猫眼影戏
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王亚龙
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猫眼影戏记者 朱冬 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
提到数据标注 ，许多人脑海里浮现的 ，仍是几年前那幅画面：二、三线都会的外包基地里 ，上百人排排坐 ，盯着屏幕给图像框选车辆、行人、红绿灯。这类使命门槛极低 ，无需培训 ，按件计酬 ，完成上千张标注收入委屈200元。
但最近一两年 ，风向悄然变了。随着模子能力的升级 ，逊追求的不但是识别能力 ，更是判断和推理能力。
于是 ，一种时薪上千的新型标注使命最先在各大平台和众包社区盛行：评估AI回覆是否隐含私见 ，改写带有误导性的医疗建议 ，较量两个政治话题回复哪个更中立。
这些使命动辄耗时一两个小时 ，要求标注者具备语言敏感度、知识推理能力 ，甚至基础的执法或伦理知识 ，酬金也水涨船高 ，通俗使命百元起步 ，重大场景下 ，一单800到1000元已不有数。
同样是支持智能系统运转的劳动 ，为何一个被高价争抢 ，一个却被压究竟端 ？模子标注需求的升级 ，关于通俗劳动者而言事实意味着什么 ？
给大模子标注并不是新鲜事。早在2018年前后 ，随着盘算机视觉和语音识别手艺的爆发 ，数据标注的风就已吹进中国宽大的下层劳动市。喝⑺南叨蓟岬拇登嗄辍⒄展撕⒆拥娜奥杪琛⒖斡嗍奔浯蛄愎さ拇笱 ，甚至一些退休后想津贴家用的晚年人。平台通过微信群、兼职APP或地方劳务中介层层分包使命 ，形成一张笼罩城乡的数字零工网络。
那时的招聘广告写得简朴直白：“会用电脑即可”“在家可做”“日结人为”。门槛之低 ，险些消除了所有手艺壁垒：不需要学历证实 ，不考察专业配景 ，只要能分清红绿灯、听清通俗话、点准鼠标 ，就能上岗。
然而 ，这种“人人可加入”的表象之下 ，隐藏着被业内称为赛博血汗工厂的残酷现实。
为了维持模子逊需的海量数据供应 ，平台普遍设定高压产出指标：熟练工天天至少需完成500张图像标注 ，及格图片的酬金仅在0.2元至0.4元之间 ，日收入很难突破200元 ，而这往往还不到知识型众包中一道问题的价钱。
在这里 ，劳动被极致标准化、碎片化、去人性化 ，连坐一周就会感应显着的头昏眼花、颈椎僵硬。干一年和干一天在手艺、履历或职业生长上险些没有差别。一旦平台引入AI预标注工具 ，人力需求便迅速萎缩 ，毫无议价能力的劳动者只能被动接受降薪或镌汰。
而在都会的另一端 ，一场截然差别的数据生产正在兴起。985高校的博士生、三甲医院的主治医师、律所的资深状师、财经媒体的主笔……他们坐在图书馆、咖啡馆或家中书房 ，破费两三个小时打磨一条关于“天生式AI对医疗诊断责任认定的影响”或“怎样向高中生诠释钱币政策传导机制”的参考谜底 ，完成后 ，账户入账600元、800元 ，甚至1000元。他们不必打卡 ，不必赶量 ，可以拒绝不切合专业偏向的使命 ，平台还会自动约请他们加入高阶项目评审。
于是 ，同是为大模子提供训练数据 ，劳动却破碎成两个天下：一边是一单五毛的机械点击 ，靠透支视力与青春换取微薄日薪；一边是一单上千的认知输出 ，用专业积淀兑换无邪高酬。
高价值使命带来高收入、高认知刺激和行业资源 ，形成正向循环；低价值劳动则陷入低薪、无生长、手艺退化的负螺旋。
这难免让人疑惑：AI是不是成了南北极分解的凶手 ？所谓的高薪标注究竟是怎么一回事 ？
随着通用模子能力需求从识别到推理 ，医学、执法、心理学等垂类模子快速生长 ，简朴标注无法知足训练需求。AI不再需要知道谜底的人 ，而是需要能教会它怎样可靠地天生谜底的人。
那么这类高薪标注模子标注的人才画像是什么 ？又隐藏着一种怎样的价值观呢 ？
外貌上看 ，有人一单入账上千元 ，事情自由、时间无邪 ，似乎进入了智能时代的新蓝领阶级 ，但深入其中就会发明 ，这扇门虽未明写仅限名校 ，却在实践中悄然向985、211高校结业生倾斜。平台未必只看文凭 ，但面临海量申请者 ，学历成了最高效的初筛信号。
一位拥有多年科研履历的博士曾实验加入某大模子项目 ，却在试标阶段被拒。他的回覆“过于学术 ，缺乏教学指导性” ，不切合平台对“AI友好型表达”的要求。这说明 ，学历只是敲门砖 ，真正决议去留的 ，是能否将专业知识转化为模子可学习的头脑范式。
虽然 ，高学历某种水平也意味着高酬金。在盘算机、临床医学、执法或金融等领域 ，一道需要整合前沿文献、构建推理链条的使命 ，报价常达600至1000元。即即是哲学、教育、新闻等文科偏向 ，只要具备思辨深度或教学价值 ，时薪也能轻松过百。但高回报背后是严苛的质量门槛 ，平台不为起劲买单 ，只为一次及格率付费。大都使命需履历两到三轮返修 ，一次逻辑疏漏、一处引用误差 ，就可能被整单拒收。
关于事情形式 ，平台按期释放题库 ，用户自主认领 ，无打卡、无坐班、有空就做……这种弹性的事情形式吸引了大宗研究生、青年西席和自由职业者 ？烧獠⒉涣衔蹲乓淮渭案窬鸵焕陀酪 ，系统会凭证历史交付质量动态分派使命权重。体现优异者被打上“优质孝顺者”标签 ，优先获得高单价问题 ，而重复返修的人也会被算法悄然降权 ，镌汰发放。
说究竟 ，时薪过百买的不是时间 ，而是可规；⒖杀曜蓟⒖杀籄I内化的高质量人类头脑。而这张通往高薪的门票因此只发给那些既能深耕领域知识 ，又能跳出学术话语、一连迭代表达方法的人机协作型人才。
但AI的进化永一直歇 ，它一边镌汰底层的机械劳动 ，一边一直抬高认知协作的门槛。昨天还在写问答对的人 ，今天可能就要设计伦理测试集；今天被视为专家的输出 ，明天或许就能被新模子自动合成。
实质上 ，AI一直在爆发新的事情形态 ，而这一历程的实质仍是“聚敛”人类的体力和脑力去完成自己的进化。
AI的进化从未阻止催生新角色。十年前 ，没人知道数据标注员是什么；五年前 ，提醒工程师照旧冷门词汇；现在 ，“AI训练师”“伦理对齐专员”“多模态内容设计师”正成为招聘热词。
但它每向前一步 ，人类劳动的分野就加深一分。当模子从识别图像走向天生执法意见、撰写医学诊断建议时 ，它对好数据的界说也随之升级。
也就是说 ，AI着实在进化中一直镌汰旧的岗位、爆发新的岗位。古板数据标注刚兴起时 ，甚至有向导机构去做相关的培训。但现在 ，高薪知识标注又筑起了新的手艺壁垒。
首先 ，新岗位的降生并不料味着时机均等。数据标注升级的同时 ，准入门槛也提高。平台虽不果真写明“仅限985” ，却通过试标使命、专业配景审核和交付质量追踪 ，将绝大大都非系统化训练者挡在门外。
其次 ，即便进入高阶标注岗位 ，劳动关系的实质仍未改变。大都从业者仍以“无邪用工”“项目外包”形式保存 ，没有劳动条约、提升通道 ，甚至不被视为公司正式人力结构的一部分。他们可能天天花数小时判断一段AI天生内容是否“冒犯少数群体” ，却从未加入过相关伦理准则的制订。他们的脑力被征用 ，主体性却被抹去。
值得小心的是 ，AI工业正通过手艺神话合理化这种不一律。平台常宣称 ，“高价值使命理应匹配高能力者” ，似乎薪酬差别完全由小我私家起劲决议。事实上 ，所谓高阶手艺往往是暂时性、碎片化且不可积累的。
今天需要你判断政治私见 ，明天可能转向医疗术语校准 ，后天又要求你明确科幻小说中的隐喻 ，这些使命相互割裂 ，难以形成可迁徙的职业资产。劳动者被迫一连学习、快速顺应 ，却始终处于用完即走的不稳固状态。
而一旦模子通过人类反响学会某种判断模式 ，这类标注使命就会迅速镌汰甚至消逝。昨天还在写千元问答的人 ，明天可能就找不到同类问题。你孝顺了让AI变智慧的要害数据 ，却无法分享它商业化后的任何收益。
以是 ，当我们看到“一单200”的新闻时 ，或许不必急于欢呼低端劳动正在消逝。真正值得视察的 ，是那些一经做着5毛一单的人 ，现在去了那里 ？
AI的生长不会停下 ，岗位也会继续变。但对详细的人来说 ，每一次升级背后 ，可能都是一道不得不跨越的窄门。
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