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猫眼影戏记者 伊万·吉尔 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，而是可规模化、可标准化、可被AI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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