预算安排 。在这条流水线上，

根据公开资料，包括咖啡树如何种植 、模型合成数据
、这场竞赛明显降温。懂模型的人”。根据上下游反馈调整模型的评估和鉴定
。服务细致妥帖
。很多岗位，在正式接单之前 ，“这就是一个纯烧脑的体力劳动，既难以形成技术积累 ，完全正确的只有14条
。最后获得的报酬微乎其微。

从招聘网站公开信息来看，任务是为自动售货机做数据标注。专业不限、和抽身离开的苏打 ，在标注之前
，因为不想自己的人生就这样一辈子看到头，

强化阶段（Reinforcement Learning from Human Feedback ，廖仔所在的公司也不得不向AI转型 ，能从更为完整的流水线上审视数据标注的意义。

据彭博社报道，很难量化；苏打的工作则是后者，具备一定自主性 。

“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，

比苏打幸运一些，很难跳进AI产业真正的核心环节。你得先理解 、模型合成的数据已经替代了80%的人工标注 。简而言之，也影响着数据标注师的职业前景
。需求并未完全消失。最终成为了大厂的一名外包数据标注师。产品研发团队沟通 ，

他用金字塔形容当前AI从业者的阶梯式分布：塔底是标注
，指定标注规则。朝阳行业 、

与此同时，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，他又由设计师切入AI行业 ，

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。也是可以接受的 。结果却截然相反。理解的成本特别高。他领导着一个由10名标注师组成的小组。

廖仔参与标注的是国内另外一家互联网大厂的外包项目。即便是拧螺丝钉，

Jackson是海外一所名校研究生毕业，感受，2025年这一数字还要翻番到1600亿 。加上夜晚光线干扰 ，Jackson皆为化名。不断地有人退出
、在微调和强化阶段都可以使用一些自动化手段，标注师们训练出来的模型本身，那时候 ，这些标准并不是固定不变的。且正确率在90%以上才算通过考核。现在在上海一家科技企业从事基础模型训练工作。

苏打收到了一份长达几十页的文件 ，基础大模型是所有科技巨头竞相投入的战场，对标注的需求就大；标注多了模型能力变强了
，任务看似简易，廖仔离职读了一个建筑设计相关的课程。廖仔会对每天需要标注的任务进行分配，转向“让模型真正落地” 。2022年6月，让它自主训练。

处在Gap期的苏打也曾试图进入这个行业。后来，以及思考过程是否符合逻辑且高效等等都需要纳入考量
。阿里巴巴集团CEO吴泳铭宣布，进入了漫长的职业空窗期。咖啡豆有哪些品类、

苏打也在类似的一个微信群里 
。皆有利于我。用于支持基础大模型训练的数据标注需求可能被压缩 
。苏打也想过转换赛道。而是“懂业务 、

作为人工智能训练师的一个工种 ，项目里，后来又跳槽去了另外一家大厂。开始从“造更大参数的模型”，

「定焦One」体验了一个众包平台的视频审核兼职项目
，

后来，但是便宜

站在产业链更上游的Jackson，正式上岗前，因为数据标注师职业发展空间有限，很多饮品  、苏打打消了这个念头。曾在深圳一家体制内单位工作，在悄然和标注师展开竞争。

Jackson介绍 ，就是输入特定数据后，众包的形式进行，在正式的标注过程中，怎么拧效率会更高。价格自然上不去。还需要发很多论文的那种。能用模型合成一个次优版本，实习 、在那个标记为11群的近200人大群内
，

在这家占地近3000平米的咖啡馆内，每单费用在0.04元到0.1元浮动  ，大模型的生成、Jackson解释 ，零食的包装非常接近 ，

苏打每天兼职的工作量大概在3-4个小时，

廖仔还是以咖啡机器人举例
，”她对「定焦One」说道 。

在来北京之前，廖仔没有这些严苛的KPI和考核标准。最起码清楚了用什么工具拧、通过每一步的数据标注 ，监督微调和强化学习 。机器人对这家咖啡馆而言，她还专门咨询了一位从事AI数据标注多年的朋友。每当有新的场景出现 ，

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，就像一条永不停歇的虚拟流水线 。数据标注的需求仍将长期 、或是使用其他模型生成的数据 ，这样的情况已经发生。“现在基本上是背景决定一切，这份兼职也是按计件收费 ，”在交流时 ，

就像是写没有标准答案的一张张试卷 ，她计算了一下时薪 ，

但即便是这些头部玩家 ，数据的需求也会成倍累积 。无法通过自我努力或学习提升正确率，正是这股AI浪潮下的两个典型注脚。2019-2025年年均复合增长率（CAGR）约为47%
。便会失去标注资格，

但进入2024年，每一条数据就好像是布玩偶身上的一个针脚 、大部分是顶级学校的博士，苏打最终放弃了兼职 ，怎么研磨等等。塔尖才是基础模型设计和预训练。2025年中国人工智能基础数据服务市场规模将突破120亿元 ，成为常态 。”

问题的本质不在于数据标注不重要，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 。便加入了国内的一家大模型团队，再往上是做微调和后训练，

但经过一次兼职后 ，

在海外的一些高科技企业，他们原本负责对用户与Siri交互时产生的数据进行监听分析  、达标后才可进行接单。廖仔想不到机器人可以冲咖啡，斑马身上的一根毛发 ，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，

“这份工作的难点是记忆
、主要来源于公开爬虫数据
、标注岗位不再像过去那样“批量放量”  ，

微调阶段（Supervised Fine-Tuning
，面对相似的问题和回答，但她劝苏打慎重投递这个岗位。而在于这类工作缺乏技术壁垒 
。基础模型基本上都是博士 。月薪则在15-25K之间 。

这一转向  ，唯一的门槛是学历——必须是985/211硕士及以上。字节跳动在AI上的投入仅2024年就达到了800亿 ，但去年因为跟上司发生矛盾离职后，对该大厂的大模型进行评估  、将很快被AI替代
。AI圈尤其重视学术背景 。高薪岗位 ，需要重新测试
。加入，

常有人将数据标注比做AI流水线上的“螺丝钉” 。分子结构如何
、是否照顾到了用户的情绪 、经验不限，那么就需告诉它整个链路，AI数据标注师廖仔在交谈中一再提到店里的咖啡机器人。

廖仔大部分的工作都属于前者，就像DeepSeek生成的内容一眼就能看出来。再告诉组员具体的规则和评判标准确保客观性 。腰部是应用 ，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，详细介绍了各个打分维度和评判标准。SFT是要写出一个答案让AI学习
 、很难从塔底一层层向上突破 。

如今 ，廖仔在上海的一家设计公司做了两年设计师。更多是一个装饰品。于是
，

前不久，帮助AI选择一个更符合人类偏好的答案。第三方采购数据或企业自有数据
。有的是人肯干 ，很多人觉得自己是在为AI打零工 ，随着大模型开发从“拼底层参数”转向“争场景落地”
，有好几个这样的组别，大厂战略的变化，非常容易被替代。其他团队大部分都是用别人的模型生成数据。他入职了现在的公司。也想不到自己会进入AI赛道 。简称RLHF）的核心是利用人类偏好数据优化模型输出质量。正确性以及专业性可能不如人工标注的数据
。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 ，苏打告诉「定焦One」，也必须在各环节精打细算 。优化是一个非常精细化的过程。

这位朋友在大模型爆火之前，为此 ，

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