今年 5 月，24 岁的张娟开始做大模型数据标注的工作。她是甘肃积石山县的一位 95 后，大专毕业。

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积石山县位于甘肃西南部与青海的交界处，经济欠发达。2022 年，该县城镇居民人均可支配收入为 26258.5 元 / 年，每月平均才 2188.2 元，农村就更低。但做数据标注的张娟，月薪平均已到 7000 元，时而上万。

大模型数据标注是国内今年一个热门职业。它的工作内容是，人们为万事万物打上标签，AI 通过标签来进行深度学习，从而训练自己的智能。数据标注工，做的就是打标签的工作。

一些简单的标注，技术含量不会那么高。比如张娟做的就是标注照片中是否包含鸟类或者汽车、录音中有哪些词的发音等等，大专毕业的她完全能胜任。

毕业后的张娟本来先是入职了兰州一家测绘公司，但由于心里牵挂母亲和年迈的爷爷奶奶，加上测绘经常要到野外作业，她觉得并不适合自己，更想回到家乡工作。

但老家的工作机会，除了考公就是服务业，工资不高，张娟很犹豫。直到遇到数据标注工作，它属于 AI 行业的一种新岗位，既解决了年轻人赚钱储蓄的心理，也能够照顾家里。

图｜张娟作为 AI 从业者参加 2023 世界人工智能大会

向积石山县这样经济不发达地区，发包 AI 标注的是远在杭州的蚂蚁集团。今年，随着大模型热潮，中国包括阿里、百度、腾讯、字节在内的互联网大厂纷纷投入这个被称为 " 移动互联网时代最后一个机会 " 的领域。

蚂蚁相关负责人告诉《真故研究室》，做这样的发包，本质是一个与地方政府合作的名为 " 数字木兰 |AI 豆计划 " 的公益项目。蚂蚁在集团内部匀出部分工作需求，与欠发达地区进行合作，希望让新技术普惠到更广泛的人群。

若追溯数据标注工种的诞生，并不是今年才开始，而是可以追到 2011 年。当年，随着大数据、云计算、互联网和物联网等信息技术发展，针对 AI 的数据标注外包市场随之开启，2017 年数据标注市场进入爆发阶段。

而今年对话大模型的爆火，使得数据标注员的需求量节节攀升，人才供需缺口被迅速放大，这一职业逐渐被人们所熟知。

一些原本对 AI 抢自身工作很担忧的人们，这才逐渐认识到，AI 也在创造新工作。当然自己到底是受益方、还是受损方，不同立场的人们有不同的利益计算。

和蚂蚁集团偏公益的操作不同，在大模型领域迅猛发展的百度，在聚焦技术研发的同时，也在联合各大高校，通过产学研共建的方法培养大模型领域、更具专业度的人才，并致力于为大学生们增加职业选择路径。

6 月 28 日，百度联合广西科技大学举办的 "500 万 AI 人才培养计划 " 系列活动——大数据标注首期训练营，就在广西科技大学计算机学院（软件学院）正式开启。

图｜百度与广西科技大学合作培养 AI 人才

双方具体的合作是，百度通过在该学院开设的《计算思维导论》这门课程中，设置大模型训练标注实践环节，来培养大学新生的数据标注能力，让大学生们有机会理论与实践相结合。

广西科技大学副校长秦小云向《真故研究室》表示，希望通过开设数据标注的实践课程，培养本校学生的在大模型方面更高阶的思维，打好专业基础，为其增加能贯穿职业发展与晋升路径的能力模型，提高就业竞争力。

部分学生在访谈中透露，自己的心仪工作岗位是算法工程师、建模工程师这类传统工作岗位，但随着 AI 的不断发展，数据标注的能力或将在就业市场中越来越被看重，且未来还能依靠专业学历与实践能力不断进阶。" 希望能借学校与百度开设的这门实践课，为自己的职业生涯增添砝码。"

AI 给普通人带来机会，不只发生在中国，在国际上也正在进行一些国际分工。

Open AI 的一家外包数据标注公司 Sama，员工就来自乌干达、肯尼亚、印度等工资水平相对较低的国家。

在肯尼亚，Sama 最初级的数据标注员每月工资有 2.1 万肯尼亚先令（约合 1057 元），虽然低于国内数据标注员的工资水平，但无疑对人均 GDP 只有 2000 美元的当地而言，这工作不算差。

同时，数据标注也给聪明人带来了新的创业机会。

如 Open AI 的另一家外包数据标注公司 Scale AI（提供数据标注服务的公司，创始人为华裔 Alexandr Wang ），位于旧金山，靠承包数据标注这一工作起家和得势，估值已达 73 亿美元。

图｜ Scale AI 创始人 Alexandr Wang

值得关注的是，该公司比较推行让 AI 给 AI 标注数据，也就是自动化标注。这给人们又带来了另一层隐忧，即：未来数据标注是否会全部由模型代劳，不再需要人工标注工 ?

目前行业的判断是不会，认为没有任何数据标注公司、能够完全摆脱人工参与，毕竟 AI 没办法识别它没见过的东西。

综合种种，从数据标注的行业现状来看，该行业还能出现外包企业的创业机会。

广西科技大学计算机学院院长李春贵判断，国内的数据标注行业将会涌现大批初创企业，其中，为科技、医学等专业领域进行数据标准的、这样小而精的公司更有希望在行业中拔得头筹。