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这听起来很荒谬，但它正在人工智能行业如火如荼地发生。
当新技术出现时，它通常会产生新类型的就业机会。 数据标注是人工智能新热门职业之一。
在关键AI时代，人工智能中的“人工智能”主要是数据标注，帮助AI处理数据并进行分类。
生成式AI时代，机器取代了原来的数据标注，但对人类劳动力的需求并没有减少，反而变成了一个要求更高的专业：AI训练师。
数据注释器还是人工智能训练器？
市场常常会混淆“数据标注员”和“AI培训师”，这两者都是随着人工智能技术的发展而增长的工作类型。 但实际上，他们负责训练大型AI模型的不同步骤，其价值观也有很大不同。
回到训练大型AI模型的过程，主要有五个步骤：数据准备、模型设计、预训练、微调和模型部署。
数据准备是数据注释者的主要职责。 AI训练师的职责范围涵盖了更多方面，包括模型的预训练、微调和部署。 除了具体的工作内容外，职位也有所不同。
在数据准备过程中，数据标注者必须完成数据处理。 例如，将不同的物体框在图像中，并用机器可以理解的标签来标记它们，相当于教会机器理解世界。 这个过程不仅包括图像，还包括语音、文本、视频等数据。
AI训练师必须结合业务需求来训练数据、进行算法测试并促进模型的实际落地。 另一方面，AI训练者还应根据测试结果从数据准备过程中推断标注系统，并为标注工具、协作流程优化等提供功能建议。
通常，它涉及用一只手调整设置并用另一只手捕获数据，以使人工智能生成的内容更加准确。 因此，招聘往往要求人工智能培训师具有一定的计算机科学技术背景。
在一些特定行业，比如游戏、电商等，AI训练师的工作也被称为“炼金术”：AI训练师必须不断调整和测试模型，以及大量尝试的经验。 就像炼金术一样，需要精细的操作。
这两个职业的难度最直观的区别就是市场薪资的差距。
人工智能培训师的薪资通常超过 10,000 美元，但数据注释员的薪资则降至 4,000 美元。 在一些非一线城市，数据标注员的起薪甚至降至2、3000美元。
值得一提的是，越来越多的数据标注岗位以兼职的形式出现，不需要工作时间，只需要一台电脑。
一位招聘人员告诉 PConline，兼职工资是根据完成的工作量计算的。 招聘人员给出了一个公式：
薪资计算方式：完成2000箱=8 *元，完成4000箱=16 *元，完成5000箱=20 *元。
这被称为“计件工资模式”，即基本工资加分级奖励。 当处理的数据超过一定数量时，可以获得更多奖励。 市场上也有很多产品明码标价，“20毛钱拉一箱”，多劳多得。
招聘信息中常见的一句话是：“项目多，结算快，妈妈们、同学们，快来吧！” » “您可以赢得的金额没有限制。 » PConline尝试发现，新员工拉架只需1分钟，每天工作8小时。 如果每天拍500帧，每月工作25天，就能赚2500元。
高薪退出不明
人工智能的发展影响政治变化。 目前，整个数据服务市场也进入了快速发展时期。 2020年，在人力资源社会保障部、工业和信息化部等单位联合制定的《国家人工智能培训师职业技能标准》中，人工智能培训师作为新兴职业，已被纳入标准职业的范围。
AI培训师的专业技能分为五个等级。 值得注意的是，《标准》在初级人工智能培训师的工作职能中包含了数据标注。 数据标注工作正式成为人工智能训练的“子集”。
《国家人工智能培训师职业能力标准》截图
根据德勤发布的数据，预计2027年中国人工智能核心数据服务市场规模将达到13-160亿元。
除了具有先发优势的互联网巨头——阿里巴巴众包、百度智能云数据众包等，不少明星企业也在这一趋势中崛起或快速成长。
比如海天瑞盛，一家科技创新公司。 受AI浪潮影响，去年该公司股价涨幅超过70%。 还有商汤科技，一家老牌人工智能公司，“人工智能五虎”之一。 在其2023年财报中，其表示“生成式人工智能收入将从2022年的3.947亿元人民币增至2023年的11.837亿元人民币，增幅较大”。 达到199.9%”。
天眼查数据显示，目前我国仅在“数据标注”领域就有超过2500家公司。 然而，随着市场的快速扩张，行业面临着人力资源的严重短缺。
根据人力资源和社会保障部官网发布的《2020年新职业——人工智能工程技术人员就业景气分析报告》，当前人工智能人才缺口方面我国超过500万，国内供需比例为1：10，供需比例严重失衡。
乍一看，这个行业差距巨大，薪资高。 这是一片蓝色的海洋。 只要你进去，你就能成为“第一批吃螃蟹的人”。 事实上，这让观望者望而却步，因为职业道路不够清晰。
不少网友分享，AI培训师的职业发展可以分为两个方向：
首先，成为技术专家或顾问后，继续参加考试并考虑团队管理；
二是开一家数据标注公司。 拥有作为培训师的经验，我对前期要求和游戏玩法有了更好的了解。 如果你的家乡不是一线城市，你可以回家直接开一家数据标注公司。 “利用三四线城市低廉的劳动力成本，向全国赚钱，降维。”
许多人戏称数据注释器为“帧提取器”，将人工智能训练器称为“参数调整器”。 这样的调侃背后，其实是对职业规划的担忧和对未来的不安全感。
被取代的未来
在学术界，人工智能培训师的工作实际上是生成式人工智能发展的一个范例，称为 RLHF，即来自人类反馈的强化学习。
就像孩子开始牙牙学语时，大人不断地指着街上的车辆告诉孩子它们是“汽车”。 在成人的教导下，孩子们可以逐渐将“汽车”与他们看到的事物联系起来。
这种范式要求AI训练者不断“鼓励”正确的AI生成答案和“纠正”错误的AI生成答案，让AI生成的内容更加准确。
事实上，这就是人工智能中“人工”一词的由来。 但从去年9月份开始，情况发生了变化。
去年 9 月，Google 发表了一篇题为 RLAIF，AI Feedback 的强化学习 AI Feedback Reinforcement Learning 的论文。 谷歌提出RLAIF在RLHF中使用AI代替人类完成生成反馈的工作，让大型模型不再受到人类的限制。
经过比较分析，Google 研究人员发现 RLHF 和 RLAIF 训练的模型生成的响应趋势几乎没有差异。 即使在某些细节上，RLAIF仍然更好。
技术的发展速度比任何人想象的都要快。 OpenAI 在 CriticGPT 上的最新文章引起了广泛关注。 “关键”就是关键的意思。 这个AI模型的主要功能是发现RLHF训练中的错误。 真正的“以魔法对抗魔法”。
OpenAI官方网站截图
据OpenAI内部培训师分享，在寻找Bug方面，人类培训师的成功率为25%，而CriticGPT则达到了惊人的75%！ 这只是一种安全的杀人赚钱方式。
虽然AI模型的“捷径”、幻觉等问题持续困扰着这些AI巨头，但网友看到这些技术后的第一反应是：IA的训练者会是下一个被杀的吗？
“提示之类的调试肯定会朝着标准化的方向发展，一旦标准化，格式化程序自然就没有什么价值了。” 来自大厂的一名运维高年级学生牛告诉PConline。
“人工智能教父”吴恩达曾说过，真正的人工智能不应该通过信息来动员，而应该通过自然语言来动员。 这意味着人工智能和真实用户之间应该有直接的沟通，而不需要其他“桥梁”。
Niu向PConline分享，他身边有很多朋友正在准备考人工智能培训师证书，想要进军AI领域。 不过，他给出的建议是不要“一次性全部投资”。 以目前的科技发展速度来看，很有可能“还没找到工作就失业了”。
这引发了一个新的神话。 AI领域的从业者实际上没有安全保障，尤其是重复性工作。 只有能够适应市场需求的岗位才有更大的发展潜力，因为“AI培训可以标准化，但需求是不断变化的。”
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