我，给大模型当“考官”，月薪两万-优快云博客

在最近的招聘市场上，一大波有关“AI数据标注员”的岗位开启了火热招聘，而这一现象背后，离不开大模型热与大厂的大模型布局。这篇文章里，作者就做了一定的讲述和分析，一起来看一下。

“人均月薪两万、本科以上学历、直通百度字节。”

有些许荒凉的年底招聘市场，在最近的短短一周之内，突然冒出了一大批“AI数据标注员”的岗位，正在火热招聘中。

据「自象限」搜索，这些岗位不仅有百度、字节、京东、滴滴、美团等“梦中情厂”，工资月薪十分亮眼，都在1万到2万元之间，且发布时间很短，都在1周到1个月之间。

除了新以外，岗位招聘显然非常急迫。

据招聘软件显示，HR们都异常活跃，一天24小时几乎全程在线，日均回复次数在十次以上，隔几分钟就回复一次。

“最近只要一上线，有关AI数据标注员的招聘消息就疯狂弹，重复地弹。”不少正在求职的人向【自象限】反映，“上次这么疯狂的打招呼，感觉还是主播招聘。”

▲ 图源Boss直聘截图

招聘的火热，很难不让人想到大厂的大模型之战。

不过，据「自象限」观察，“AI数据标注员”招聘不是由这些大厂直接操办，而是通过猎头公司来负责招聘。岗位的名字也是五花八门，有“数据标注”、“AI话术编辑”、“数据标注分析师”、“标注员”、“AI训练师”等等。

虽然叫法不同，但关于这些岗位的职能描述却大差不差，据招聘软件信息显示，其中很大一部分岗位跟现下大热的大模型有关，入职的数据标注员们的日常工作包含，大模型的编辑校对、大模型的数据标注管理、大模型的内容质量评估等。

▲ 图源Boss直聘截图

「自象限」向多位招聘HR进行了咨询，“工作的主要内容是对文心一言大模型回答结果的分析和判断，工作的地点在百度科技园。”有猎头回复道。

高薪资待遇、挂钩大模型、大厂哄抢……有求职者看到了机会，“大模型的风，要带动新一批大厂人扎根了，普通人的机会来了吗？”

但事实上，时间紧、任务重的岗位招聘，要求却并不算低，基本学历要求本科起步，985、211优先本科和硕士优先，在具备语言学、中文信息处理、计算语言学、文学等相关专业背景的同时，还得对一些AI技术的原理有了解。

花椒科技告诉我们，面试的基本流程是，“简历初筛-发笔试题-笔试题通过一轮面试-直接发offer-培训”，在学历方面，猎头强调“必须得是一本才行，211/985优先”。

严格准入门槛，招聘软件上神秘的“AI数据标注员”背后，藏着大厂的大模型棋局。

我，给大模型当“考官”，月薪两万

历时一个多月的面试，中文系毕业的罗文（化名）最终敲定了自己的offer——百度文心一言的AI数据标注员。连她自己都不敢相信，一个纯技术小白现在的日常竟然是给大模型当“考官”。

“毕业三年，没有任何AI经验，转行涨薪，幅度近50%，月薪在9k-15k左右”，罗文告诉我们。

坐在两台电脑前，罗文每天的主要工作有两项：一是做题，直接给大模型进行“填鸭式”教育；二是给文心一言当“判官”，评判给出的答案对不对、好不好。

所谓“填鸭”就是强行把写好的答案喂给大模型，这样的好处就是从数据源上不会出错，以此来提升大模型的训练效果。

罗文告诉「自象限」，数学题、常识题、作文题她都做过，但这还远远不够，“理论上，越专业越好，比如我擅长文学领域，那就专攻文学题，有的同事专业是医学，那就做医学问答题”，罗文道。

罗文的话已经在一些社交平台得到验证，有人曾发布帖称，“急需招募金融专业人员，有偿给文心一言答题，一天30多道，每道题价格在1.5-2.4元。”

▲ 图源社交媒体平台小红书截图

另一项工作就是给大模型当“判卷老师”，就像学生考试一样，每天大模型会生成各种问题的答案，罗文就需要承担老师的角色，判断其生成的答案与题目是否一致，答案是否正确。

若遇到诸如作文一类没有标准化答案且开放性的问题时，则需要评判答案的好坏，比如，系统会随机给一组数据，包含1个问题和3个回答。罗文需要先标注出这个问题属于什么类型，随后给3个回答分别打分并排序。分数区间为0-5分，如果打分低于3分，还要标注出具体原因，例如“答非所问（0分）”、“严重跑题（1分）”、“存在逻辑问题，存在事实性错误，比例较小给2分”等。

这个工作虽然看上去并不难，但却异常重要，甚至可以从外包直通大厂的机会。据上述猎头告诉我们，“虽然合同跟我们猎头公司签，但是还是有六分之一的几率转正，进入百度集团”。这或许也是严格控制学历的原因。

▲ 图源Boss直聘截图

为此，由于百度地图的数据标注，有稳定的地图业务需求及自动驾驶模型、算法模型的训练需求，所以对数据标注的质量要求更高，的确搭建了专门的数据标注团队。

市场上对“罗文”的需求，不止大模型公司。

据统计，目前，市面上的数据标注岗位大致分为两种。

一种以NLP（自然语言）为主要方向，百度、字节、京东、美团等一批大模型科技公司一拥而上，给自家大模型找人工数据训练师。这其中又分为几个细分的方向，譬如数据分析、大模型生成结果判定、辅助大模型逻辑推理等等。

另一个方向则是CV（图像），存在已久，人们更加耳熟能详的是“2D拉框”和“3D拉框”，主要是满足滴滴、毫末、轻舟智航等这类车企，为其智能驾驶业务提供图像数据质检和标注帮助。

▲ 图源Boss直聘截图

观察发现，十一月是NLP方向数据标注的转折点，此前，百度、京东等大厂无论是校招还是社招，都仅开设了很少或压根没有AI数据标注岗位，招聘软件上也只是零星地开放了实习生的岗位，通常不设学历上限，大专学历封顶。

**毫无征兆地突然冒出一批岗位需求，这背后或许与大模型厂商的研发受阻有关。**多位行业人士曾透露，截至目前，国内的大模型水平或许仅能达到GPT-3.5水平，发展的核心还是数据质量问题。

一边是国外OpenAI连放猛招，直逼GPT-5，一边是国内企业喊着“要落地”、“要用上大模型”，双重压力下，又用起了“人海战术”。

技术研发水平不够，人工能力来补齐，国内大模型厂商开始疯卷“AI数据标注员”，为大模型能力“飞升”再加一把燃料。

大厂卷精标，粗标“割韭菜”

事实上，数据标注并不是新鲜事儿，早已有之。以前的形式是粗标，主要表现为“拉框”，但现在粗标发展得乱了套：一是此前大厂粗标多为众包标注平台，工单分散，人员不专业，导致标注质量不行；二是随着大模型的精进，粗标变得越来越不够用，精标的地位由此直线上升。

针对粗标和精标的差异，某大厂员工解释道：“一般厂商的外包团队，能做标注，但他们就是按照框定的规则标注，如果出现规则之外的数据，标注就会存在通过率不高的情况来回反复，但是由工程师团队来做，特别是针对自动驾驶辅助驾驶等回传的数据，他们知道背后的原理，可能不会按照常规的思路标注，会带解决问题的思路来标注，可能需要跳出之前制定的标注规则，这样标注数据的质量会更高。”

大模型爆火，也为粗标刮起了一阵“新钱风”。

目前，粗标求职阵地已经从招聘软件转移到了快手等短视频平台。以快手为例，粗标求职热度与快递员并列，大量数据标注公司入驻快手，覆盖京津冀、长三角和珠三角地区。

▲ 图源快手截图

据了解，快手的直播招聘业务“快聘”曾在发布会中特别提到：“要解决数据标注职类线下招聘难，应聘者少的核心诉求问题。”

落实到实处，快手从公司资质审核、流量扶持、公司推荐到数据标注职业推广都给予了支持，「自象限」注意到在快手官方招聘直播间中，有时也在全天无间断地滚动地播报有关数据标注求职信息。

这一定程度上也成为了某些数据标注公司的“尚方宝剑”。在招聘时候，宣传之词毫无遮拦，“无需学历，上手即会，小学生都能做”，“拉一个框，打一个标签，就是半个毛”，“拉3000个150元，6000个300元，月入7000-8000洒洒水，只要手速够快”，极尽夸张之词。

但事实究竟如何呢？一万块钱能拿得如此轻松吗？

为探究真假，「自象限」在快手报名联系上了一家热门数据标注公司。该公司声称与比亚迪、理想、小鹏、特斯拉等车企直接签单获得一手数据任务，且出示了大量的证书、凭证强调其正规性。入职后的主要任务就是接任务包，在图片上拉框、标注和打标签。

▲ 图源微信截图

总结下来，有几个基本点：

打框按计件算钱，一个框价格在一毛到一毛五；
薪资首月按周结，第二个月以后按月结算；
新手小白需要先缴纳2580元培训费用，一年内工资累计达到1万，才能退还；
平均七天左右学习培训时间就能上手做任务；
分兼职和全职，兼职按框计算，全职线下坐班，另免费提供住宿；

在其展示的员工工资截图中，月工资在5000-6000元不等。

但在黑猫投诉平台上，上述公司成为了数据标注投诉的重灾区。

一些投诉用户的经历与我们相吻合。综合用户的反馈，投诉主要集中在以下几个问题：

不会拉框需要先缴纳2580元费用，一年做拉框任务满一万元，但是出现了拒不退款的问题；
培训内容非常简单，且耗时长，耽误用户上岗；
不给通过和达标，总是卡拉框的合格率，最终影响收入；
态度豪横，无视用户的诉求，不处理、不退款。

▲ 图源黑猫投诉平台截图

以上的问题也只是冰山一角，「自象限」虽然没有缴费报名成功，但在咨询后的一段时间内，也频繁地收到电话、微信的轮番轰炸，从早安到晚安，问候从未落下，还时不时地用其他员工的工资表进行挑逗、刺激。

▲ 图源微信截图

一次严肃的数据标注求职，俨然沦为了一场“割韭菜”游戏，老老实实拉框的员工颗粒无收，反而是收培训费的数据标注公司赚得盆满钵满。

数据质量决定了大模型走得速度，即使是OpenAI也不例外。

外媒报道称，OpenAI一方面找了多家知名的数据公司来数据标注，一方面也自己组建了一个几十名哲学博士团队来做数据质检。

大模型的根基在数据，数据质量直接决定了大模型进化的速度，从数据标注的乱象中，我们或许能一窥为什么中国大模型发展进度慢的原因，但既然大模型厂商们也意识到了数据标注的源头问题，离我们真正突破到GPT-4，或许也就不远了。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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