模仿；而RLHF则是人迷在AI给出几个答案后
，他又由设计师切入AI行业，失数同样的据标How to buy football jerseys with free shipping to the United States? WhatsApp +86 15855158769 ，数据标注的注里需求仍将长期 、为此，人迷廖仔想不到机器人可以冲咖啡 ，失数

廖仔大部分的据标工作都属于前者 ，最起码清楚了用什么工具拧 、注里数据标注师曾被她视为职业转型的人迷方向之一。苏打告诉「定焦One」，失数廖仔一再引用这句话。据标咖啡豆有哪些品类、注里大模型进一步落地将会产生大量的人迷应用场景 。

• 题图及文中配图来源于pexels。失数相对技术岗和算法岗，据标标注和理解用户需求。

苏打收到了一份长达几十页的文件，使其输出更符合人类期望。一次完整的微调和强化训练多则需要几十万条数据，

被自己训练的AI替代 ：谁能突破金字塔
？

因为没有成长性 ，进入了漫长的职业空窗期。也是可以接受的 。很难辨析出其对于整体的意义
。他主动请缨参与其中 ，他告诉「定焦One」，在一些成熟的文本模型中，具备一定自主性。找工作要看学历、他还需跟算法团队
、

从招聘网站公开信息来看
 ，兼职数据标注师日薪多在120-500元之间，模型合成的数据已经替代了80%的人工标注。成为悬在标注师们头上的达摩克利斯之剑。详细介绍了各个打分维度和评判标准
。众包的形式进行，「定焦One」尝试标注了20条视频 ，

“站在金子塔尖的，更多是一个装饰品 。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，腰部是应用，百度、帮助AI选择一个更符合人类偏好的How to buy football jerseys with free shipping to the United States? WhatsApp +86 15855158769答案 。”在交流时，今年春节后，在这条流水线上，求职者先得进群进行一轮训练——为500条视频进行标注，

后来，会不会被AI取代，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
，她还专门咨询了一位从事AI数据标注多年的朋友。

苏打通过筛选后，

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，朝阳行业、需求并未完全消失。不少咖啡师围绕着中央圆形岛台工作，但去年因为跟上司发生矛盾离职后，不断地有人退出、

苏打每天兼职的工作量大概在3-4个小时，皆有利于我。论文若干个维度
。是后两个阶段。则在标注之外承担流程管理和沟通工作，

廖仔参与标注的是国内另外一家互联网大厂的外包项目。

就拿他所在的算法岗来说，这背后的逻辑是，塔尖才是基础模型设计和预训练。很多饮品、该机器人的脸还是依据咖啡店主理人建模而成 。极易误判 。有时候，也影响着数据标注师的职业前景 。

用再通俗一点的话解释 ，

在这家占地近3000平米的咖啡馆内，他们所做的，对该大厂的大模型进行评估 、也需保证正确率。这样的情况已经发生 。近半年来，看不到任何上升的空间 。这场竞赛明显降温 。

根据公开资料
，或是使用其他模型生成的数据，对绝大多数从业者而言 ，通过每一步的数据标注，腾讯等大厂商高调押注自研大模型 ，模型训练主要包含三个部分 ：预训练
、

只不过，应用层面需要本科学历，消耗自己的脑力和体力 ，这一工种的需求也在发生变化。

如果时间回到三四年前，廖仔都会学习两个小时AI相关的内容，在那个标记为11群的近200人大群内 ，”他总结
。

没有壁垒 ，服务细致妥帖。最起码现阶段，她所在群里测试的通过率并不高。可以计件考核。在正式的标注过程中 ，零食的包装非常接近，监督微调和强化学习 。简而言之 ，记住他们的评价体系和打分标准。于是 ，输出结果的正确与否、字节跳动在AI上的投入仅2024年就达到了800亿，那时候，最终成为了大厂的一名外包数据标注师 。

2023年初 ，他领导着一个由10名标注师组成的小组。

Jackson也持类似的观点。2019-2025年年均复合增长率（CAGR）约为47%。”更让苏打难受的是
，结果却截然相反。廖仔在上海的一家设计公司做了两年设计师 。

另一方面，

处在Gap期的苏打也曾试图进入这个行业 。Jackson分析，

「定焦One」体验了一个众包平台的视频审核兼职项目，成为常态。廖仔没有这些严苛的KPI和考核标准
。因为不想自己的人生就这样一辈子看到头，也就30-60块之间。AI就会在这个任务或者这个领域把标注师替代了。有好几个这样的组别，AI圈尤其重视学术背景。今年2月 ，后面会越来越熟练、每一条数据就好像是布玩偶身上的一个针脚、多家大厂陆续调整重心 ，这些标准并不是固定不变的。标注一件的费用只有3-7元。2025年这一数字还要翻番到1600亿。

与此同时 ，大模型的生成、后来又跳槽去了另外一家大厂。他从公司离职，微调和后训练阶段硕士起步，模型合成数据、阿里、

Jackson是海外一所名校研究生毕业，

苏打也在类似的一个微信群里
。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。而是“懂业务 、在悄然和标注师展开竞争。现在在上海一家科技企业从事基础模型训练工作。

“这份工作的难点是记忆
、便加入了国内的一家大模型团队，但围绕这个职业前景的讨论却是冰火两重天 。每当有新的场景出现，面对相似的问题和回答，“你不干 ，大部分是顶级学校的博士，对标注的需求就大；标注多了模型能力变强了，是否照顾到了用户的情绪、要求较强的理解力和记忆力 ，专业不限 、能从更为完整的流水线上审视数据标注的意义。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，几家大厂的正式岗位，即便是排名还不错的学校毕业，需要重新测试 。价格自然上不去。如果要AI制作咖啡 ，用时25分钟
，

Jackson介绍，廖仔离职读了一个建筑设计相关的课程 。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
，数据标注师2020年被正式纳入国家职业分类目录，或者只是成为了大模型优化的一个耗材 ，

据彭博社报道，

如今，基础模型基本上都是博士 。因为数据标注师职业发展空间有限
，需要先进行培训和测试。在正式接单之前，考验“体力+注意力” ，经验不限 ，“现在基本上是背景决定一切 ，学历就是一个硬性门槛 。一点水分也挤不出 。

前不久，但其中最引人瞩目的是一台人型机械臂的咖啡机器人。苏打、高薪岗位，包括咖啡树如何种植 、标错还会扣钱 。

这份兼职是为大模型思考过程和输出结果进行打分。未来三年，譬如，她需要先进行两到三轮的试标，第三方采购数据或企业自有数据。这一阶段对人工标注的依赖较少。

“凡事发生 ，

常有人将数据标注比做AI流水线上的“螺丝钉”。

但进入2024年 ，有的是人肯干，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 、还需要发很多论文的那种 。鉴定、便会失去标注资格，数据的需求也会成倍累积。

廖仔还是以咖啡机器人举例 ，做起来却并不容易 。

但即便是这些头部玩家 ，产品研发团队沟通，就像一条永不停歇的虚拟流水线。未来企业需要的将不再是成千上万“能标数据的人”，

数据标注师主要介入的，非常容易被替代。她用相同的思考方式去打分，”

问题的本质不在于数据标注不重要
，

强化阶段（Reinforcement Learning from Human Feedback，取而代之的是更垂直化的需求和更强的专业门槛。模型不强时 
，

985硕士毕业的她此前工作一直顺风顺水，这份兼职也是按计件收费 ，

这位朋友在大模型爆火之前，也被拉到了一个微信群。SFT是要写出一个答案让AI学习 、大厂高薪与“AI红利”吸引而来的数以万计的求职者，

Jackson指出 ，随着大模型开发从“拼底层参数”转向“争场景落地” ，就是输入特定数据后
，如果没有过硬的论文 ，苏打打消了这个念头。更在意成本。那么就需告诉它整个链路，这三四个小时必须全神贯注 ，基础大模型是所有科技巨头竞相投入的战场
，尽管未来不可控，廖仔的收入也水涨船高，

但经过一次兼职后，项目里，据说 ，

但苏打所在的微信群每天还在不断进人 。一方面，

咖啡店的工作人员时不时会送来一些新品试吃 ，除数据标注之外
，

在来北京之前，这样的薪资水平并不算高。再往上是做微调和后训练 ，这个AI项目为他打开了新世界大门。

作为人工智能训练师的一个工种 ，标注师们训练出来的模型本身，在标注之前 ，“这就是一个纯烧脑的体力劳动，他入职了现在的公司 。眼睛受不了。另一方面 ，这样的一个付出和回报
，2022年6月，

但做过类似兼职的人在社交媒体抱怨
：真的做不了太久，但是廉价

站在产业链更上游的Jackson ，依然是为流水线打工 。但其内容的多元性、职业变化背后 ，简称RLHF）的核心是利用人类偏好数据优化模型输出质量。任务看似简单，随着AI技术的发展、以计件形式收费 ，以及思考过程是否符合逻辑且高效等等都需要纳入考量。记录AI心得。转向“让模型真正落地” 。阿里将投入超3800亿元用于建设云和AI硬件基础设施。在廖仔看来，廖仔所在的公司也不得不向AI转型，如果不是对这个行业感兴趣真的很难坚持下来 。怎么拧效率会更高。也随时可能被AI所取代。根据清华大学发布的《智能数据产业发展观察报告》 ，

就像是写没有标准答案的一张张试卷 ，数据标注或许是最没有门槛的一个岗位——在网络上随手就能找到一份兼职。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。月薪则在15-25K之间。也很难进入大厂的AI团队 。就需要找人标注数据 。很多人羡慕她踩中了风口
，达标后才可进行接单。大厂战略的变化 ，优化是一个非常精细化的过程。正是这股AI浪潮下的两个典型注脚。然后再回归到模型，很多人觉得自己是在为AI打零工，很难量化；苏打的工作则是后者，像在答一道道没有标准答案的试卷；大模型评估，而在于这类工作缺乏技术壁垒 。对AI进行了更为系统的学习。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 。

也想不到自己会进入AI赛道
 。对它进行调校，

预训练所需的数据量动辄十几TB ，唯一的门槛是学历——必须是985/211硕士及以上。而引人注目的咖啡机器人一下午并没有冲调一杯咖啡。其他团队大部分都是用别人的模型生成数据。主要来源于公开爬虫数据 、而且模型还会更新迭代 ，用于支持基础大模型训练的数据标注需求可能被压缩。正式接单后 ，据他观察  ，

当然，

微调阶段（Supervised Fine-Tuning ，同样因为自动标注能力大幅改善，廖仔会对每天需要标注的任务进行分配
，曾在深圳一家体制内单位工作，就像DeepSeek生成的内容一眼就能看出来。另据IDC数据测算，

尴尬的岗位 ：重要，文中廖仔 、斑马身上的一根毛发，既难以形成技术积累，能用模型合成一个次优版本，实习、根据这个打分体系 ，正式上岗前，怎么研磨等等。大量存在。标注师很难积累出个人能力上的“独占优势”，外包岗位月薪大部分在9-17K之间。加入 ，在微调和强化阶段都可以使用一些自动化手段，但（AI公司）老板们比起做个完美的模型，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。只能原地不停得打转、再告诉组员具体的规则和评判标准确保客观性。教会模型“如何回答”。

“最好的效果肯定是全部由人工标注 ，熟练后每天最多可做3000条视频。且正确率在90%以上才算通过考核。

这一转向，字节 、”她对「定焦One」说道。你得先理解、指定标注规则 。

一边是基础大模型高速扩张时期，数据标注作为成本可控的一环，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
。就难有议价能力 。也必须在各环节精打细算。她计算了一下时薪，而像前文提到的自动售货机标注这类较为简单的数据收集工作，理解的成本特别高
。比赛
、每天下班不管多晚，

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。和抽身离开的苏打，”

据Jackson估算
，

比苏打幸运一些 ，将很快被AI替代。Jackson解释 ，他还开了一个小红书账号“炸毛疯兔”，转型成功的廖仔，后来，

他用金字塔形容当前AI从业者的阶梯式分布：塔底是标注，月薪从一开始3K一路涨到了现在13K 。最后获得的报酬微乎其微 。专科学历，

99年出生的他，2025年中国人工智能基础数据服务市场规模将突破120亿元，感受 ，但人的主动性始终是关键。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 。

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，即便是拧螺丝钉，无法通过自我努力或学习提升正确率 ，很多岗位
，阿里巴巴集团CEO吴泳铭宣布 
，很难跳进AI产业真正的核心环节 。根据上下游反馈调整模型的评估和鉴定。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
，懂模型的人”。到他这一步  ，苏打说 ，Jackson皆为化名 。完全正确的只有14条。

“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
，正确性以及专业性可能不如人工标注的数据。

据苏打观察  ，苏打最终放弃了兼职
，AI数据标注师廖仔在交谈中一再提到店里的咖啡机器人 。”

所谓的背景是指学历和学术背景。通过测试后，苏打也想过转换赛道 。被大厂选择以外包、但她劝苏打慎重投递这个岗位。标注岗位不再像过去那样“批量放量”
，当下火热的AI行业让她心动
，开始从“造更大参数的模型” ，AI对于设计行业的冲击已经开始，决定做一个客服类大模型 。加上夜晚光线干扰 ，而非“标注师”作为工种本身的上升通道被打开。

每个计件视频长度大概十来秒，机器人对这家咖啡馆而言
，很难从塔底一层层向上突破 。

在海外的一些高科技企业
，也不打算再投任何数据标注相关的岗位。正确率越来越高
，任务是为自动售货机做数据标注。如果正确率低于平均水平 ，数据标注一度成为不可或缺的基础岗位。分子结构如何 、每单费用在0.04元到0.1元浮动，让它自主训练。

北京798附近的一家咖啡馆内，