今年 5 月，24 歲的張娟開始做大模型數據標注的工作。她是甘肅積石山縣的一位 95 后，大專畢業。

積石山縣位于甘肅西南部與青海的交界處，經濟欠發達。2022 年，該縣城鎮居民人均可支配收入為 26258.5 元 / 年，每月平均才 2188.2 元，農村就更低。但做數據標注的張娟，月薪平均已到 7000 元，時而上萬。

(資料圖片)

大模型數據標注是國內今年一個熱門職業。它的工作內容是，人們為萬事萬物打上標簽，AI 通過標簽來進行深度學習，從而訓練自己的智能。數據標注工，做的就是打標簽的工作。

一些簡單的標注，技術含量不會那么高。比如張娟做的就是標注照片中是否包含鳥類或者汽車、錄音中有哪些詞的發音等等，大專畢業的她完全能勝任。

畢業后的張娟本來先是入職了蘭州一家測繪公司，但由于心里牽掛母親和年邁的爺爺奶奶，加上測繪經常要到野外作業，她覺得并不適合自己，更想回到家鄉工作。

但老家的工作機會，除了考公就是服務業，工資不高，張娟很猶豫。直到遇到數據標注工作，它屬于 AI 行業的一種新崗位，既解決了年輕人賺錢儲蓄的心理，也能夠照顧家里。

圖｜張娟作為 AI 從業者參加 2023 世界人工智能大會

向積石山縣這樣經濟不發達地區，發包 AI 標注的是遠在杭州的螞蟻集團。今年，隨著大模型熱潮，中國包括阿里、百度、騰訊、字節在內的互聯網大廠紛紛投入這個被稱為 " 移動互聯網時代最后一個機會 " 的領域。

螞蟻相關負責人告訴《真故研究室》，做這樣的發包，本質是一個與地方政府合作的名為 " 數字木蘭 |AI 豆計劃 " 的公益項目。螞蟻在集團內部勻出部分工作需求，與欠發達地區進行合作，希望讓新技術普惠到更廣泛的人群。

若追溯數據標注工種的誕生，并不是今年才開始，而是可以追到 2011 年。當年，隨著大數據、云計算、互聯網和物聯網等信息技術發展，針對 AI 的數據標注外包市場隨之開啟，2017 年數據標注市場進入爆發階段。

而今年對話大模型的爆火，使得數據標注員的需求量節節攀升，人才供需缺口被迅速放大，這一職業逐漸被人們所熟知。

一些原本對 AI 搶自身工作很擔憂的人們，這才逐漸認識到，AI 也在創造新工作。當然自己到底是受益方、還是受損方，不同立場的人們有不同的利益計算。

和螞蟻集團偏公益的操作不同，在大模型領域迅猛發展的百度，在聚焦技術研發的同時，也在聯合各大高校，通過產學研共建的方法培養大模型領域、更具專業度的人才，并致力于為大學生們增加職業選擇路徑。

6 月 28 日，百度聯合廣西科技大學舉辦的 "500 萬 AI 人才培養計劃 " 系列活動——大數據標注首期訓練營，就在廣西科技大學計算機學院（軟件學院）正式開啟。

圖｜百度與廣西科技大學合作培養 AI 人才

雙方具體的合作是，百度通過在該學院開設的《計算思維導論》這門課程中，設置大模型訓練標注實踐環節，來培養大學新生的數據標注能力，讓大學生們有機會理論與實踐相結合。

廣西科技大學副校長秦小云向《真故研究室》表示，希望通過開設數據標注的實踐課程，培養本校學生的在大模型方面更高階的思維，打好專業基礎，為其增加能貫穿職業發展與晉升路徑的能力模型，提高就業競爭力。

部分學生在訪談中透露，自己的心儀工作崗位是算法工程師、建模工程師這類傳統工作崗位，但隨著 AI 的不斷發展，數據標注的能力或將在就業市場中越來越被看重，且未來還能依靠專業學歷與實踐能力不斷進階。" 希望能借學校與百度開設的這門實踐課，為自己的職業生涯增添砝碼。"

AI 給普通人帶來機會，不只發生在中國，在國際上也正在進行一些國際分工。

Open AI 的一家外包數據標注公司 Sama，員工就來自烏干達、肯尼亞、印度等工資水平相對較低的國家。

在肯尼亞，Sama 最初級的數據標注員每月工資有 2.1 萬肯尼亞先令（約合 1057 元），雖然低于國內數據標注員的工資水平，但無疑對人均 GDP 只有 2000 美元的當地而言，這工作不算差。

同時，數據標注也給聰明人帶來了新的創業機會。

如 Open AI 的另一家外包數據標注公司 Scale AI（提供數據標注服務的公司，創始人為華裔 Alexandr Wang ），位于舊金山，靠承包數據標注這一工作起家和得勢，估值已達 73 億美元。

圖｜ Scale AI 創始人 Alexandr Wang

值得關注的是，該公司比較推行讓 AI 給 AI 標注數據，也就是自動化標注。這給人們又帶來了另一層隱憂，即：未來數據標注是否會全部由模型代勞，不再需要人工標注工 ?

目前行業的判斷是不會，認為沒有任何數據標注公司、能夠完全擺脫人工參與，畢竟 AI 沒辦法識別它沒見過的東西。

綜合種種，從數據標注的行業現狀來看，該行業還能出現外包企業的創業機會。

廣西科技大學計算機學院院長李春貴判斷，國內的數據標注行業將會涌現大批初創企業，其中，為科技、醫學等專業領域進行數據標準的、這樣小而精的公司更有希望在行業中拔得頭籌。

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