Chatgpt如何改变工作：AI并非消灭，而是创造新领域

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许多人第一反应是，chatgpt 对于大众工作的冲击性，会不会弄的许多人失业。

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只是创造出的这部分，并不在大众视线范围内。

例如——拉框

1 拉框

晚上10点，夜幕降临，小红轻轻启动电脑，步入众包世界，接过一份价值不菲的任务——3.8元一条的车辆标注任务。这份工作简单易做，正如星辰般明亮，照亮她的指尖在软件上娴熟地游走于汽车图像之间。每一道细致的标注，都是她用心的印记，为夜晚的工作增添一抹宁静而高效的色彩。

所谓标注，就是圈出图片中的汽车，俗称——拉框。

熟练工一天能拉完 5000 个框，一个框 0.02 元，一个月下来会有 3000 的收入。

看起来并不高，但问题在于，这个工作，不分地域，不分场所，待在家里一台电脑就能开工。

所以情况就是，很多宝妈，在家休息时就可以干这个。

有人可能问了，你说这个拉框，和今天要聊的 chatgpt 有什么关系呢？

关系就是，chatgpt 背后，就藏着无数的拉框工作者。

2 chatgpt 的本质

chatgpt 出来的时候，就有许多人提问，为什么国内没有类似的产品。

实际上是有的，比如之前我说过的阿里鲁班，他们也可以用 AI 去自动绘图，速度也很快。

但是，为什么国内这些产品给大家的颠覆性没那么强呢？因为很多产品的界面是这样的：

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可问题在于，chatgpt 的界面是这样的

发现区别没有？

chatgpt 的巨大进步在于，他能理解你在表达什么。不需要参数设置界面，直接输文字就行。

别的软件你需要选择 ” 标题黑色 – 宋体 -5 号字，正文黑色楷体 4 号字 “

而 chatgpt 这里只需要说，” 给我的论文排版 “

前者需要懂一点基础知识，后者哪怕是小学生都可以，这就是差异所在。

那么，为什么 chatgpt 能如此智能的理解你在表达什么呢？

一方面，是算法的进化，逻辑的进化

另一方面，是素材的积累，更多的学习素材，更精确高质量的学习素材。

而学习素材，就是靠无数拉框人拉出来的。

3 拉框史

🏆💻2007年，vision pro李飞飞引领潮流，通过一项创新图像识別任务，启用了一批普林斯顿才子，他们以每小时$10的智慧火花，手动搜寻并巧妙融入大数据集，这是一段充满智慧与热情的手动图片标注史。👩‍💻🎓当时的硅谷，人工智能正悄然崛起，李飞飞的这一举动不仅推动了技术的进步，也彰显了数据驱动的重要性。🔍🌈他们的付出虽微，却为计算机视觉的发展留下了宝贵的印记。若您对这段启发性的历程感兴趣，不妨探索更多关于这个里程碑式的项目详情。🏆

很快，她发现这样做效率低，成本也大。

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2012 年，Google 的吴恩达和 Jef Dean 训练了一个当时世界上最大的人工神经网络，用来教 AI 绘制猫脸图片。训练数据来自 youtube 的 1000 万个猫脸图片，1.6 万个 CPU 整整训练了 3 天。

2016 年 3 月，Google 的 AlphaGo 战胜围棋世界冠军李世石。

2018 年 6 月 OpenAI 发布了第一版的 GPT-1。具有 1.17 个参数，使用了 5GB 的无标注文本数据，在 8 个 GPU 上训练了一个月，然后再进行人工监督的微调。

2019 年 2 月 GPT-2 发布，使用 40GB 文本数据训练，参数量突破到了 15 亿。

2020 年 5 月 GPT-3 发布，使用了 45TB 文本数据训练，有 1750 亿参数。

不少人的看法是：只有参数达到千亿以上的大模型才可能拥有强大的思维链能力，而这只是必要条件：有些千亿参数大模型没能展现出思维链能力。

4 训练

理解了这些，你差不多就能理解 chatgpt 们的逻辑了，

比如人像，什么是人像呢？你需要用无数张照片喂给他，就像教小孩子一样告诉他，这个框框里的就是人。

所以拉出的框框要精确，越精确质量越高，AI 学习的越好。

同理，车辆框

甚至文字也一样

再比如句子，以 ” 今天凌晨苹果公司发布了 iPhone14″ 一句为例，该句中一共有 ” 今天、凌晨、苹果、公司、发布、了、iPhone、14″ 八个需要标注的词性以及依存句法，其中今天为时间词，标注为 t，该短语又属于定中关系，需标注为 ATT；凌晨同样属于时间词，标注为 t，但在句法上属于状中结构需标注为 ADV。

所以，一个有意思的情况是，目前大众眼里无所不能的 AI，在这些标注员眼里却是另一面

—— ” 人工智能也没那么神奇，多少人把几百万、几千万的句子掰开揉碎了教它才教明白，教人才没这么费劲。”

总而言之，你喂给 AI 的案例越多，喂的时候标注的越精确，他越聪明。超过一定级别后，AI 识别能力更是会有突飞猛进的增长。

当然，很多时候也不是你喂给他，而是他做出题目你去审，人工再去对 AI 的判断结果做一次对错判断。

往 AI 里输入的叫数据标注，给 AI 对错纠正的叫数据清洗。

5 岗位

而由于需求旺盛，目前各大招聘网站已经有大量这类岗位的招聘。甚至在大量咨询下，还涌现了不少骗子公司。

很多岗位你会发现并非在一线城市，甚至在三四线。

这些岗位的薪水并不高，但靠着三四线生活成本低又不用背井离乡的优势，往往能轻松招到很多人。

他们许多人并不知道 chatgpt，他们甚至可能不知道这个项目在干什么，他们只是默默的根据平台发布来的要求，对数据进行标注。数据标注公司千机数据一名 20 多岁的员工鲁冰冰说：「我现在也没有想明白，这个事它到底是做什么，不过我是出来工作的，只要给钱就行了」就拉框本身来讲，「众生皆平等。」

我之前介绍过的阿里的 “AI 豆计划 “，其实也是这个赛道。他们在吕梁山区已经初步形成数字就业产业带，带动 600 多名当地人就业，许多都是之前难以找到工作的留守女性宝妈们。永和县的一家标注公司在风口下快速发展，2022 年所有员工平均月薪甚至超过了 4000 元。

（还是那句话，别单看金额，还要看地域，当地原本是贫困县，这个算高收入）

当然，有类似操作的不止中国公司，比如 chatgpt，他们没找中国三四线县城工作人员来标注，他们找到的是非洲肯尼亚的工人们来进行数据标注。开出的时薪是 2 美元，在硅谷这是不可能找到人的价格，但在当地一样是争破头的香饽饽。

亚马逊等也一样，2022 年 11 月，The Verge 报道亚马逊在印度和哥斯达黎加聘请了工人负责观看仓库摄像机数以千计的视频，从而改进亚马逊的计算机视觉系统。

所以很多人说中国有廉价劳动力优势，不应该做不过欧美企业的时候，我必须得说一句

老牌帝国主义们在寻找全球劳动力洼地上，那也是经验丰富敢想敢做的。

你觉得硅谷纽约人力成本高，但人家会满世界找便宜劳动力。

用 AI 圈里一句话来说：人工智能，有多少智能，就有多少人工

6 不是取代，而是变迁

明白了这些，你可能对于许多事会有新的看法。

比如前两天我看见不少人说，AI 淘汰画师淘汰设计师，是计算机取代人类。

但其实真正情况是，并不是简单的计算机取代人类

而是，三线城市月薪 4000 的标注员 x10+ 一线大厂月薪 50000 的算法人员》月薪 20000 的画师 X10。

工作人数可能并没有变化，只是群体从一二线画师变成了三四线人员。

ps：很多岗位在 KPI，OKR 等制度的分割下，非常专一化，比如老一代广告公司会有 AE 等专门和客户打交道的岗位。

而新一代画师设计师可能压根不接触甲方，就专注从平台上接单子。

这样的步骤分割非常垂直的模式，和标注员 +chatgpt 这套模式非常像，我认为这样的岗位就是最容易被 AI+ 标注员取代的。

只是三四线月薪 4000 的标注员们声音不大，大众关注也不多，所以大家光看到 AI 在消减岗位，没注意到 AI 也创造了很多新兴岗位。

就像当年火车淘汰马车一样，大家都能看到马车夫的岗位被取代了，但很少有人意识到，火车本身带来的新兴岗位，其产业和拉动的就业同样是一个庞大的数字。1804 时的人们，很难去想象 ” 铁道兵 “” 锅炉员 “” 高铁空姐 ” 等事物。

唯有变化，才是永恒不变的

参考资料：

一文读懂：AGI 的进化编年史

那些在人工智能背后打工的人

百度华为阿里腾讯都要搞 ChatGPT，认真的吗？

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