时薪上千,大模型公司抢985文科生给AI当老师

科技公司正在普遍采用合成数据减少对人工的依赖。比如,业内常见的降本手法“蒸馏”,即用ChatGPT等更高级的大模型生成的答案去训练更初级的大模型。中小型大模型厂商大多使用这种方法,降低数据成本。


因为这些原因,高端人才们进入标注行业,大多要么是寻求临时过渡工作,要么只是作为兼职获得一份收入,行业对他们难有长期吸引力。



大模型巨头开始“卷”数据

问题的本质,是标注行业的社会认知和管理方式,都没能跟上AI“知识饥渴”的速度。

过去8年,数据标注行业经历了巨大的变化。

这曾经是个非常底层的工种。它兴起于2017年前后,早期被广泛应用于智能驾驶。那时任务简单重复,比如框选图片上的红绿灯、汽车、障碍物。

因为又苦又累,多年来,海外科技巨头把这份工作转移到劳动力最廉价的地区。牛津大学的一项调查显示,全球有数百万数据标注员集中在乌干达、肯尼亚等欠发达国家,他们每天工作9小时以上,时薪仅约1.16美元(约合人民币8.3元),项目结束即失业。



OpenAI合作外包公司Sama公司员工

图源:Sama公司官网

中国,数据标注产业主要聚集在中西部及三四线城市。在标注基地打标的员工,不少是待业青年、中老年人、残障人士,只要会使用电脑即可。

所以在大部分新闻报道中,数据标注员是一群AI世界里隐形的底层劳动力,在全世界欠发达国家、地区赚着“赛博流水线”上的微薄收入。


但最近两年,高端化的趋势开始在海外兴起。海外数据标注龙头Scale AI,从2024年开始关闭肯尼亚、尼日利亚、巴基斯坦等地的承包站点,转而招聘美国本土高学历人士。

据港媒报道,截至今年年初,Scale AI参与模型优化的人员中,12%拥有分子生物学等领域的博士学位,超40%拥有所在领域的硕士学位、法律学位或MBA学位。

相较于时薪仅1美元出头的低端标注,这些高端标注员平均时薪达到40美元。

而对专家级标注员的投入也确实推动了公司的增长,Scale 2024年营收约8.7亿美元,预计今年营收达20亿美元。Scale AI创始人Alex Wang公开发言称:“我们需要最优秀和最聪明的头脑来贡献数据。”

其竞品、美国另一数据标注巨头Surge AI,已经成为全球大模型追求高端数据时的首选。它把高质量的数据标注比作“写诗”,组建了一支由哲学家、工程师、常春藤盟校毕业生等构成的标注团队。

而国内的高端化趋势,很大程度上是从DeepSeek开始的。

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