AI（人工智能）的发展明显已经超出普通人的想象，随之而来的是AI数据标注师逐渐成为AI行业内最庞大的群体……
2022年底人工智能实验室OpenAI发布的大型语言模型ChatGPT引起了全球媒体的追捧，短短4天时间，其用户量到达百万级，注册用户之多导致服务器一度爆满。连马斯克都认为“我们离强大到危险的 AI 不远了”。
短短4个月，ChatGPT已经经历了数次迭代，ChatGPT4在2023年4月横空出世，与此同时，ChatGPT5也呼之欲出。
人工智能的热潮让越来越多人对其产生兴趣，人工智能背后的“人工”也浮出了水面，AI数据标注师这一职业开始被舆论聚焦。
AI数据标注师，人工智能的“驯养师”，他们是AI行业的赋能者，是人工智能背后的“人工”。在AI繁荣的背后，有亿兆级的数据信息通过他们的标注后传递到AI，最终让人工智能实现“智能”。
位于山东济南的一座高新科技开发区内，团队主管董鹤鸣（化名）正坐在办公室里等待员工把完成好的标注数据发送给自己。而距离办公室一墙之隔的办公区域内，数十位数据标注师们正在对一个个需要标注的图片“框选”标注，大多数一线数据标注师的状态与流水线的打工人并无二致。
对图片进行标注、框选、描点是AI数据标注师的日常工作，因为人工智能的本体只是一段运行程序，并没有人类的“眼耳口鼻”去认知这个世界，所有的“智能”部分都需要AI数据标注师们通过对物体的识别、标注帮助这段程序达到识别的目的。而标注识别的越多，AI也就越“智能”。
当刷脸使用手机、完成支付，当你通过人脸识别走进火车站，当你与你的智能音箱进行对话并对其发出指令，当你坐在汽车里通过语音指挥车辆导航系统，当你在驾驶过程中由于偏离车道遇到危险人工智能干预方向控制。这些我们平常司空见惯的“科技”背后，都是AI数据标注师的辛勤劳动。
董鹤鸣所在的公司，标注师们用无数个标记点标注了一张张图片，制造出一份份人工智能的“饲料”。如今的董鹤鸣当然不必亲自做这些一线的工作，但每一次听到办公区域内如细碎雨点般的鼠标声时，仍然非常感慨那段刚入行时的时光。
董鹤鸣本来是江苏昆山一家电子厂的流水线工人，2019年底之后，全球疫情导致了电子厂停产，之后的一年时间里，工厂几乎没怎么开过工，董鹤鸣也在不断地尝试新的工作，但又一次次失败。
2021年，董鹤鸣从网上知道了AI数据标注师的工作，通过应聘、培训之后，董鹤鸣终于成为一名AI数据标注师。董鹤鸣的AI数据标注师生涯是从最为简单、机械地录入开始。工作枯燥、乏味、简单、机械，好在薪资尚可，每天8个小时，能够拿到4000左右的月薪，收入虽然不多，但对已经一年多没有工作的董鹤鸣来说仍然弥足珍贵。
3个月后，董鹤鸣才被委以数据标注的工作，第一个工作就是给图像中的人物进行标注，包括年龄、性别、种族、头发、表情，标注的数据提交给AI进行学习。而此时，董鹤鸣的薪资也涨到了5000左右，这是大部分AI数据标注师的常态。
董鹤鸣经常戏称自己的工作是“互联网农民工”，工作又无聊又重复，一般人刚开始还觉得很新鲜，但三天过去就坚持不下来了。原因就是这份工作虽然入行门槛很低，操作也简单，但对精度的要求却很高，一张图片要标记的位置很多，稍有偏差就会出错，导致整个数据包不准确，严重的甚至会“返工”。
就这样，在一批批同事熬不住离职之后，董鹤鸣依然坚持了下来。因为他很清楚，AI数据标注师的工作内容其实就是把“人”的思想和认知传递给AI，说白了就是把人当电脑用。由于有些时候时间紧、任务重，董鹤鸣不得不在自己的工位上备上了红牛和西洋参，拼命工作的结果是好的，很快月薪就涨到了8000以上。
如今，2年时间过去了，董鹤鸣从一名普通的见习标注师开始，不断 磨炼技能，认识行业规则，一步步走到了高级标注师、组长、部门主管的位置。月薪也终于稳定在了2万。
与此同时，数据标注师的群体也在迅速扩大，截至目前，全国有数百万数据标注师，主要涉及自动驾驶、人脸识别、语音对话等各个领域。大量数据标注师的工作也由大型企业以众包任务的形式下放给了个人。但董鹤鸣所在的公司由于入行较早，仍然拥有大量的订单，甚至更忙了。
因为2022年之后，国内电动车行业集体发力，自动驾驶L3级别的验证不断，以及互联网大厂研发的人工智能上线。大量人工智能所需要的标注数据简直是天文数字，据测算，从2023年到2028年这5年时间里，国内至少还需要3000万名数据标注师。缺口是现在数量的10倍。
董鹤鸣相信，数据标注行业最终会大浪淘沙，而他们，将是走到最后的那一批。因为他们入行早，更热爱这个行业。更因为AI 市场从未停止过发展，AI正在成为人们进入这个社会的“入口”，这让董鹤鸣和其他从业者们感到充满希望。
在科技急速发展的年代，各类人工智能的应用如雨后春笋一般显现，随之而来的是职场的多变。董鹤鸣之所以能够成功，依靠的就是持续不断地坚持与努力，在大多数人忍受不了这种枯燥、重复的工作时，他完成了自我的进化与蜕变。至于那些新入行的标注师们，他们刚踏上了人工智能的列车，仍然需要向前辈学习怎样才能驶向一个光明的未来。