企业官网建设流程全解析

锡林郭勒盟建设厅官方网站,开平做网站,linux宝塔面板做网站,wordpress可爱的主题收藏#xff01;揭秘大模型背后的特级教师#xff1a;数据标注员的前世今生与未来 数据标注员作为AI的老师#xff0c;正从低端重复工作向高端化转变#xff0c;头部大模型公司积极招募高学历人才。尽管面临缺乏尊严、性价比低、上升空间狭窄等问题…收藏揭秘大模型背后的特级教师数据标注员的前世今生与未来数据标注员作为AI的老师正从低端重复工作向高端化转变头部大模型公司积极招募高学历人才。尽管面临缺乏尊严、性价比低、上升空间狭窄等问题高质量数据对AI训练至关重要。具有人文社科背景的高端人才在教会AI更好地理解人类社会方面具有不可替代的作用成为大模型时代的新兴职业选择。这篇文章开始之前先邀请大家猜猜下面这份招聘要求对应的是什么岗位。揭晓答案这份看起来要求不低的工作招聘的是AI数据标注员。在BOSS直聘上这个岗位月薪最高接近两万元部分岗位直接注明“重点大学本硕博优先”。通俗地说数据标注员就是AI的老师负责对文本、图像、音频等原始数据进行分类、标记或注释从而教会机器识别、理解并学习人类世界的逻辑和知识。2020年起“人工智能训练师”正式被纳入国家职业分类目录“数据标注员”是其中的重要工种之一。据国家数据局截至今年9月底我国7个数据标注基地共有标注企业362家标注从业人员达8.5万人。但这个行业仍缺乏人才。量子位智库2023年底发布的《中国AIGC数据标注产业全景报告》显示未来5年中国数据标注专业人才缺口或达百万量级。那么数据标注到底是一份什么样的工作“985”“QS100”硕博给AI当老师小鹅本科就读于一所“211”高校目前在一家“985”高校读研学的是历史学专业。她曾在大四那年做过一份数据标注实习的工作。她每天的工作就是面对一张科技公司发来的、填满后台收集的用户提问和AI生成答案的Excel表格给AI的答案打分。小鹅处理一条数据平均花费的时间是15分钟左右少数棘手的任务单条就要花上近一个小时。这份实习不需要面试招聘方会提供一份打分标准手册和一套测试题要求自学手册内容后在测试题中选5道完成后上交正确率超过80%即视为通过。小鹅当初花了一个下午学习这份标注手册又花了2个小时完成5道测试题才通过了考核。起初觉得易如反掌的小巴尝试了小鹅发来的两道题结果正确率不足50%。这才发现这份工作远比我们想象的困难。◎首先标注手册中包含大量术语理解门槛极高。比如“缺少富媒体形式”是指答案中没有包含短视频链接“prompt外泄”是指答案暴露了提问未涉及的内部指令“弱相关内容或冗余残留”就是答案和提问没关系。◎其次打分要求极其繁琐、严格。标注者需要在“0、1、2、3”四个档位中给3个答案分别打分并根据答案在准确性、结构性、相关性、全面性等方面的缺陷分别打好标签备注原因然后把三个答案依次排序逐一解释理由。进行数据标注的工作人员对于如何判定分数和标签接近6万字的标注手册列举出了几十种具体分析场景这些分析费时费力。比如判断是否出现幻觉需要一一核对参考资料涉及专业知识需要自己查找资料去验证。除了打分另一种常见的标注形式是“出题”难度更大。刚获得海外语言类专业博士学位的小凡求学时做了长达5年的数据标注兼职。她的工作是在一家海外众包标注平台上给AI出题并写出解答难度达到博士级别。这些文本会被作为训练语料喂给AI。从招聘市场情况看这份职业的天花板极高。今年以来各家头部大模型公司开始在招揽专家级标注员上竞速。比如阿里搭建了“晓天睿士”专家社区学历要求头部高校硕士起步行业专家级人才最高时薪可达1000元。字节跳动成立了Xpert兼职众包标注平台需要标注者上传简历、选择标注的细分专业领域并完成难度较高的专业知识测试。另一方面行业的“入场券”也在快速涨价。一位负责多家头部企业标注人员招聘的HR告诉小巴近两年标注岗位招聘要求不断提高。早期招聘要求的学历水平大多在专科、高中无需经验、上手就能做。但今年候选人本科以上学历的占比超过五成。通用类AI标注开始有经验要求垂直类一般要求相关专业或行业经验部分岗位需要做专业笔试。竞争也逐渐激烈目前招聘通过率大约是21。持续吸纳高端人才成为标注行业肉眼可见的趋势。部分公司数据标注招聘要求不算体面的工种顶尖人才正涌入数据标注行业但身处其中的人们大多态度悲观。在高强度的标注实习中小鹅感受到了这个行业巨大的矛盾。▶▷其一缺乏尊严。小鹅最反感的是工作中没完没了的扯皮。文字判断有巨大的主观模糊空间作为乙方的标注员与作为甲方的质检员经常会发生争执。比如甲方认为A答案的逻辑性更强而乙方认为B答案更完善。在这些争论中她感到标注员角色的巨大矛盾性虽然承担着AI工程里超过60%的工作量但他们在这个系统里是不被尊重的。随着模型的进化和调整甲方给出的打分标准会经常变动但标注员们往往无法撼动现有的标准只能接受甲方的评判。她也感到这份工作缺乏获得感。即便标注已经成为一个知识密集行业但仍采取着流水线式的管理方式绝大多数标注工作采取计件制计薪。标注的工作本质是消耗脑力处理一条条数据但并不知道这些数据从哪来、到哪去甚至不少标注员不知道自己标注的是哪个大模型。▶▷其二性价比低。小鹅此前实习的公司是一家外包标注机构项目团队里大多是兼职的大学生每人每天至少完成10条日薪100元超额完成按10元/条计。部分公司数据标注仅招聘兼职人员即便是专家级别的标注性价比也很低。一位入驻某家国内大模型专家社区的在读博士告诉小巴自己在平台上出题的时薪大约在100—300元收入并不比家教等其他兼职有吸引力。他很快放弃了这份兼职。从招聘市场的薪资报价看全职数据标注员的门槛水涨船高但待遇低在北京、上海这样的地区不少标注岗位要求研究生级别学历但月薪只有六七千元。▶▷其三上升空间狭窄。一位AI产品经理向小巴介绍他所在的头部互联网企业标注岗位除了极个别管理岗位其余均为外包人员流动率极高能待上超过一年的人并不多。虽然理论上数据标注员可以依次向标注组长、质检、质控、数据运营乃至算法类岗位发展但因为技术类岗位的天然壁垒真正实现的概率极低绝大部分标注员会一直停留在原岗位上。▶▷其四即使门槛被知识抬高标注本质上还是一份极易被AI替代的工作“教会徒弟、饿死师傅”。科技公司正在普遍采用合成数据减少对人工的依赖。比如业内常见的降本手法“蒸馏”即用ChatGPT等更高级的大模型生成的答案去训练更初级的大模型。中小型大模型厂商大多使用这种方法降低数据成本。因为这些原因高端人才们进入标注行业大多要么是寻求临时过渡工作要么只是作为兼职获得一份收入行业对他们难有长期吸引力。大模型巨头开始“卷”数据问题的本质是标注行业的社会认知和管理方式都没能跟上AI“知识饥渴”的速度。过去8年数据标注行业经历了巨大的变化。这曾经是个非常底层的工种。它兴起于2017年前后早期被广泛应用于智能驾驶。那时任务简单重复比如框选图片上的红绿灯、汽车、障碍物。因为又苦又累多年来海外科技巨头把这份工作转移到劳动力最廉价的地区。牛津大学的一项调查显示全球有数百万数据标注员集中在乌干达、肯尼亚等欠发达国家他们每天工作9小时以上时薪仅约1.16美元约合人民币8.3元项目结束即失业。OpenAI合作外包公司Sama公司员工图源Sama公司官网在中国数据标注产业主要聚集在中西部及三四线城市。在标注基地打标的员工不少是待业青年、中老年人、残障人士只要会使用电脑即可。所以在大部分新闻报道中数据标注员是一群AI世界里隐形的底层劳动力在全世界欠发达国家、地区赚着“赛博流水线”上的微薄收入。但最近两年高端化的趋势开始在海外兴起。海外数据标注龙头Scale AI从2024年开始关闭肯尼亚、尼日利亚、巴基斯坦等地的承包站点转而招聘美国本土高学历人士。据港媒报道截至今年年初Scale AI参与模型优化的人员中12%拥有分子生物学等领域的博士学位超40%拥有所在领域的硕士学位、法律学位或MBA学位。相较于时薪仅1美元出头的低端标注这些高端标注员平均时薪达到40美元。而对专家级标注员的投入也确实推动了公司的增长Scale 2024年营收约8.7亿美元预计今年营收达20亿美元。Scale AI创始人Alex Wang公开发言称“我们需要最优秀和最聪明的头脑来贡献数据。”其竞品、美国另一数据标注巨头Surge AI已经成为全球大模型追求高端数据时的首选。它把高质量的数据标注比作“写诗”组建了一支由哲学家、工程师、常春藤盟校毕业生等构成的标注团队。而国内的高端化趋势很大程度上是从DeepSeek开始的。2023年起DeepSeek开始招聘“数据百晓生”岗位不限专业、不限经验实习生日薪超过500元正职年薪可达百万。岗位要求之一是“涉猎广泛、博闻强识对各行各业的知识都拥有强烈的兴趣”。“数据百晓生”的主要任务就是给AI出题、编写“理想态”的优质答案作为学习资料、给AI生成的答案打分和调试等等。结果也很惊人DeepSeek上线7天用户破亿靠文采飞扬、金句频出和严谨的深度思考破圈业内盛传其标注团队由北大哲学系的学生组成。此后国内大模型界风向逐渐转变开始在“特级教师”上做文章。这种从“普通老师”到“特级教师”的需求变化是AI进化到一定程度的必然结果。AI行业有句经典名言“Garbage In Garbage Out”一个模型能力行不行很大程度上取决于训练模型的数据质量。据IBM的一项研究仅注释质量提高5%就可以将复杂计算机视觉任务的模型准确率提高15%—20%。算法、算力、数据是业内公认的AI三要素。头部大模型们在算法和算力上难分伯仲数据质量成了最有机会“卷”出差距的方向。AI变成精英以后可以说自数据标注被正式认定为职业经过5年的发展这个行业仍面临着低壁垒竞争和劳动剥削等诸多问题处于一个难以定性的状态。但在每个新兴行业出现、创造新工种的早期都会出现类似的问题。所有的职业都是先出现再进化的。这份工作的前景也未必真如想象中渺茫。比如它提供了一种职业转型路径成了一条文科生在AI领域大展拳脚的神奇过渡带。一些头部大模型已经开始组建“AI人文训练师”团队训练AI识别“仇恨言论”和撰写“高情商回复”。而这些文科生也在这份工作中不断触碰AI与社会的边界。小鹅说在结束这份实习以后她手机里的AI总是比别人的好用因为理解底层逻辑她更擅长下达精确的指令。这是个需要高质量人文社科人才的岗位因为只有最善于思考人与世界关系的人类才能教会AI怎么更好地做一个人。学习使用AI办公技巧换个角度看在高学历人才该不该去“打螺丝”之外还有一件事值得关注。在小鹅标注的上千条数据中她印象最深刻的一条记录是一位用户向AI提问“残疾人患脑癌能不能进养老院”。小鹅翻阅此人的过往提问记录发现她向AI倾诉了很多自己各方面的困难包括离婚、家暴、病重和无人赡养。但对于AI而言这些提问不过是一条条平平无奇的数据流。当AI在顶尖老师的训练下变得越来越顶尖它就像一个含着金汤匙出生、接受正统通识教育的古希腊式精英逐渐无法再看到更基层的需求。或许下一步新的鲶鱼就会从这些被忽视的需求中跳出来。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 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