模型训练

我在县城“驯化”AI：有多少“人工”才有多少“智能”

2025 年 3 月 13 日

AI智能背后的人工力量：职场人如何适应AI时代。核心内容： 1. 人工智能与人类工作的现实关系 2. 非技术人员如何找到AI时代的职业出路 3. 人工智能发展给职场带来的焦虑与挑战

“人工智能并不像大多数人希望的或害怕的那样聪明，它对世界的渊博知识必须靠人类补充。”

这是一位美国人类学家在《幽灵工作》一书中说的，网友也给了这句学术描述一个很直白的翻译，“人工智能，有多少智能就有多少人工。”

GPT刚火的时候大家在讨论的是自己的工作还保不保得住，到现在，大家讨论的是，因AI创造的工作自己能不能去做。

人工智能爆火三年，从企业到人才市场都发生了趋势性的变化。

种种变化也给一些职场人带来了焦虑和不安，尤其是那些非工程类、技术类职场人，那些文科生和商科生，他们一边想办法挤进AI赛道，一边担心着因AI火爆的岗位是否有一天也会因新事物的出现被替代......

01.

文科生的“AI出路”

在一个平平无奇的工作日晚上，莎莎（化名）接到了一位猎头的电话，莎莎非常惊喜，因为这位猎头服务Kimi，而招聘的岗位则是“数据标注师”。

财务专业毕业之后莎莎一直在北京从事财经媒体的内容工作，实在没想到自己也能进入时下科技含量最高的AI行业，况且自己也是Kimi的深度用户，期待值再次提升。这时候的她还不知道，十分钟之后，这通电话会以让她彻底失望的结局挂断。

“早十晚八，一周六天，大小周，赚的还没我现在多。”对这通电话失望的原因，莎莎言简意赅地指出，“时薪太低”。

而对于这份工作的内容，莎莎则总结道：就是用人工训练智能的那个“人工”。

在生成式人工智能的训练过程中，需要持续纠错的过程；以莎莎被沟通的职位来说，因为从事财经相关工作，联系到莎莎的就是Kimi财经方面的数据标注岗位，主要工作就是在AI生成内容后通过人工的专业技能来给AI纠错。

“比如搜索特斯拉2023年财务数据，结果出现了理想2023年的数据，我就要手动告诉AI它说错了。”莎莎举例道。

就在莎莎拒绝了这份工作机会的同时，远在福建的丁丁（化名）正在给数据做标注。“我的工作几乎每天都在做一件事情——‘打标签’。”丁丁解释说，比如自动驾驶公司需要告诉AI什么东西叫做红绿灯，而这个世界上有各种出现在路口的、形状不同的红绿灯，“我的工作就是给这些图片做文字标注。”

丁丁说自己在一家互联网外包公司，专门做数据标注；“重复性强、需要高度集中、累”，这些就是他形容这份工作的关键词。

正所谓“有多少人工，才有多少智能”，“数据标注员”就是一份随着人工智能行业发展起来的新职业；据“趣解商业”了解，2020年2月，数据标注员作为人工智能训练师的一个工种，被正式纳入国家职业分类目录，如今已经有超过千万人从事这个职业。

图源：微博截图

一般来说，基础的数据标注员并不需要太高的学历，有些岗位也不需要本科学历；而在训练一些垂类大模型的时候，例如会涉及到法律、财经等领域，才会需要相关专业的岗位。

相对于芯片研发、模型搭建等岗位，数据标注员也因为门槛更低成了文科生进入AI领域的好机会。“我周围很多中文系的同学毕业之后都去做了数据标注师。”00后的小七（化名）就这样说道。

也因为门槛更低，数据标注员成了AI岗位中最先下沉的一个。

“央广网”此前曾报道，在黄土高原的临汾市永和县——一个常住人口只有2万多人的小县城，就有100多名数据标注员，其中70%都是宝妈。据“趣解商业”了解，有些在一二线城市驻扎的大厂，为了节省成本也会选择把数据标注外包给下沉城市的公司；而数据标注整体的市场规模也从2020年的36.3亿元增长到2024年的69.37亿元。

图源：观知海内信息网

02.

瞬息万变的AI

这些进入了人工智能赛道的数据标注员们，也各有各的考量。

“工作累，赚得也没有那么多。”丁丁说道，“感觉自己像个行走的验证码扫描仪，时间长了有点疲惫。”已经在这家外包公司待了两年多的丁丁正考虑今年离职，“这样干下去总觉得没有长远的发展，我想自己开一个类似的外包公司，把自己的资源对接出来。”

莎莎考虑更多的是工作的稳定性，“连续三天有至少五个猎头跟我沟通相同的数据标注师岗位，说明这个需求很急。急需是因为这个大模型现在欠缺财经垂类内容的训练，但是如果以后这类内容训练完整了，我会不会面临被裁的风险，我会有这样的顾虑。”

他们的思虑并不多余，毕竟过去我们在AI行业看到了太多“长江后浪拍前浪”的故事。

就拿英伟达来说，自从DeepSeek横空出世，英伟达股价受到重挫；从2024年底的3.28万亿美元跌到了现在的2.86万亿，更是创造了单日市值跌近6000亿美元的历史记录。

图源：百度股市通截图

AI的发展，实在太快。

小雪（化名），一位几乎每天都在工作中使用AI工具的自媒体人，就深刻感受到了过去两年生成式AI能力的进步。“从ChatGPT、文心一言到Kimi、IMA、DeepSeek我全部都用过，这些AI工具的功能和使用方式都类似，但是能力差距很大。”

小雪以一位文字工作者的需求将AI搜索的能力归类为三点：准确性、逻辑性、拟人性。“最开始ChatGPT和文心一言刚火的时候，AI‘胡说八道’的概率还是挺高的，比如问2023年的财务情况给我反馈2022年的，或者问某车企推出的车型的时候给我输出一个完全不存在的车型，这也是大模型所谓的‘不可解释性’，会让其不可避免地输出一些荒唐的回答。”小雪回忆道，“但是今年这些离谱的回答概率明显降低，且大模型对于长文的、双语的拆解能力和输出能力越来越强。”

聊起对于AI产品的粘性，小雪“惭愧地”表示，“谁好用就用谁，没有粘性可言。现在我用的最多的是Kimi和DeepSeek，因为DS可以更灵活地调节输出语言的风格，省去我后续再把AI‘拟人化’的过程；Kimi则是更加严谨、逻辑更强。”

至于为什么对一个AI产品粘性不高，小雪认为产品使用过程雷同、学习成本太低，但是不同AI产品迭代后的能力提升，可以大大提升工作效率，所以换产品的成本低而且收益大。

用户的“善变”也让大厂非常没有安全感。

据“趣解商业”梳理统计，全球核心云服务巨头（meta、谷歌、微软和亚马逊）过去六个季度用于AI的资本支出趋势是“持续增长，前高后低”，这反映出国际巨头对AI的态度是增加投入的同时也在观望变化。

数据来源：海豚投研

国内也是一样，DeepSeek的惊艳表现，让各家大厂都在增加“含D量”，更是为大厂们敲响警钟：技术范式转变之下，行业格局随时可能被重塑。

AI这片海实在是太蓝了，蓝到谁第一个游出去谁就能抢占用户的心智，而在互联网时代中厮杀出来的巨头没有一个不理解“用户心智”的含金量；所以当他们看到市场上有爆款单品出现，实在没有时间再耗在自研上，也不能不在意流失的机会成本（潜在用户）。

03.

AI能给大厂“增肥”吗？

这几年，互联网大厂一直在“瘦身”。

财报数据显示，阿里巴巴的员工总数从2022年初的25.9万人到2024年底的19.4万人，3年中减少了6.5万人，基本以每天60人的速度在减员；百度2024年减员约8800人，研发费砍掉21亿元。

图源：微博截图

降本增效、剥离非核心业务、聚焦核心业务，也一直是互联网圈近几年的关键词。而AI的出现，似乎给了互联网大厂一个新的“第二曲线”，随之而来的就是对人才的需求。

据“趣解商业”观察，DeepSeek的爆火让大模型人才在节后春招季炙手可热。近期阿里巴巴启动了春季2026届实习生招聘，开放超过3000个岗位，其中与AI相关的岗位占比近5成；腾讯元宝也开放出了从AI产品经理到算法工程师的一系列社招岗位；字节飞书一位知情人也表示，飞书一直在研究和AGI的结合，比如测试将妙计录音的会议内容直接转为文字版并且根据会议重点内容加入到待办事项中。

“脉脉高聘”显示，DeepSeek多位高管也在脉脉高聘平台在线“求简历”，涉及大模型研发、财务、法务、实习生等多个岗位，其中AGI深度学习研究员岗位最高年薪超120万元。

图源：脉脉截图

除了互联网软件应用之外，上游的半导体制造业以及下游的家电、通信设备、智能硬件等ToC消费行业也在“AI+”的氛围下，成了近几年对AI技术人才需求增长最快的赛道；“猎聘”数据显示，家电行业对AI技术人才的需求同比增长达到93.75%、通信设备和智能硬件则达到了38.61%和37.22%。

图源：猎聘网

人才需求的转变对应的就是职场人注意力的转变，以前从事消费文娱行业的市场经理贝贝（化名）最近就在往AI转型，“传统的‘AI四小龙’比如商汤，新晋的月之暗面这样的创业公司，和布局了具身智能的消费公司比如追觅我都有面试过，虽然赛道不同但是做市场有一些底层逻辑是相通的，我非常看好AI相关行业未来的发展，也希望我的职业生涯能尽可能地转向AI。”

像贝贝一样规划转行或者学习在工作中使用AI工具的职场人不在少数。“智联招聘”2025年春招首周面向职场人的调研显示，6成职场人已经在工作中使用AI工具，明显高于去年同期调研的44%；其中，12.3%的职场人频繁深度使用AI，29.6%偶尔使用，18.1%正在学习使用。

图片来源：智联招聘

不仅是职场人，资本也在寻找潜在的创业人才。一位硬科技一级市场投资人就表示：之前我们是“投早投小”，现在更是深入到高校师生中，去寻找“水下项目”，长期关注AI赛道上的人才，如果他们有想创业的想法就第一时间投资。

“AI应该是长期主义，”这位投资人说道，“不像互联网刚兴起的时代，随便做个网站就能赚钱，因为现在用户的学习能力太强，对产品的要求也更高，而且AI目前展现的都是‘叠加’优势，还没有到创造需求的地步。”

不论是企业还是个人，持续学习、持续投入，看多AI的长期主义，是一个聪明的选择

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