在ChatGPT时代，数据标注员的工作仍然具有重要性。虽然AI可以完成一部分自动化的任务，但人类仍然是AI工作中不可或缺的一部分，例如数据标注员。他们需要对数据进行仔细的标注和分类，以确保AI模型能够准确地处理数据。此外，数据标注员还可以提供有价值的反馈和改进意见，帮助AI模型更好地适应实际应用场景。因此，尽管ChatGPT等先进技术正在改变工作方式，但数据标注员仍然在搬砖，为AI的发展提供重要支持。

肯尼亚内罗毕，一群年青人挤在逼仄的办公室，埋头在电脑上阅读一段段来自大洋彼岸OpenAI的英文字符。

他们工作的9小时中，要阅读、标注150-200段文字，每段文字在100-1000个单词之间。而这群人的薪水是每小时1.32-2美元。

当你和Bard和ChatGPT聊天时或许并不知道，它给出的每一个机智答案背后，都凝聚着无数数据标注员的血汗。

很少有人关注标注员，也很少有人深究他们的工作。然而，标注员是AI产业链极其重要的一环。在他们一次次枯燥、乏味的工作后，AI模型变得越来越聪明。这群人有不同的工资和待遇，共同点是重复着同一份机械、辛劳的工作。他们就是AI时代的流水线工人。

近日，谷歌一份内部文件曝光。文件显示，Bard的标注员要在3分钟内审阅、标注完Bard的回答。这些数以千计的外包工，在deadline重压之下吃力地阅读自己完全不熟悉的专业文字，一个小时挣14美元。

“人们感到害怕、压力大、挣得太少，而且完全不知道正在发生什么。”一位外包标注员这样形容自己的生活。

数量上百万的标注员遍布全球，很多都是外包工，在零工经济中赚取微薄的薪水。他们参与每一轮AI浪潮，又离台前光鲜性感的故事极其遥远。行业人士为ChatGPT和大模型将如何革新世界侃侃而谈，而这群标注员生活却没有任何改变，他们仍然“隐身”，甚至生存状况更糟糕。

大战之下的小兵

谷歌正处于久违的危机中。在生成式AI竞赛中，谷歌已然落后于OpenAI。

被颠覆式创新扔到大潮之后的恐惧笼罩谷歌，以至于内部一度发布极其罕见的红色警报（red code ）。CEO Sundar Pichai亲自上阵，全权负责AI业务。

在2月季度财报的电话会议上，Pichai告诉投资者：“接下来你们会很快看到谷歌的动作。”

接着，它们匆忙推出聊天机器人Bard，5月又发布了大语言模型PaLM 2。

谷歌急迫地上马新项目，对Bard迭代心急如焚，最终的结果就是压力转移到最底层的数据标注员身上。

有很多个谷歌的合同工说，自从谷歌开始加入AI军备竞赛，他们的工作几何增长，内容也更复杂。这群标注员要处理药物剂量说明和法律文书等等专业文件，时间只给了3分钟，而他们根本没有经过相关知识的培训。

这种有时间限制，又要求精准的工作让人一直神经紧绷。标注员们的劳动伴随着恐惧，当然会影响工作质量。在一份员工提交的报告中，他们写道：如果一直要求他们这样求快，Bard会变成一个危险和充斥着错误信息的产品。

然而，在白热化的竞争中，谷歌无暇顾及数据标注员的感受。他们受雇于AI数据训练公司澳鹏（Appen）和埃森哲，和谷歌切身利益没有太大关系。

AI是个彻头彻尾的全球化产业。澳鹏的正式员工只有1600人左右，而外包员工数量高达上百万。这家位于澳大利亚悉尼郊区的公司伴随AI行业崛起成长为明星，一年收入6亿澳元。

可以预想，这一次生成式AI的狂欢会催生对标注员更庞大的需求，澳鹏也会从中分得更多利润。

只是，无论ChatGPT迭代多少代，硅谷大厂市值上涨多少倍，最底层的标注员不会得到太多好处。

我们可能摆脱标注么？

标注员的工作是纯粹的人类劳动。他们要比较两则新闻，评估哪条新闻相关性更高。他们也要判断AI给出的答案中有没有“一本正经胡说八道”的事实性错误。标注员们都有本守则，会从6个角度指导他们做出判断。

以目前AI的技术水平，根本无法离开真人训练。AI标注其实就是不断地动用人类主观性做出常识判断。

AI行业其实是一个劳动密集型行业，即便在大模型时代也是如此。

国家之间发展不平等的现状客观存在，所有劳动密集型行业要获得超额利润，必须全球分工。

对当地人来说，这种全球分工其实不是坏事。OpenAI合作的外包公司Sama总部虽然位于旧金山，但它的员工来自乌干达、肯尼亚和外包大国印度。在肯尼亚，这些标注员工的工资为每个月2.1万肯尼亚先令（约合1158元），算当地普通工人的平均水平，而且坐办公室，不用做体力活。

澳鹏这样的公司会很精明地将工资定在最低工资基准以上，而且还会给一个月70美元的奖金。这对当地人来说是笔不错的收入。

在加尔各答郊区，穆斯林女性因为全球分工获得了工作机会。她们给亚马逊、微软、eBay等等训练AR算法和自动驾驶数据。

一些中国年轻人则很欢迎这样的工作。在贵阳市百鸟河数字小镇，数字标准员中会有刚从高职学校毕业的学生，一个月挣1500元。比起送外卖、当服务员，他们其实更喜欢坐在办公室训练AI。

作者项飚曾经很客观地评估过这种共生关系：“由于IT行业的劳动密集型的特征，如果没有一个巨大的、额外的劳动力储备，该行业或许根本无法快速发展，由此无法向当地工人提供现有的就业机会。”AI需要发展中国家的廉价标注员，而标注员们也需要这份门槛不高的工作维生。他们从来不是受害者，也不是需要人同情的弱者，而是一群努力、勤奋工作的普通人。

当然，我们不能因此将低工资、高压力的工作合理化。国家和国家之间的不平衡也不是压榨标注工人的借口。即便只是自私地为了AI学习数据的质量，这些吝啬的科技公司也应该给标注工人更好的待遇和工作环境。

AI催生了明星公司、百万富翁，它还将改变各行各业，产生难以想象的收益。只是，这些宏大的愿景和坐在乌干达办公室埋头苦干的标注员无关。当某一天，AI进化到不需要标注员时，这群从来不被承认的功臣又会被毫不留情地扫去角落。

“我告诉我的朋友和家人，谷歌、亚马逊、苹果等公司的工程师就像人工智能婴儿的亲生父母和私人教师，而我就是清扫他们的育婴房并给他们洗衣服的女佣之一。”一位标注工这样形容自己的工作。

或许，即便我们不可能短期内改变经济、知识结构的区域不平等，起码可以看见他们，衷心认可他们的价值，承认他们在AI时代的不可或缺。