标注员：AI狂飙下的“电子民工”

枯燥、无聊，是数据标注员高频提及的感受。

坐在容纳十几人的机房里，一日日重复已有“肌肉记忆”的机械标注动作，在石家庄干了三个月3D数据标注的小九很自然地联想到了富士康——当初为了逃避成为进厂拧螺丝的“厂妹”才选择进入诱人光鲜的人工智能行业，如今看来，作为AI发展“燃料”的小九们，仍在既定轨道上一头撞进“富士康”式的生活。

“不停点鼠标，我和AI谁更像机器人”

“拉一个框，你熟练的话，大概也就1-2秒。”小九介绍道，“3D的框比2D复杂，得使劲盯着电脑，框不能歪。每天都有固定任务量，不达标得扣钱，累计下来一个月至少得拉26000个框。”

3D数据标注界面 图源网络

小九口中的“拉框”，是数据标注工作最基础的形态，即在包含了众多内容的图像上通过拉出规整的方状框选定物体，并从自动弹出的弹窗中选定其标签名称便大功告。而后这些标签将用于AI识别与学习，并进一步服务于智能零售、物联网、交通等领域。

这一以“打标签”为核心技能的职位谈不上“有门槛”。据人社部发布的《人工智能训练师国家职业技能标准（2021年版）》显示，只要会使用电脑及常用办公软件，即可胜任标注员工作。

从早到晚对着闪烁的电脑屏幕重复数百次拉框动作，小九有时也会恍惚，“坐在这不停点鼠标，真分不清我和AI谁更像个机器人。”她感到心神疲累时也需强打精神，否则提交的数据在审核员处被打回，则意味着更为麻烦的返工。

返工，被标注员们视为“噩梦”。“有一次同事提交的题被打回来，40多帧全是红点，没有一个好的，全是错的，他整个人就一下垮下来了，脸色很难看。”修改错误标注的同时，当日的常规任务量也必须完成，这意味着必然挤占标注员的休息时间，尽管小九已经是每周单休。她自嘲说，“我们都叫自己电子民工或者赛博小工。”

与此强度的工作不太相衬的是标注员的收入。小九称，她每月底薪为3000元，没有五险一金，超出26000框的工作量才会按30%的比例算奖金，“天花板”工资也仅为3500元。据石家庄市统计局公开数据，2022年私营单位平均工资折合每月4145元，标注员的收入在这一统计前显出窘迫。

小九所在的公司为十几人的小团队，今年9月份仓促成立，老板与员工都是“00后”，学历以大专为主。用时2个月完成一个项目后，老板便通知小九暂时休息，团队进入“半解散”状态，等待下一个项目的来临。项目制的模式灵活敏捷，却是以员工的高流动率为代价，“等活儿来很没安全感，随时可能揭不开锅就原地解散了”，小九解释道。

这类为光鲜的人工智能行业提供基础、海量、流水线劳动并且隐匿在公众目光背面的新型职业，也被人类学家玛丽·L·格雷称为“幽灵劳动”。相较于日常被投以关注目光、在城市中醒目穿梭的外卖员、网约车司机等职业，镜头鲜有对焦的小九们的确更像机房里的“幽灵”。

步入2.0版本，更需要创造力

今年11月30日，ChatGPT问世才满周年，但它已使国内互联网行业打响了一场颇为紧张的“军备竞赛”。各大互联网巨头和独角兽企业纷纷下场布局大模型产业。

聊天机器人ChatGPT主导的大模型训练方向,使得标注员也步入2.0版本，工作从围绕图像、语音、视频的打标签，进阶为更复杂的文本标注，即通过对创作性劳动使得AI能理解与使用对话中的逻辑与情感，训练AI迈向更高维的“强人工智能”阶段。

这一发展趋势传导到用工市场，面向大模型的标注工作以“AI训练师”“大模型训练师”等新名头在招聘网站上出现。数据标注行业也从以学历较低的年轻人、“宝妈”群体及乡村女性等为主力的劳动密集型产业，逐渐过渡至多领域高学历人才为主体。

招聘软件上AI数据标注岗位大热

据第三方招聘公司透露，以文心一言为首的大模型项目日前又释放出一批招聘需求，一般以“外包”形式入职，即与第三方公司签订劳务派遣性质的合同。“中文、新闻学、心理学这些专业背景的人才和我们需求比较契合，而且最低也需要是统招一本学历，985、211的学生也不在少数。”招聘方介绍，“之后也会有转正机会，转到运营之类的正式岗位，但不能承诺一个确定的概率。”

AI数据标注职位要求及薪酬

过去对非正式职位不屑一顾的高学历求职者，在年入16万许的高薪引力下，也情愿“放下身段”进入外包岗位。曼曼过去曾是一名新媒体编辑，专职文字表达的她，离职后选择尝试从未听说的“AI角色标注师”一职，并入职了一家服务于国内头部大厂的外包公司。

曼曼认为，相较于用标签搭建起AI基础世界观的“老师”一角，训练师的工作更需要创造力和分析力，“我的工作是为游戏人物编写对话，这个编写需要在人物框架内进行，语气、措辞都需要符合他的性格和特定情境，所以这份工作要求你有很强的想象力和文字功底。”

在头部互联网公司投身于大模型保密开发的露比，也认为她所合作的下游标注师并非“民工”式的工种，“我们的标注有很多'作为人的输出'，人和模型会比较谁写的语料更好，从这角度看标注师更像AI的陪练。”露比补充说，“我们内部都叫同学，也不刻意区分正职和外包。”

曼曼并不希望自己的工作被归入传统的数据标注行业，这让她对朋友解释时会稍感尴尬——过去满天飞的标注广告中，“无门槛、在家兼职可做、月入过万”等宣传让公众对这一职业感到好奇又不信任。已经在迭代中的数据标注从业者，渴望得到“正名”。

岗位大热，但前景并不明朗

三月份，360创始人周鸿祎在展出首次亮相的360大语言模型产品后，强调无需担忧因AI而引发的失业潮，AI将催生大量新机会，AI训练师就是不错的选项。

与之呼应，量子位智库发布的《中国 AIGC 数据标注产业全景报告》中指出，进入大模型时代，数据标注行业将重新洗牌，人才高学历多领域成硬指标，缺口或达百万。综合来看，业内对这一岗位的需求走高，预期乐观。

然而，真正投身于此的员工却难以全然乐观，仍显出顾虑。标注工作没做多久，曼曼便选择“下车”，跳槽回了老本行，继续做新媒体编辑。对于这段AI角色标注师的经历，她说：“我不会写进简历。职业前景整体来说还不明朗，进机房得上交手机，工作环境缺少互动，创作也只能优先服从特定框架，比较难长期做下去吧。”

招聘方对于晋升路径也模棱两可，“现在大模型还是摸着石头过河”，没人能为这一岗位未来的生命周期作出承诺。但露比不认为服务于AI的标注工作仅是昙花一现，“AI训练师不会是过渡性职业，大模型的基础能力提升还有很长的路要走，模型还一直在迭代，人机合作会是长期的历史过程。”

也有人把数据标注当做进入AI行业的跳板，“先把风口行业的大腿抱紧”，Cula调侃说。环境工程专业出身的Cula尝试过多种职业，他对数据标注的工作鲜有抱怨，反而觉得无需过多与人协作的模式让自己“很少苦恼人际关系，不怎么内耗了”。

并且，在做文本分析时偶然接触Python技术，让他来了兴趣，“我现在下班时间再找计算机博士的朋友一对一教我学Python。在工作过程中不断发现自己感兴趣的东西并且去深入一下，也许有天这些技能就能帮我在AI生态里占个位置。”

无论如何，悲观与乐观派都承认的共识是：变化在加速发生，大模型的潮水滚滚向前；而人，终需在变动里找到自己能够牢牢占据的位置。

来源：大众新闻客户端