提及數(shù)據(jù)標注，不少人仍會聯(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、紅綠燈進行框選標注。這類任務門檻極低，無需專業(yè)培訓，按標注數(shù)量計酬，完成上千張標注的收入僅能勉強達到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。這類任務門檻極低，無需培訓，按件計酬，完成上千張標注收入勉強200元。

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

在此背景下，一種報酬高昂的新型標注任務開始在各大平臺和眾包社區(qū)流行起來：評估AI回答是否存在隱含偏見、改寫具有誤導性的醫(yī)療建議、比較兩個政治話題回復的中立程度等。

這些任務往往需要耗費一兩個小時，對標注者的語言敏感度、常識推理能力，甚至基礎的法律或倫理知識都有要求，報酬也隨之大幅提高。普通任務報酬從百元起步，在復雜場景下，一單報酬達到800至1000元已不罕見。

同樣是為智能系統(tǒng)運轉(zhuǎn)提供支撐的勞動，為何一種被高價爭搶，另一種卻被壓至報酬底端？模型標注需求的升級，對普通勞動者而言究竟意味著什么？

01 從低薪機械標注到高價認知輸出的勞動分化

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

當時的招聘廣告內(nèi)容簡單直白：“會用電腦即可”“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、準確點擊鼠標，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。

為滿足模型訓練所需的海量數(shù)據(jù)供給，平臺普遍設定了高壓產(chǎn)出指標。熟練工每天至少需完成500張圖像標注，合格圖片的報酬僅在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型眾包中一道題目的價格。

在這種工作模式下，勞動被極致地標準化、碎片化、去人性化。連續(xù)工作一周，勞動者就會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)驗積累或職業(yè)發(fā)展上幾乎沒有差別。一旦平臺引入AI預標注工具，人力需求便會迅速萎縮，毫無議價能力的勞動者只能被動接受降薪或被淘汰的命運。

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，花費兩三個小時打磨一條關(guān)于“生成式AI對醫(yī)療診斷責任認定的影響”或“如何向高中生解釋貨幣政策傳導機制”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，不用追趕任務量，可以拒絕不符合自身專業(yè)方向的任務，平臺還會主動邀請他們參與高階項目評審。

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

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

這不禁讓人產(chǎn)生疑問：AI是否成為了勞動兩極分化的推手？所謂的高薪標注究竟是怎樣一種模式？

02 高薪標注：看似光鮮背后的現(xiàn)實困境

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

那么，這類高薪標注任務所需人才具有怎樣的特征？又隱藏著怎樣的價值觀呢？

從表面上看，有人一單就能入賬上千元，工作自由、時間靈活，仿佛進入了智能時代的新藍領階層。但深入了解后會發(fā)現(xiàn)，這扇通往高薪的大門雖未明確標注僅限名校畢業(yè)生，卻在實踐中悄然向985、211高校畢業(yè)生傾斜。平臺未必只看重文憑，但面對海量申請者，學歷成為了最高效的初步篩選信號。

一位擁有多年科研經(jīng)驗的博士曾嘗試參與某大模型項目，卻在試標階段被拒絕。原因是他的回答“過于學術(shù)，缺乏教學引導性”，不符合平臺對“AI友好型表達”的要求。這表明，學歷只是進入該領域的敲門磚，真正決定去留的，是能否將專業(yè)知識轉(zhuǎn)化為模型可學習的思維范式。

當然，高學歷在一定程度上也意味著高報酬。在計算機、臨床醫(yī)學、法律或金融等領域，一道需要整合前沿文獻、構(gòu)建推理鏈條的任務，報價通?？蛇_600至1000元。即便是哲學、教育、新聞等文科方向，只要具備思辨深度或教學價值，時薪也能輕松超過百元。但高回報背后是嚴苛的質(zhì)量門檻，平臺不為努力買單，只為一次合格率付費。多數(shù)任務需經(jīng)歷兩到三輪返修，一次邏輯疏漏、一處引用偏差，就可能導致整單任務被拒收。

在工作形式方面，平臺定期釋放題庫，用戶自主認領任務，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)會根據(jù)歷史交付質(zhì)量動態(tài)分配任務權(quán)重。表現(xiàn)優(yōu)異者會被打上“優(yōu)質(zhì)貢獻者”標簽，優(yōu)先獲得高單價題目；而反復返修的人則會被算法悄然降權(quán)，減少任務發(fā)放。

歸根結(jié)底，時薪過百購買的并非單純的時間，而是可規(guī)?；⒖蓸藴驶?、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)給那些既能深耕領域知識，又能跳出學術(shù)話語體系、持續(xù)迭代表達方式的人機協(xié)作型人才。

但AI的進化永不停歇，它一邊淘汰底層的機械勞動，一邊不斷抬高認知協(xié)作的門檻。昨天還在撰寫問答對的人，今天可能就要設計倫理測試集；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化。

03 技術(shù)升級≠勞動解放：警惕新形態(tài)下的剝削陷阱

AI的進化從未停止催生新角色。十年前，沒人知道數(shù)據(jù)標注員是什么；五年前，提示工程師還是冷門詞匯；如今，“AI訓練師”“倫理對齊專員”“多模態(tài)內(nèi)容設計師”正成為招聘熱詞。

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

也就是說，AI在進化過程中不斷淘汰舊崗位、產(chǎn)生新崗位。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)標注剛興起時，甚至有輔導機構(gòu)開展相關(guān)培訓。但現(xiàn)在，高薪知識標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會均等。數(shù)據(jù)標注升級的同時，準入門檻也相應提高。平臺雖不公開寫明“僅限985高校畢業(yè)生”，卻通過試標任務、專業(yè)背景審核和交付質(zhì)量追蹤，將絕大多數(shù)非體系化訓練者擋在門外。

其次，即便進入高階標注崗位，勞動關(guān)系的本質(zhì)仍未改變。多數(shù)從業(yè)者仍以“靈活用工”“項目外包”形式存在，沒有勞動合同、晉升通道，甚至不被視為公司正式人力結(jié)構(gòu)的一部分。他們可能每天花費數(shù)小時判斷一段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。平臺常宣稱，“高價值任務理應匹配高能力者”，仿佛薪酬差距完全由個人努力決定。事實上，所謂高階技能往往是臨時性、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，后天又要求理解科幻小說中的隱喻。這些任務彼此割裂，難以形成可遷移的職業(yè)資產(chǎn)。勞動者被迫持續(xù)學習、快速適應，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會某種判斷模式，這類標注任務就會迅速減少甚至消失。昨天還在撰寫千元問答的人，明天可能就找不到同類題目。勞動者貢獻了讓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，當看到“一單報酬200元”的新聞時，或許不必急于歡呼低端勞動正在消失。真正值得關(guān)注的是，那些曾經(jīng)從事五毛一單標注工作的人，如今去了哪里？

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

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

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