提及數(shù)據(jù)標(biāo)注，不少人仍會(huì)聯(lián)想到幾年前的場景：二、三線城市的外包基地里，成百上千人整齊端坐，盯著屏幕為圖像中的車輛、行人、紅綠燈進(jìn)行框選標(biāo)注。這類任務(wù)門檻極低，無需專業(yè)培訓(xùn)，按標(biāo)注數(shù)量計(jì)酬，完成上千張標(biāo)注的收入僅能勉強(qiáng)達(dá)到200元。

二、三線城市的外包基地里，上百人排排坐，盯著屏幕給圖像框選車輛、行人、紅綠燈。這類任務(wù)門檻極低，無需培訓(xùn)，按件計(jì)酬，完成上千張標(biāo)注收入勉強(qiáng)200元。

然而近一兩年，這一領(lǐng)域的風(fēng)向悄然轉(zhuǎn)變。隨著AI模型能力的不斷升級(jí)，訓(xùn)練目標(biāo)已不再局限于簡單的識(shí)別能力，而是更側(cè)重于判斷與推理能力。

在此背景下，一種報(bào)酬高昂的新型標(biāo)注任務(wù)開始在各大平臺(tái)和眾包社區(qū)流行起來：評(píng)估AI回答是否存在隱含偏見、改寫具有誤導(dǎo)性的醫(yī)療建議、比較兩個(gè)政治話題回復(fù)的中立程度等。

這些任務(wù)往往需要耗費(fèi)一兩個(gè)小時(shí)，對(duì)標(biāo)注者的語言敏感度、常識(shí)推理能力，甚至基礎(chǔ)的法律或倫理知識(shí)都有要求，報(bào)酬也隨之大幅提高。普通任務(wù)報(bào)酬從百元起步，在復(fù)雜場景下，一單報(bào)酬達(dá)到800至1000元已不罕見。

同樣是為智能系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)提供支撐的勞動(dòng)，為何一種被高價(jià)爭搶，另一種卻被壓至報(bào)酬底端？模型標(biāo)注需求的升級(jí)，對(duì)普通勞動(dòng)者而言究竟意味著什么？

01 從低薪機(jī)械標(biāo)注到高價(jià)認(rèn)知輸出的勞動(dòng)分化

為大模型提供標(biāo)注服務(wù)并非新鮮事。早在2018年前后，隨著計(jì)算機(jī)視覺和語音識(shí)別技術(shù)的爆發(fā)，數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)已進(jìn)入中國廣大基層勞動(dòng)市場。三、四線城市的待業(yè)青年、照顧孩子的全職媽媽、課余時(shí)間打零工的大學(xué)生，甚至部分退休后想補(bǔ)貼家用的老年人，都成為了這一行業(yè)的參與者。平臺(tái)通過微信群、兼職APP或地方勞務(wù)中介層層分包任務(wù)，形成了一張覆蓋城鄉(xiāng)的數(shù)字零工網(wǎng)絡(luò)。

當(dāng)時(shí)的招聘廣告內(nèi)容簡單直白：“會(huì)用電腦即可”“在家可做”“日結(jié)工資”。極低的門檻幾乎消除了所有技能壁壘，不需要學(xué)歷證明，不考察專業(yè)背景，只要能分清紅綠燈、聽清普通話、準(zhǔn)確點(diǎn)擊鼠標(biāo)，就能上崗工作。

然而，這種“人人可參與”的表象之下，隱藏著被業(yè)內(nèi)稱為賽博血汗工廠的殘酷現(xiàn)實(shí)。

為滿足模型訓(xùn)練所需的海量數(shù)據(jù)供給，平臺(tái)普遍設(shè)定了高壓產(chǎn)出指標(biāo)。熟練工每天至少需完成500張圖像標(biāo)注，合格圖片的報(bào)酬僅在0.2元至0.4元之間，日收入很難突破200元，這一收入水平往往還不及知識(shí)型眾包中一道題目的價(jià)格。

在這種工作模式下，勞動(dòng)被極致地標(biāo)準(zhǔn)化、碎片化、去人性化。連續(xù)工作一周，勞動(dòng)者就會(huì)感到明顯的頭昏眼花、頸椎僵硬。而且，干一年和干一天在技能提升、經(jīng)驗(yàn)積累或職業(yè)發(fā)展上幾乎沒有差別。一旦平臺(tái)引入AI預(yù)標(biāo)注工具，人力需求便會(huì)迅速萎縮，毫無議價(jià)能力的勞動(dòng)者只能被動(dòng)接受降薪或被淘汰的命運(yùn)。

而在城市的另一端，一種截然不同的數(shù)據(jù)生產(chǎn)模式正在興起。985高校的博士生、三甲醫(yī)院的主治醫(yī)師、律所的資深律師、財(cái)經(jīng)媒體的主筆等專業(yè)人士，坐在圖書館、咖啡館或家中書房，花費(fèi)兩三個(gè)小時(shí)打磨一條關(guān)于“生成式AI對(duì)醫(yī)療診斷責(zé)任認(rèn)定的影響”或“如何向高中生解釋貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制”的參考答案，完成后賬戶即可入賬600元、800元甚至1000元。他們不必打卡考勤，不用追趕任務(wù)量，可以拒絕不符合自身專業(yè)方向的任務(wù)，平臺(tái)還會(huì)主動(dòng)邀請(qǐng)他們參與高階項(xiàng)目評(píng)審。

于是，同樣是為大模型提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)，勞動(dòng)卻分裂成了兩個(gè)世界：一邊是一單報(bào)酬僅為五毛的機(jī)械點(diǎn)擊，勞動(dòng)者靠透支視力與青春換取微薄日薪；一邊是一單報(bào)酬高達(dá)上千的認(rèn)知輸出，專業(yè)人士用自身的專業(yè)積淀兌換靈活且高額的報(bào)酬。

高價(jià)值任務(wù)帶來高收入、高認(rèn)知刺激和行業(yè)資源，形成了正向循環(huán)；而低價(jià)值勞動(dòng)則陷入低薪、無成長、技能退化的負(fù)螺旋。

這不禁讓人產(chǎn)生疑問：AI是否成為了勞動(dòng)兩極分化的推手？所謂的高薪標(biāo)注究竟是怎樣一種模式？

02 高薪標(biāo)注：看似光鮮背后的現(xiàn)實(shí)困境

隨著通用模型對(duì)能力的需求從識(shí)別轉(zhuǎn)向推理，醫(yī)學(xué)、法律、心理學(xué)等垂直領(lǐng)域模型快速發(fā)展，簡單標(biāo)注已無法滿足訓(xùn)練需求。AI不再需要僅能提供答案的人，而是需要能夠教會(huì)它如何可靠地生成答案的人。

那么，這類高薪標(biāo)注任務(wù)所需人才具有怎樣的特征？又隱藏著怎樣的價(jià)值觀呢？

從表面上看，有人一單就能入賬上千元，工作自由、時(shí)間靈活，仿佛進(jìn)入了智能時(shí)代的新藍(lán)領(lǐng)階層。但深入了解后會(huì)發(fā)現(xiàn)，這扇通往高薪的大門雖未明確標(biāo)注僅限名校畢業(yè)生，卻在實(shí)踐中悄然向985、211高校畢業(yè)生傾斜。平臺(tái)未必只看重文憑，但面對(duì)海量申請(qǐng)者，學(xué)歷成為了最高效的初步篩選信號(hào)。

一位擁有多年科研經(jīng)驗(yàn)的博士曾嘗試參與某大模型項(xiàng)目，卻在試標(biāo)階段被拒絕。原因是他的回答“過于學(xué)術(shù)，缺乏教學(xué)引導(dǎo)性”，不符合平臺(tái)對(duì)“AI友好型表達(dá)”的要求。這表明，學(xué)歷只是進(jìn)入該領(lǐng)域的敲門磚，真正決定去留的，是能否將專業(yè)知識(shí)轉(zhuǎn)化為模型可學(xué)習(xí)的思維范式。

當(dāng)然，高學(xué)歷在一定程度上也意味著高報(bào)酬。在計(jì)算機(jī)、臨床醫(yī)學(xué)、法律或金融等領(lǐng)域，一道需要整合前沿文獻(xiàn)、構(gòu)建推理鏈條的任務(wù)，報(bào)價(jià)通?？蛇_(dá)600至1000元。即便是哲學(xué)、教育、新聞等文科方向，只要具備思辨深度或教學(xué)價(jià)值，時(shí)薪也能輕松超過百元。但高回報(bào)背后是嚴(yán)苛的質(zhì)量門檻，平臺(tái)不為努力買單，只為一次合格率付費(fèi)。多數(shù)任務(wù)需經(jīng)歷兩到三輪返修，一次邏輯疏漏、一處引用偏差，就可能導(dǎo)致整單任務(wù)被拒收。

在工作形式方面，平臺(tái)定期釋放題庫，用戶自主認(rèn)領(lǐng)任務(wù)，無需打卡、無需坐班，有空即可完成……這種彈性工作形式吸引了大量研究生、青年教師和自由職業(yè)者。但這并不意味著一次合格就能一勞永逸，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)歷史交付質(zhì)量動(dòng)態(tài)分配任務(wù)權(quán)重。表現(xiàn)優(yōu)異者會(huì)被打上“優(yōu)質(zhì)貢獻(xiàn)者”標(biāo)簽，優(yōu)先獲得高單價(jià)題目；而反復(fù)返修的人則會(huì)被算法悄然降權(quán)，減少任務(wù)發(fā)放。

歸根結(jié)底，時(shí)薪過百購買的并非單純的時(shí)間，而是可規(guī)?；?、可標(biāo)準(zhǔn)化、可被AI內(nèi)化的高質(zhì)量人類思維。因此，這張通往高薪的門票只發(fā)給那些既能深耕領(lǐng)域知識(shí)，又能跳出學(xué)術(shù)話語體系、持續(xù)迭代表達(dá)方式的人機(jī)協(xié)作型人才。

但AI的進(jìn)化永不停歇，它一邊淘汰底層的機(jī)械勞動(dòng)，一邊不斷抬高認(rèn)知協(xié)作的門檻。昨天還在撰寫問答對(duì)的人，今天可能就要設(shè)計(jì)倫理測試集；今天被視為專家的輸出，明天或許就能被新模型自動(dòng)合成。

從本質(zhì)上講，AI一直在催生新的工作形態(tài)，而這一過程的本質(zhì)仍是“剝削”人類的體力和腦力來完成自身的進(jìn)化。

03 技術(shù)升級(jí)≠勞動(dòng)解放：警惕新形態(tài)下的剝削陷阱

AI的進(jìn)化從未停止催生新角色。十年前，沒人知道數(shù)據(jù)標(biāo)注員是什么；五年前，提示工程師還是冷門詞匯；如今，“AI訓(xùn)練師”“倫理對(duì)齊專員”“多模態(tài)內(nèi)容設(shè)計(jì)師”正成為招聘熱詞。

但AI每向前發(fā)展一步，人類勞動(dòng)的分化就加深一分。當(dāng)模型從識(shí)別圖像轉(zhuǎn)向生成法律意見、撰寫醫(yī)學(xué)診斷建議時(shí)，它對(duì)“好數(shù)據(jù)”的定義也隨之升級(jí)。

也就是說，AI在進(jìn)化過程中不斷淘汰舊崗位、產(chǎn)生新崗位。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)標(biāo)注剛興起時(shí)，甚至有輔導(dǎo)機(jī)構(gòu)開展相關(guān)培訓(xùn)。但現(xiàn)在，高薪知識(shí)標(biāo)注又筑起了新的技能壁壘。

首先，新崗位的誕生并不意味著機(jī)會(huì)均等。數(shù)據(jù)標(biāo)注升級(jí)的同時(shí)，準(zhǔn)入門檻也相應(yīng)提高。平臺(tái)雖不公開寫明“僅限985高校畢業(yè)生”，卻通過試標(biāo)任務(wù)、專業(yè)背景審核和交付質(zhì)量追蹤，將絕大多數(shù)非體系化訓(xùn)練者擋在門外。

其次，即便進(jìn)入高階標(biāo)注崗位，勞動(dòng)關(guān)系的本質(zhì)仍未改變。多數(shù)從業(yè)者仍以“靈活用工”“項(xiàng)目外包”形式存在，沒有勞動(dòng)合同、晉升通道，甚至不被視為公司正式人力結(jié)構(gòu)的一部分。他們可能每天花費(fèi)數(shù)小時(shí)判斷一段AI生成內(nèi)容是否“冒犯少數(shù)群體”，卻從未參與過相關(guān)倫理準(zhǔn)則的制定。他們的腦力被征用，主體性卻被抹去。

值得警惕的是，AI產(chǎn)業(yè)正通過技能神話合理化這種不平等。平臺(tái)常宣稱，“高價(jià)值任務(wù)理應(yīng)匹配高能力者”，仿佛薪酬差距完全由個(gè)人努力決定。事實(shí)上，所謂高階技能往往是臨時(shí)性、碎片化且不可積累的。

今天可能需要判斷政治偏見，明天可能轉(zhuǎn)向醫(yī)療術(shù)語校準(zhǔn)，后天又要求理解科幻小說中的隱喻。這些任務(wù)彼此割裂，難以形成可遷移的職業(yè)資產(chǎn)。勞動(dòng)者被迫持續(xù)學(xué)習(xí)、快速適應(yīng)，卻始終處于用完即走的不穩(wěn)定狀態(tài)。

而一旦模型通過人類反饋學(xué)會(huì)某種判斷模式，這類標(biāo)注任務(wù)就會(huì)迅速減少甚至消失。昨天還在撰寫千元問答的人，明天可能就找不到同類題目。勞動(dòng)者貢獻(xiàn)了讓AI變聰明的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，卻無法分享其商業(yè)化后的任何收益。

因此，當(dāng)看到“一單報(bào)酬200元”的新聞時(shí)，或許不必急于歡呼低端勞動(dòng)正在消失。真正值得關(guān)注的是，那些曾經(jīng)從事五毛一單標(biāo)注工作的人，如今去了哪里？

AI的發(fā)展不會(huì)停止，崗位也會(huì)繼續(xù)變化。但對(duì)具體的人來說，每一次升級(jí)背后，可能都是一道不得不跨越的窄門。

本文來自微信公眾號(hào) “腦極體”（ID：unity007），作者：珊瑚，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

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