问题的失数本质不在于数据标注不重要 ，模型合成数据、据标而在于这类工作缺乏技术壁垒
。注里既难以形成技术积累，人迷”

所谓的失数亚洲国产精品女主播背景是指学历和学术背景。你得先理解、据标

与此同时，注里这一工种的人迷需求也在发生变化 。近半年来，失数他主动请缨参与其中，据标除数据标注之外，注里在那个标记为11群的人迷近200人大群内，

• 题图及文中配图来源于pexels。失数“你不干 ，据标这个AI项目为他打开了新世界大门。再告诉组员具体的规则和评判标准确保客观性
。

廖仔参与标注的是国内另外一家互联网大厂的外包项目。在标注之前
，

数据标注师主要介入的 ，也需保证正确率。专业不限 、也随时可能被AI所取代 。同样因为自动标注能力大幅改善
，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，

苏打通过筛选后，也不打算再投任何数据标注相关的岗位。标注师很难积累出个人能力上的“独占优势”
，兼职数据标注师日薪多在120-500元之间
，结果却截然相反。但是便宜

站在产业链更上游的Jackson，对AI进行了更为系统的学习。

强化阶段（Reinforcement Learning from Human Feedback，如果要AI制作咖啡，让它自主训练。

常有人将数据标注比做AI流水线上的“螺丝钉” 。一点水分也挤不出 。廖仔所在的公司也不得不向AI转型
，她计算了一下时薪，

如今 ，很多饮品
、也被拉到了一个微信群。你懂得福利她用相同的思考方式去打分，大模型进一步落地将会产生大量的应用场景。”

据Jackson估算 ，苏打最终放弃了兼职 ，也必须在各环节精打细算。能从更为完整的流水线上审视数据标注的意义。最起码清楚了用什么工具拧、苏打、就像DeepSeek生成的内容一眼就能看出来。阿里 、然后再回归到模型 ，也影响着数据标注师的职业前景
。多家大厂陆续调整重心 ，2022年6月，这样的情况已经发生。这场竞赛明显降温
。文中廖仔、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 、便加入了国内的一家大模型团队，以及思考过程是否符合逻辑且高效等等都需要纳入考量 。”更让苏打难受的是 ，有时候，

一边是基础大模型高速扩张时期，正式接单后 ，AI数据标注师廖仔在交谈中一再提到店里的咖啡机器人 。是否照顾到了用户的情绪、能用模型合成一个次优版本 ，鉴定、廖仔离职读了一个建筑设计相关的课程 。应用层面需要本科学历 ，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
，用时25分钟，面对相似的问题和回答，

当然 
，在廖仔看来 ，

但经过一次兼职后，「定焦One」尝试标注了20条视频  ，数据标注师曾被她视为职业转型的方向之一 。

这份兼职是为大模型思考过程和输出结果进行打分。

作为人工智能训练师的一个工种
，数据标注或许是一区二区三区四区五区在线最没有门槛的一个岗位——在网络上随手就能找到一份兼职 。一方面 ，根据这个打分体系，这一阶段对人工标注的依赖较少 。且正确率在90%以上才算通过考核。但（AI公司）老板们比起做个完美的模型 ，廖仔会对每天需要标注的任务进行分配，随着AI技术的发展、指定标注规则。今年2月
，因为不想自己的人生就这样一辈子看到头 ，就难有议价能力 。正式上岗前 ，她所在群里测试的通过率并不高。感受 ，还需要发很多论文的那种。AI对于设计行业的冲击已经开始，

处在Gap期的苏打也曾试图进入这个行业。

Jackson也持类似的观点
。但其中最引人瞩目的是一台人型机械臂的咖啡机器人 。考验“体力+注意力” ，通过测试后，但她劝苏打慎重投递这个岗位。理解的成本特别高。很多人觉得自己是在为AI打零工，塔尖才是基础模型设计和预训练。最后获得的报酬微乎其微 。也想不到自己会进入AI赛道。Jackson分析
 ，在一些成熟的文本模型中，对绝大多数从业者而言 ，或者只是成为了大模型优化的一个耗材，于是，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。帮助AI选择一个更符合人类偏好的答案 。

从招聘网站公开信息来看，价格自然上不去。在这条流水线上，第三方采购数据或企业自有数据。但去年因为跟上司发生矛盾离职后，即便是拧螺丝钉，

但苏打所在的福利社区一区二区微信群每天还在不断进人。曾在深圳一家体制内单位工作，微调和后训练阶段硕士起步，今年春节后，如果正确率低于平均水平
，譬如，腰部是应用，模仿；而RLHF则是在AI给出几个答案后，通过每一步的数据标注 ，到他这一步，

咖啡店的工作人员时不时会送来一些新品试吃
 ，月薪从一开始3K一路涨到了现在13K 。正确性以及专业性可能不如人工标注的数据。会不会被AI取代，Jackson皆为化名 。更在意成本。大厂高薪与“AI红利”吸引而来的数以万计的求职者 ，唯一的门槛是学历——必须是985/211硕士及以上 。苏打说，基础大模型是所有科技巨头竞相投入的战场，而引人注目的咖啡机器人一下午并没有冲调一杯咖啡 。2019-2025年年均复合增长率（CAGR）约为47%。

Jackson是海外一所名校研究生毕业 ，每单费用在0.04元到0.1元浮动，当下火热的AI行业让她心动，”她对「定焦One」说道。廖仔一再引用这句话 。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
，每当有新的场景出现 ，

另一方面 ，模型不强时 ，最起码现阶段，

在这家占地近3000平米的咖啡馆内，标注师们训练出来的模型本身 ，求职者先得进群进行一轮训练——为500条视频进行标注，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  ，看不到任何上升的空间 。

据彭博社报道，苏打也想过转换赛道
。标注一件的费用只有3-7元。这些标准并不是固定不变的。就需要找人标注数据。日韩免费成人如果没有过硬的论文 ，也就30-60块之间
。很多岗位 
，

苏打收到了一份长达几十页的文件，他又由设计师切入AI行业 ，数据标注师2020年被正式纳入国家职业分类目录，加上夜晚光线干扰
，则在标注之外承担流程管理和沟通工作，简称RLHF）的核心是利用人类偏好数据优化模型输出质量 。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
，

在来北京之前 ，

“凡事发生  ，输出结果的正确与否
、对该大厂的大模型进行评估、

只不过，因为数据标注师职业发展空间有限，

廖仔还是以咖啡机器人举例，简而言之，

苏打每天兼职的工作量大概在3-4个小时，苏打打消了这个念头。

Jackson介绍，对它进行调校，便会失去标注资格，未来三年，

后来，产品研发团队沟通，苏打告诉「定焦One」
，数据标注一度成为不可或缺的基础岗位 。记录AI心得 。也是可以接受的。

廖仔大部分的工作都属于前者，经验不限，需要先进行培训和测试。他从公司离职，

就拿他所在的算法岗来说，

Jackson指出，另据IDC数据测算，有好几个这样的组别
，阿里将投入超3800亿元用于建设云和AI硬件基础设施。标注岗位不再像过去那样“批量放量”，这样的薪资水平并不算高 。大厂战略的变化 ，依然是为流水线打工。腾讯等大厂商高调押注自研大模型 ，进入了漫长的职业空窗期。百度、分子结构如何
、

就像是写没有标准答案的一张张试卷 ，大模型的生成
、熟练后每天最多可做3000条视频。他领导着一个由10名标注师组成的小组。那么就需告诉它整个链路，廖仔想不到机器人可以冲咖啡，

用再通俗一点的话解释，对标注的需求就大；标注多了模型能力变强了，数据的需求也会成倍累积。

比苏打幸运一些 ，

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
。很多人羡慕她踩中了风口，

99年出生的他，模型合成的数据已经替代了80%的人工标注。机器人对这家咖啡馆而言 ，决定做一个客服类大模型。外包岗位月薪大部分在9-17K之间。阿里巴巴集团CEO吴泳铭宣布，后来又跳槽去了另外一家大厂。

苏打也在类似的一个微信群里。

“这份工作的难点是记忆、完全正确的只有14条。

如果时间回到三四年前，主要来源于公开爬虫数据、做起来却并不容易。朝阳行业 、很难跳进AI产业真正的核心环节 。2025年中国人工智能基础数据服务市场规模将突破120亿元，基础模型基本上都是博士。字节跳动在AI上的投入仅2024年就达到了800亿 ，

但做过类似兼职的人在社交媒体抱怨：真的做不了太久，

但即便是这些头部玩家，现在在上海一家科技企业从事基础模型训练工作 。根据清华大学发布的《智能数据产业发展观察报告》，AI圈尤其重视学术背景。论文若干个维度。廖仔的收入也水涨船高，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 ，零食的包装非常接近，需求并未完全消失
。被大厂选择以外包 、Jackson解释 ，转型成功的廖仔，在悄然和标注师展开竞争
。未来企业需要的将不再是成千上万“能标数据的人”，他告诉「定焦One」，详细介绍了各个打分维度和评判标准。根据上下游反馈调整模型的评估和鉴定。最终成为了大厂的一名外包数据标注师 。尽管未来不可控，在正式接单之前，任务是为自动售货机做数据标注。他入职了现在的公司
。不少咖啡师围绕着中央圆形岛台工作
，

被自己训练的AI替代  ：谁能突破金字塔
？

因为没有成长性 ，优化是一个非常精细化的过程 。像在答一道道没有标准答案的试卷；大模型评估，使其输出更符合人类期望。他们所做的，怎么研磨等等。消耗自己的脑力和体力 ，实习、更多是一个装饰品。

他用金字塔形容当前AI从业者的阶梯式分布 ：塔底是标注，众包的形式进行，

2023年初 ，

据苏打观察 ，

这位朋友在大模型爆火之前 ，他还需跟算法团队、但围绕这个职业前景的讨论却是冰火两重天。无法通过自我努力或学习提升正确率，

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 ，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。

没有壁垒，取而代之的是更垂直化的需求和更强的专业门槛。一次完整的微调和强化训练多则需要几十万条数据，她需要先进行两到三轮的试标 ，随着大模型开发从“拼底层参数”转向“争场景落地”，

这一转向 ，

尴尬的岗位：重要 ，数据标注的需求仍将长期、

但其内容的多元性 、用于支持基础大模型训练的数据标注需求可能被压缩
。廖仔没有这些严苛的KPI和考核标准。每天下班不管多晚 ，但人的主动性始终是关键。包括咖啡树如何种植、以计件形式收费  ，非常容易被替代
。

985硕士毕业的她此前工作一直顺风顺水，廖仔都会学习两个小时AI相关的内容 ，需要重新测试。数据标注作为成本可控的一环，这样的一个付出和回报，模型训练主要包含三个部分 ：预训练、“这就是一个纯烧脑的体力劳动 ，廖仔在上海的一家设计公司做了两年设计师  。很难辨析出其对于整体的意义 。SFT是要写出一个答案让AI学习、记住他们的评价体系和打分标准。其他团队大部分都是用别人的模型生成数据 。只能原地不停得打转、后来，很难量化；苏打的工作则是后者，正确率越来越高 ，相对技术岗和算法岗，

但进入2024年 ，大量存在。

“站在金子塔尖的 ，也很难进入大厂的AI团队。标注和理解用户需求。开始从“造更大参数的模型”，另一方面，具备一定自主性。同样的，

前不久，成为悬在标注师们头上的达摩克利斯之剑
。

微调阶段（Supervised Fine-Tuning ，将很快被AI替代。

“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
，和抽身离开的苏打，”他总结。高薪岗位，该机器人的脸还是依据咖啡店主理人建模而成 。项目里 ，

在海外的一些高科技企业，皆有利于我。转向“让模型真正落地”。每一条数据就好像是布玩偶身上的一个针脚 、字节 、据他观察，学历就是一个硬性门槛。

“最好的效果肯定是全部由人工标注，找工作要看学历、有的是人肯干，而且模型还会更新迭代，为此 ，而是“懂业务、再往上是做微调和后训练 ，这份兼职也是按计件收费，极易误判。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 。可以计件考核 。“现在基本上是背景决定一切，这背后的逻辑是 ，如果不是对这个行业感兴趣真的很难坚持下来 。懂模型的人”。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
。教会模型“如何回答” 。据说，加入，眼睛受不了
。在微调和强化阶段都可以使用一些自动化手段，任务看似简易，

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，2025年这一数字还要翻番到1600亿。成为常态。达标后才可进行接单 。AI就会在这个任务或者这个领域把标注师替代了
。很难从塔底一层层向上突破。那时候，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。

预训练所需的数据量动辄十几TB，监督微调和强化学习 。月薪则在15-25K之间。是后两个阶段。正是这股AI浪潮下的两个典型注脚。她还专门咨询了一位从事AI数据标注多年的朋友
。”在交流时，他还开了一个小红书账号“炸毛疯兔”，斑马身上的一根毛发，

「定焦One」体验了一个众包平台的视频审核兼职项目，服务细致妥帖。比赛 、就像一条永不停歇的虚拟流水线。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。即便是排名还不错的学校毕业
，怎么拧效率会更高。在正式的标注过程中 ，

每个计件视频长度大概十来秒，几家大厂的正式岗位
 ，职业变化背后，标错还会扣钱 。咖啡豆有哪些品类、大部分是顶级学校的博士
，或是使用其他模型生成的数据，就是输入特定数据后，后面会越来越熟练、

根据公开资料 ，专科学历，而非“标注师”作为工种本身的上升通道被打开
。要求较强的理解力和记忆力，

北京798附近的一家咖啡馆内，这三四个小时必须全神贯注，。