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时薪上千,大模型公司抢985文科生给AI当老师
时薪上千,大模型公司抢985文科生给AI当老师时薪上千,大模型公司抢985文科生给AI当老师
不算体面的工种
顶尖人才正涌入数据标注行业，但身处其中的人们，大多态度悲观。
在高强度的标注实习中，小鹅感受到了这个行业巨大的矛盾。
其一，缺乏尊严。
小鹅最反感的是工作中没完没了的扯皮。文字判断有巨大的主观模糊空间，作为乙方的标注员与作为甲方的质检员经常会发生争执。比如，甲方认为A答案的逻辑性更强，而乙方认为B答案更完善。
在这些争论中，她感到标注员角色的巨大矛盾性：虽然承担着AI工程里超过60%的工作量，但他们在这个系统里是不被尊重的。随着模型的进化和调整，甲方给出的打分标准会经常变动，但标注员们往往无法撼动现有的标准，只能接受甲方的评判。
她也感到这份工作缺乏获得感。即便标注已经成为一个知识密集行业，但仍采取着流水线式的管理方式，绝大多数标注工作采取计件制计薪。标注的工作本质是消耗脑力处理一条条数据，但并不知道这些数据从哪来、到哪去，甚至不少标注员不知道自己标注的是哪个大模型。
其二，性价比低。
小鹅此前实习的公司是一家外包标注机构，项目团队里大多是兼职的大学生，每人每天至少完成10条，日薪100元，超额完成按10元/条计。
部分公司数据标注仅招聘兼职人员
即便是专家级别的标注，性价比也很低。一位入驻某家国内大模型专家社区的在读博士告诉小巴，自己在平台上出题的时薪大约在100—300元，收入并不比家教等其他兼职有吸引力。他很快放弃了这份兼职。
从招聘市场的薪资报价看，全职数据标注员的门槛水涨船高，但待遇低，在北京、上海这样的地区，不少标注岗位要求研究生级别学历，但月薪只有六七千元。
其三，上升空间狭窄。
一位AI产品经理向小巴介绍，他所在的头部互联网企业，标注岗位除了极个别管理岗位，其余均为外包，人员流动率极高，能待上超过一年的人并不多。
虽然理论上，数据标注员可以依次向标注组长、质检、质控、数据运营乃至算法类岗位发展，但因为技术类岗位的天然壁垒，真正实现的概率极低，绝大部分标注员会一直停留在原岗位上。
其四，即使门槛被知识抬高，标注本质上还是一份极易被AI替代的工作，“教会徒弟、饿死师傅”。
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