楊晶晶現在可以全天在床上完成工作。講述者供圖
現實時間仿佛靜止了：出門的需求和說話一樣，變得越來越少，某一天，楊晶晶忽然發現自己的口紅已經過期了，許久沒有使用，都被遺忘在角落，衣服網購了幾件新的，試穿后被再度掛起來，吊牌都沒摘。
一次，她看到群里跳出一條消息：完了，我今天下樓看到快遞小哥都想拉他聊兩句，太久沒社交了。楊晶晶覺得好笑又真實，這是個“數字游民”交流群，成員在全國各地旅居、居家辦公，工作時間自由，以及“都很孤獨”。
但在兩年前，楊晶晶無法想象這種“零交流生活”。她是個閑不住的人，做過電梯公司文員，4S店信息員，給百度公司做了一周外包，又在消防器材公司待了三天，最后留在了教培行業，“當時去補課班，學生們都挺喜歡我的。”她第一次獲得了成就感。
教培機構里，楊晶晶愛笑，聲音飽含情緒，認同別人的時候會認真地說“是的”，一年大部分時間，楊晶晶都在說話。盡管她只有民辦大專畢業證，在這個行業干了七八年，她是成功者，最終當上青海一家教培機構的校長。
還有一個特殊的、沒有明確頭銜的身份，楊晶晶是學校里最難搞的學生、家長的“負責人”。同事應對不了的問題學生，都歸到她手底下，甚至可以湊出一個小班。有不少家長特意找到她，付大幾千元課時費，目的不是補課，“能不能跟我孩子聊一聊？開導一下他。”
直到2021年7月，“雙減”政策之后，楊晶晶和所有員工談完，她是“被自己裁掉的最后一個”。
所有的“認可”也隨之消失了，她掉進了另一種生活。
被“標注”的現實
大多時候，數據標注員的生活是單調的，一個項目超過6小時沒人接手，就會被傳到其他人的數據庫中，這由AI提供的云計算服務協助完成，為AI提供數據的工作，同樣由AI進行監督，楊晶晶被監督著，這極度“減少了摸魚的可能性”。
這也是她曾經最反感的工作狀態。她去深圳出差時，住的地方離騰訊不遠，每天凌晨1點，整棟樓通明，看起來還是滿的，她感覺里面每個人都是高負荷狀態，薪資也沒高到夸張，和自己做教培差不多。那時她沒想到，兩年之后，和人工智能打交道的數據標注員，成為了自己最后的出路。
每天，楊晶晶至少標注5小時，期間整個身心投入工作，有時需要熬夜。她標注的是地圖方面，不同屬性的物品對應不同的顏色，樹木是深綠色，草地是淺綠色，籃球場是藍色，房屋是紅色。這份工作反過來影響她，每次走在路上，看到小區附近的學校，楊晶晶控制不住地在心里想：教學樓屬于房屋，房屋是紅色的。
而面前的路，如果寬度長于5米，應該是一條道路，如果小于5米呢？可能是一條私家車道，如果在別墅區或商業區，那又是不同的標注。這是她最近最厭煩的項目。
不是每一次都能心情平靜，像數念珠一樣做完，她不是一個有耐心的人，每個項目相似，差別細微，打開圖片密密麻麻，全是數據和線條，楊晶晶開始煩躁：“又要改線，又要改路寬，真的很煎熬，完全做不下去。”錯誤率變高時，效率也在下降，一張圖可能要做上一個小時，甚至更久。
深度學習的人工智能
這是數據標注員工作和生活的常態，在各個視頻平臺搜索，你都能輕易看到，他們可能在車間，可能在家里，相似的是電腦屏幕，微微皺起的眉頭，以及長久的沉默。
五年前，在河南鄭州某個小縣城，20歲出頭的李騰就開始習慣這種沉默。他們在類似電商園里的工作室，不大的房間里有二十幾臺電腦，李騰是第三個員工，此后趕上暑假，有剛高考完的畢業生、放假的大學生，最多有十六七個人。假期結束，只剩下五六個。
李騰干的項目據說和百度對接，每人發一份視頻和文字教程，看好后做練習題，正確率達到標準，就可以開始干活。他覺得沒什么難度，“也是底層工作，就跟搬磚差不多。”
工作室老板和李騰年紀相仿，很早輟學，知道的渠道多，經常干冷門活計，老板介紹，這是大數據，無人駕駛系統的基礎架構，李騰覺得“怪高大上的”。
他的工作和楊晶晶類似，但那時工作內容比現在簡單得多，主要是2D平面圖像，導航車拍攝路上的照片，數據標注員負責標注：這個障礙物是欄桿，是紅綠燈，是人，是狗，一組照片標完，錢就到手，計件結算。
逐漸熟練后，最多時，李騰一天能拉6000個框，工作將近12小時，但現在，單個框價格已經從1毛2分降到了6分甚至以下，還有些工作在項目單上消失了，李騰猜測“可能是被有背景的工作室截下了”，事實上，由于AI的自動識別能力也在進步，這些工作已經不需要人來做了。
兩年下來，李騰的頭發掉了一堆，他仗著年輕，把這份工作當成全職，一天最少標注8小時，到了飯點也舍不得放下電腦，只能家人送飯過來，然后抓緊扒幾口，繼續拉框。
高強度工作帶來的，是比楊晶晶更嚴重的“癥狀”。那兩年，走在路上，看到行人，身體朝向多少度、是站是蹲、身側是一根柱子還是一片圍欄，李騰都會在心里拉框。他還曾為美顏軟件做過標注，眼睛、睫毛、嘴唇，每樣都有對應顏色，為了提高效率，李騰反復背下這些信息。有一天，他和家人對視，發現自己在心里無意識地對熟悉的五官開始框選、填色。
他也在那時養成了聽恐怖小說的習慣，為了緩解標注的枯燥和重復感，李騰一般會聽語音電臺、有聲小說作為背景音，其中恐怖小說效果最好，汗毛豎起的時候，睡意也消失大半。哪怕現在已經從事其他行業，他的電臺會員仍在續費。
老師
剛入行時，屏幕那邊的培訓老師比自己年輕，這時常讓楊晶晶有些尷尬，尤其是當標注內容出錯時——自己做老師時，她經驗豐富，被所有人喜歡，現在卻又變回了學生和“小白”，只能重新學習。
和楊晶晶同批入行的人，有不少都辭職了，還有的一直停留在最初水平，只能做最簡單基礎的工作，比如標注一些方言、語料，工資極低，楊晶晶已經開始上手中上難度的工作了，涉及到一些畫圖技能。
她把這歸結于自己的學習能力，有時老師直播講解的內容不甚清晰，楊晶晶判斷“他自己會做，但不太擅長講給別人”。她覺得自己的溝通和表達能力更好，可以給其他人轉述更清楚，可惜大部分時候，她和同事們沒什么交流機會，只有項目出錯時，才會簡單對話幾句。
一切和做教培時太不一樣了。那時，楊晶晶比大部分教培同行學歷低，但學生們都喜歡她，最初教課時，她每次都要課前突擊復習，或者干脆說“這道題老師也沒有弄明白，我們一起研究好嗎？”，學生們從來沒遇到過這樣說的老師；后來她被調到管理層，找她的學生更多了，求她幫忙開導心結、規劃未來，下屬們也佩服她“擅長和學生打交道”，這都讓楊晶晶覺得自己“在機構里是不可替代的”。
她有著不少觀察，學生們缺乏生活技能，因為高考而焦慮，對未來含糊不清，楊晶晶能和他們打成一片，是看到學生人格的那個人。外地參觀學習時，她偶遇一個輕生的高三學生，在場的老師都不敢說話，她上去抱住學生大腿，阻止他跳樓，安撫談話，后來離開時，那個學生給她鞠了一個90度的躬。
那是她職業的高光時刻，“大部分老師都只會教書，不會育人。”她覺得自己會育人。哪怕現在，每年高考季，還是有新的學生和家長被她的老客戶推薦，請她幫忙做志愿規劃。
楊晶晶做教培時的工位。講述者供圖
但現在，這些都派不上用場。數據標注不需要任何共情和感知。每一個數據標注員都面目模糊，楊晶晶和同事們都不知道彼此的長相、性格和現實生活，可能某天換了人也不知道。
有些時候，楊晶晶感到難以忍受，同事像網友，而所謂的“學生”——被標注的數據沒有情緒，不會給“老師”任何正向反饋，AI更不會，她甚至不了解數據具體供應給哪些AI，國內的還是國外的——這都有保密協議，數據標注員很難知道產品如何落地。
唯一會變化的，只有隨著標注數量而跳動的工資，連標準也不具體，楊晶晶大概知道，它和標注的平方米有關，有點像粉刷工。這談不上任何價值感，更別提教育，宣傳語里“AI的老師”，成為了一個輕易就能被戳破的騙局。
但她依然沒放棄。她盤算著，等學得再深入一點，掌握了技術內容，就可以給數據標注員講課，對著屏幕后的真人，自己肯定更親切、內容更加容易理解，畢竟“我教別人學東西比他們更好，因為有時候做技術的，教課不是特別全面。”
藥渣
不過，這個計劃的前提是，數據標注員依然被行業需要。有一次，一個之前認識的行業“大佬”講起，“未來哪怕是你家門前的一棵樹，一片葉子，都會被標注。”語氣興奮而夸張。楊晶晶有種說不出來的感覺，這似乎是必然的未來，她心里也有期待，但“所有行業都被替代了之后，人怎么辦呢？”
楊晶晶不止一次感受到，“它太聰明了，教會它，它就替代我的工作。”她剛入行時做過的比較基礎的標注項目已經取消了，現在，“AI已經能自己識別了，它不需要（人）了。”
已經轉行，但偶爾還會做數據標注中介的趙一珥說，數據標注員起初是藥材，看起來平平無奇，熬制成中藥卻能發揮作用，可當一切都被“熬”給了人工智能之后，智慧、精力都被榨干，就成為了人工智能的藥渣。
“如果你告訴他，熬的過程很痛苦，你覺得他會來嗎？”趙一珥每次宣傳招聘一般會說，這是前沿行業，和人工智能、自動駕駛相關，底薪3000塊，多勞多得。事實上，大部分員工都只能拿到底薪，每天要求的標注量太大，很少有人能超額完成。大部分員工會在三個月到半年左右流失，“那就招下一批。”
這是個吸收人體智力的行業，但人從中學習到的技能有限。不過，趙一珥會描繪成：這份工作讓見證了目前科技發展的最前沿，是很多科技公司最急需的內容，通過你的標注就能知道行業發展方向，以及未來趨勢——你可以把握未來。
但如果聽實話，趙一珥的聲音抬高，帶著諷刺：“沒啥作用，你說你天天畫個框你有啥作用？”
“他們不會意識到自己是藥渣，入行（招的）就不是那種很聰明的人，很聰明的人就不會去干數據標注，你知道嗎？”他說。
數據標注員的基礎薪資也在下滑，虛假宣傳、層層外包越來越多，趙一珥覺得，行業已經開始走下坡路了；但另一方面，從業人員的素質要求在提升，基礎碎片內容要么被AI取代，要么單價極低，而更高價格的工作，對學歷和專業的要求都在上漲。
半個月前，趙一珥剛把一個單子轉給北京外國語學院的研究生團隊，那是一個涉及土庫曼斯坦語的標注，“只能找研究生來做。”
“AI也在學習。”趙一珥形容，人工智能起初是一個小學生，經受九年義務教育的人就可以教它，“但現在它越來越聰明，可能差不多是高中水平了，就需要更高學歷的去教它。”
并不是所有的AI都是聰明學生。和現實的學生一樣，“優等生”可能出自最頂級的科技公司，背后有更高級的算法、更完備的數據支持，而其他“在普通中學就讀”的AI，則沒有明顯的“智商”差異。
“在特定框架內教它還OK。”有四年工作經驗的AI訓練師宋子露說，標注最終目的是得到數據，訓練出更好的模型，而人工智能想要更好適用于場景，往往需要訓練師。“教機器人像教小孩，可能比小孩還要再笨點。”她說，教育孩子也一樣需要規則，比如“今天就是不能吃棒棒糖，哭也不能吃”。
還有一點是非常耐心地重復，宋子露還是覺得教小孩更輕松，不用重復那么多次，機器人起碼需要訓練10-15次。
這些都是楊晶晶不了解的，數據被標注后的流向——實際上，楊晶晶找到的“做老師的感覺與體面”，可能是整個人工智能行業最下游的那個。
相比之下，宋子露更像AI真正的“老師”。她也和楊晶晶這種外包數據標注員打過交道，他們曾在公司駐場工作。標注員給宋子露的感覺是壓抑的：工作時間幾乎沒有交流，很少有人說話，嚴格遵守上下班時間，像現實里被設定好程序的“機器人”。
近幾年，宋子露和趙一珥一樣，感覺行業在下滑。普通公司處境尷尬，做AI創造的價值有限，落地存在困難，放棄了又可惜，畢竟“這似乎和未來緊密相關”。
宋子露入行那幾年算是大爆發時期，但具體從什么時候，風頭漸漸過去，很難找到確切節點。而數據標注員們可以從單價上感知，1毛、8分再到4分，一條向下的折線，對于宋子露來說，就是去年年底，一個項目被臨時取消，然后她被裁員。
緊接著，自己的AI學生也被砍掉，這讓宋子露忽然對自己的價值和成就感產生了懷疑，“好像沒有在這個行業留下任何東西。”
她起初以為，哪怕到不了“桃李滿天下”，至少真的有“學生”長大成人，她甚至會幻想，自己的孩子長大之后，可以很自豪地告訴他，“這是你媽媽當年教的AI。”但事實是，AI被關閉后，宋子露再也找不到它。
ChatGPT的來臨，多少給宋子露帶來了一些信心：不少人都相信，這個行業能再度煥發生機，跟AI相關的新聞開始每天更新，世界正在飛速變化：每個行業都不可避免地要和AI打交道、AI實現商業化落地之后，需要找到客戶、落地產品，然后就到了AI訓練師的工作，這一切看起來并不遙遠。
體面
今年1月，楊晶晶回到西安定居，旅居那段時間，她喜歡上了參加交流會，一般發生在小酒館或者咖啡廳，不少人會分享自己的生活、工作和想法，這也是她為社交做出的努力。剛到西安沒幾天，她就忍不住又參加了一次交流會。
她注意到一個女孩，和她算半個教培同行，做留學工作。起初楊晶晶有點驚喜，很想和她多說幾句話，但她沒想到，在分享完自己現在的工作之后，那個女孩不斷地否定她：“你的生活方式是錯誤的。”這是楊晶晶第一次在交流會上被指責，女孩把她從頭批到腳，“你做著這樣一份不穩定的工作，自己心里也覺得不安穩。”
楊晶晶有點生氣了，她想“你和我講穩定？經過疫情，你覺得什么是穩定？大廠都有35歲的淘汰期”。但她最后沒有反駁，不想讓人難堪，她找了個借口，提前離場了。
她開始想念在成都的日子，說自己是數字游民、做標注時，楊晶晶能明顯感受到身邊好奇的眼光、覺得她很酷；而在西安，她只好退而求其次，“前教培機構從業者”，但馬上會被追問，“那現在呢？失業了嗎？”
最后她只好說是“一個簡單的地圖繪圖員”，再后來無所謂了，“我就說我是個畫圖狗。”
楊晶晶變得更沉默，也不愿意出門。實在標注不下去、不想干了，她就會逼自己看人們早高峰趕地鐵的視頻：狹小的車廂里，每個人都被擠得疲倦、失去尊嚴的樣子，只是看著就感到痛苦。楊晶晶看了一會兒，忽然又能打起精神來，爬起來繼續標注，“感覺有點變態。”
楊晶晶近期參加的交流會。講述者供圖
2月底，楊晶晶又參加了一場教育行業面試，希望有條退路。面試前，楊晶晶給自己打了預防針，覺得“他們肯定瞧不上我”，應聘者一共8人，全是前教培機構從業者，來自新東方、優勝和學而思，他們都表情熱切，急迫想要得到工作。
在那個場景里，楊晶晶忽然有個奇怪的聯想，好像去了那種帶服務的KTV，每個人都在被挑選，面試官的態度輕浮、不尊重，一律把他們都歸為“搞應試教育的”，并要求上班時間是下午1點到凌晨12點。其他人都忍了下來，她有些崩潰了，為什么會是這樣的？她強迫自己留下，但表現得很不耐煩，差點和面試官吵起來。
那之后兩個星期，楊晶晶沒再出門，她不得不承認，還是受到了一些打擊。生活變得只剩下標注一件事，她開始嘗試著在標注公司帶幾個“學徒”，這起碼又是老師了。
但糾結和焦慮總會突然刺痛她，就像標注圖片上一團亂麻的線條，半個月前，楊晶晶又換了個項目，工作也停了幾天，她解釋：“AI越來越聰明，原本類型的數據升級了，要更新項目。”某個下午，壓力堆到一起，楊晶晶覺得太憋悶，她已經很久沒有和人說話了，除了扔垃圾，連門都不怎么出。她趕緊又投了一份簡歷。
幾天后，楊晶晶接到了面試通知，職位是高考志愿規劃師。她面試表現得不錯，但要求6000元無責保底月薪，提成按志愿單量給，和她競爭的另一個女孩，研究生剛畢業，只要4000元底薪就干。
很快，楊晶晶收到了拒絕回復，她無可奈何，“那個女孩還要租房，四千塊錢怎么也愿意？工資就是這樣被卷下來的。”
她又回到了標注的生活。一個好消息是，ChatGPT的火熱是個明確機會，因為只有通過大量的數據標注，才能對AI進行算法訓練，“這是一個前置動作。”楊晶晶還有另一個邏輯，哪怕AI學習能力再提高，那些最基礎的工作沒有幾年也標不完，“我們國家這么大，光方言就有多少種。”
這讓楊晶晶開始著手做培訓了，先從社交賬號開始，在“同城找工作”、“副業兼職”話題下，她發了幾個帖子：基礎地圖繪制，可遠程兼職，帶徒陪跑。3-5天上手。西安附近可面談。她錄制了視頻作為教學參考，簡單講解了些數據標注內容，配文“我只工作不上班”，標簽“努力工作快樂生活”，還建了自己的培訓群，在里面答疑解惑，分享一些簡單的標注項目轉單。
重新和人打交道，楊晶晶終于找回了那份久違的體面——視頻評論區，一個加了她培訓群的網友留言：“特別好，這兩百花得值，以后要開始副業賺錢了，謝謝楊老師。”
（文中講述者為化名）
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