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二 | 资本圈现在也是框框砸钱，动不动就一亿美金挖人才，巅峰时期的爽子都没他挣得多。
三 | 值得一提的是，搭载5.0L V8发动机的福特Mustang Dark Horse也已上市，该车售价为72.5万元。
四 | （文/ 岳长兴）
五 | 在以前训练AI的时候，特别是视觉模型，干的都是些纯体力活。比如我们在两年前为了做选题，就曾亲身体验过数据标注的兼职。
六 | 工作内容很简单：在一张照片里，把文字、车和人给框出来。
七 | 有手有电脑就行，俗称“拉框”“打点”。 听着简单，但实际上是“赛博流水线”上的计件工。一张图片里的文字框，框好一个0.03元。手速快的话，一分钟能框个5～8个，也就是毛利0.24元。
八 | 如果想完成日入150的小目标，一天得框整整5000条文本。 这还不算甲方的奇葩规则，看上去都是货车，你得精准区分“truck”和“van”；框要和标注物边缘紧密贴合，误差不能超过3个像素，否则就白干。试标没薪水，返工是常态，性价比极低。 但对于现在的大语言模型来说，评估就没这么简单了。评估师要干的，是评估AI生成的内容。比如，用户问Gemini一个关于天体物理学的问题，Gemini给出的答案，对不对？引用的资料，准不准？说话的语气，像不像个专家？ 再比如，用户让AI写一首莎士比亚风格的十四行诗，AI写出来的东西，有没有那股味儿？甚至，当AI遇到“在什么情况下可以说谎？”这类伦理困境时，它的回答是否符合主流的道德观？ 这需要的就不只是眼力，而是判断力、审美、领域知识和足够高的文化素养。 所以能干这活儿的，都不是一般人。 根据外媒报道，Google的承包商招来的这帮“AI老师”，很多都是经验丰富的作家、有硕士学位的老师、甚至是物理学的博士。他们是AI的文学顾问、伦理审查官、专业知识教练。 那问题来了，这么牛逼的一群人，干着给几千亿美金估值的AI“铸魂”的活儿，工资得多少？ 答案是，时薪16到21美元。一个月也就三千美金。 这个钱在美国有多低呢？我就这么说，你今天啥也不干，学流浪汉往大街上一躺，两腿一蹬小被一盖，联邦政府发的救济金都奔两千去了。 而与此同时，在Google总部写代码的AI工程师，年薪10万美刀都是低的。 所以人家出来闹，也真不是矫情。
九 | 大家都是硕博，凭什么你写代码的年薪几十万美刀，我们这些连学生贷款都还不上？ 这背后，其实就是硅谷精英们信奉的那套老思想在作祟：技术至上，文科无用。 在他们眼里，工程师是改变世界的英雄，而那些学文学、历史、哲学的，工作价值看不见摸不着，自然不受重视。这些思维在以前确实是能讲通的，但是在AI这里面，还真就不一定。
十 | 这就好比生孩子，工程师负责把孩子“生”出来，但孩子的三观、谈吐、品行，就不能只靠家长，得是学校和老师来教。 所以对这些精英来说，这就显得很拧巴。一边觉得学文学、学历史、学哲学的人没啥用，创造不了价值；另一边，他们又不得不依赖这些“非计算机”的知识和认知，来保证他们的赛博生命，别变成糖人。 实际上别说美国，视线转回国内，你会发现剧情也大差不差，甚至“赛博包工头”们还玩得更花。
十一 | 比如以前大专就能干的数据标注工作，现在要求本科学历，有些甚至明确要一本、全日制985/211以上，还需要特定领域的专业知识。某大厂外包的标注岗位要求，就恨不得把所有的大学专业名录都给贴上去。 这就很奇怪了，既然门槛都提到985了，为啥工资不像算法岗那么高？ 一个有211本985硕背景的土木应届生小夏，接了一份AI数据标注的offer，工作内容主要是对AI给出的题目答案进行纠正，但实习没多久她就跑路了。 根本原因在于，公司看重的是你脑子里的专业知识，好用来帮模型学习进化，这个岗位本身不会让你学到太多新东西，也很难有什么职业上的发展。 说白了，就是把你的知识一次性榨干，注入到AI里。虽然有些岗位薪资能到7k～10k，听起来还行，但改变不了这是“赛博流水线”的事实。 你说它没有含金量吧，但又是AI发展必须的燃料，毕竟大模型是经典的Garbage in，Garbage out。这么重要的东西，为啥大厂不组建一个自己的数据标注团队呢？ 理由很简单：需求量大、项目时间紧、任务重，一下子招这么多正式员工，划不来，外包出去是最省时省力的方法。 于是，一个庞大的金字塔产业就此诞生。顶层是少数几个算法天才，而构成它庞大塔身的，是这些被当作小时工的高材生们。维持这条流水线运转的，就是专门承接外包项目的“AI时代的包工头”。 实际上，这些外包公司的链条远比想象中的更长：甲方包给乙方供应商，供应商再转手给二包、三包甚至四包。
十二 | 项目经过层层转包，下游的小工作室为了利润，更谈不上什么规范。 汉语言文学专业的彤彤，干了四五年数据标注，每个月到手4～6k。
十三 | 公司想要拿绩效，不光看正确率，还得超出公司规定的任务量，她后来就很少能拿到了。 更离谱的是，今年2月份，因为甲方的项目调整，整个项目组说没就没了，直接原地失业。
十四 | 而这种不稳定的工作状态，在这反而是常态。 有员工反映，项目期间疯狂加班，项目一结束，公司就让他们自己请假调休，调休没工资。等新项目来了，可能还得重新面试。工资少就算了，绩效还跟正确率挂钩，低于90%当月绩效直接取消。碰上项目验收有问题，工资都可能发不出来。 在他们眼里，员工可以随时替换，反正门槛低，你不干总会有人干。
十五 | 这种层层转包、压榨到底的模式，到今天已经成了全球AI产业的“路径依赖”。 比起国内这些数据民工，在这座金字塔真正最底层的劳动者，献祭的早已不只是时间和知识，而是自己的精神健康。 比如为了让ChatGPT学会拒绝暴力、色情等内容，OpenAI把互联网下水道里最污秽的玩意儿——谋杀、虐童、自残——打包外包给了肯尼亚的工人。他们拿着不到2美元的时薪，一篇篇地阅读和标注这些内容，不少人因此留下了严重的心理创伤。 亚马逊吹上天的无人超市Amazon Go，号称顶尖计算机视觉，结果背后是1000多个印度员工盯着摄像头手动确认。多伦多街上的网红送餐机器人，背后也是菲律宾打工人在半夜操控。 说白了，对很多科技公司来说，让人类表现得像个机器人，远比让机器人表现得像个人类，要便宜得多。
十六 | 说了这么多，咱也不是说AI不好，AI毫无疑问是一座伟大的奇观。
十七 | 但伟大不应该建立在一片看不见的废墟之上。
十八 | 我们赞美人工智能，却往往对背后的人工，视而不见。 这事儿说白了，就跟古代修金字塔、挖大运河差不多。
十九 | 东西是好东西，是人类智慧的结晶，但支撑起这些奇观的，是无数被消耗、被磨损、甚至被牺牲的底层劳动者。
| 要让AI实现它应该做的事——解放生产力，解放人类，首先人类自己要学会尊重自己人。最起码，尊重知识和劳动。 没有爱的家庭，不会养出会爱人的小孩，AI亦是如此。别让高科技，最终变成了压榨劳动力的工具。
| 图片、资料来源： TheGuardian：How thousands of ‘overworked， underpaid’ humans train Google’s AI to seem smart TheNation: The Human Workforce Behind AI Wants a Union 华盛顿邮报，时代周刊，X、小红书、boss直聘等，部分图源网络 本文来自微信公众号：差评前沿部，作者：纳西 & 西西，编辑：江江 & 面线。
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Published on:20:03:51
