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在美国,有多少硕博被当做鉴黄师?
在美国,有多少硕博被当做鉴黄师?在美国,有多少硕博被当做鉴黄师?
一个有211本985硕背景的土木应届生小夏，接了一份AI数据标注的offer，工作内容主要是对AI给出的题目答案进行纠正，但实习没多久她就跑路了。
根本原因在于，公司看重的是你脑子里的专业知识，好用来帮模型学习进化，这个岗位本身不会让你学到太多新东西，也很难有什么职业上的发展。
说白了，就是把你的知识一次性榨干，注入到AI里。虽然有些岗位薪资能到7-10k，听起来还行，但改变不了这是“赛博流水线”的事实。
你说它没有含金量吧，但又是AI发展必须的燃料，毕竟大模型是经典的Garbage in，Garbage out。这么重要的东西，为啥大厂不组建一个自己的数据标注团队呢？
理由很简单：需求量大、项目时间紧、任务重，一下子招这么多正式员工，划不来，外包出去是最省时省力的方法。
于是，一个庞大的金字塔产业就此诞生。顶层是少数几个算法天才，而构成它庞大塔身的，是这些被当作小时工的高材生们。维持这条流水线运转的，就是专门承接外包项目的“AI时代的包工头”。
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还没人说话啊，我想来说几句
根本原因在于，公司看重的是你脑子里的专业知识，好用来帮模型学习进化，这个岗位本身不会让你学到太多新东西，也很难有什么职业上的发展。
说白了，就是把你的知识一次性榨干，注入到AI里。虽然有些岗位薪资能到7-10k，听起来还行，但改变不了这是“赛博流水线”的事实。
你说它没有含金量吧，但又是AI发展必须的燃料，毕竟大模型是经典的Garbage in，Garbage out。这么重要的东西，为啥大厂不组建一个自己的数据标注团队呢？
理由很简单：需求量大、项目时间紧、任务重，一下子招这么多正式员工，划不来，外包出去是最省时省力的方法。
于是，一个庞大的金字塔产业就此诞生。顶层是少数几个算法天才，而构成它庞大塔身的，是这些被当作小时工的高材生们。维持这条流水线运转的，就是专门承接外包项目的“AI时代的包工头”。
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