大学毕业生正投身于训练AI模型的工作——彭博社

一名工作人员正在向用于测试和开发人工智能程序的系统中输入问题。

摄影师：詹姆斯·麦克唐纳/彭博社自从杰克逊·斯佩尔曼在初中拿起长号的那一刻起，他就立志以音乐为职业。“音乐将百分之百成为我余生的一部分，“这位来自佛罗里达州威灵顿的22岁青年说道，他于六月获得西北大学音乐与认知科学双学位。除了学位证书，斯佩尔曼毕业时还获得了一份可写入简历的新工作：人工智能训练师。在毕业前的几周，他表示自己以每小时50美元的报酬，负责教导大语言模型如何分析乐谱并解析音乐理论的基本要素：节奏、和声、歌词。

“他们正在训练AI掌握我从未想过AI能胜任的内容，但有了我们的专业知识，这很快就会实现，“他说。

从音乐到金融、法律、教育、统计学、病毒学、量子力学等众多领域，高度专业化学位项目的毕业生们正运用其专业知识，使AI模型变得更智能、更精密。这份高收入的副业对学者、学生和应届毕业生极具吸引力，尤其是在联邦经费削减影响科研投入，且初级就业市场停滞的背景下。

斯佩尔曼表示，他每周花费约10小时进行训练工作，总共赚取了几千美元。他说，该模型对音乐理论的理解仍存在明显不足。同时，这段经历让他对像他这样的创意工作者的未来感到些许不安。“当我们开始强调在传统艺术和创意领域训练人工智能时，这让我非常担忧，”斯佩尔曼说。“然后，当我在完成这些任务时，我意识到，‘我正在为此出力。’”训练人工智能是斯佩尔曼从未考虑过，甚至从未听说过的工作，直到四月份，他收到了来自Handshake的招聘人员的联系。

Handshake成立于2014年，是一个面向大学生群体的类似LinkedIn的职业和社交网站，已成为大学生和应届毕业生进入就业市场的首选平台。它直接与大学职业办公室和雇主合作，发布职位空缺，并促进实习、奖学金和更长期职位的招聘。一月份，Handshake看到了进入一个新市场的机会：人工智能领域。人工智能实验室开始在Handshake上招聘，寻找年轻专业人士来增强大型语言模型对高级主题的理解。Handshake轻松地充当了实验室与广大年轻专业人士网络之间的中介，悄悄地建立了一个新部门——Handshake AI。针对受过高等教育的人群，它将人工智能训练职位宣传为一种奖学金项目。

每小时160美元

Handshake最初并非在寻找程序员。该公司面向斯佩尔曼这样的音乐专业毕业生，以及植物生物学家、化学家、教育工作者、物理学家和食品科学家等各类专家发布招聘广告，时薪根据专业领域和所需技能水平从30美元到160美元不等。Handshake的招聘人员开始在其平台上联系学生，邀请他们申请"模型验证专家研究员计划”（简称MOVE）。该公司还联系了200多所学校的职业指导办公室，通过群发邮件和校内招聘公告板宣传这些工作机会。六个月内，Handshake为自称全球前五的AI实验室招募了1000多名AI训练师执行任务，但拒绝透露具体公司名称。

今年早些时候，Handshake从数据标注实验室Scale.AI挖来两名高管，该公司近期刚获得Meta Platforms Inc.的140亿美元投资，以加强其AI业务。成立于2016年的Scale通过为顶尖AI实验室提供海量人工标注数据而声名鹊起，这些标注工作通常外包给每小时仅赚几美元的海外承包商。但最近，各实验室开始寻求一种新型人力投入——更专业、更技术化、更精密。

“2022年OpenAI发布ChatGPT后，所有大型科技公司和其他实验室都开始冲刺研发，这过去两年催生了整个市场，“前Scale高管、现任Handshake AI首席战略官的Sahil Bhaiwala表示。他解释道，AI训练（或称数据标注）主要有两类：监督微调——训练师会带着预设答案提示模型，以强化其在特定子领域的推理能力；强化学习——训练模型在用户提问时更符合人类偏好地回应。Handshake鼓励招募人员用专业领域知识"难倒"AI模型，只要存在明确正确答案，推导过程越复杂越好。AI技术的突破使劳动力市场呈现两极分化。盖洛普6月调查显示，当被问及是尽可能回避还是尽快拥抱AI时，近三分之二美国成年人选择前者。

这种分歧在学术界同样显著，随着ChatGPT等聊天机器人的兴起，人们对人类专业知识未来价值的忧虑浮出水面。一位专攻化学物理的博士向彭博社透露，她研究的模型能轻松回答那些耗费她多年论文研究才解决的问题。

重塑职业理想

当博士生和其他高技能专家助力AI模型迈向更复杂的高度时，他们也在思考AI应如何应用于研究和日常生活。26岁的杜克大学药理学博士生凯瑟琳·伊曼纽尔表示，她加入Handshake研究员计划是因为相信AI带来的信息民主化。“我十分欣赏AI能让没有专业学位的人更容易获取信息技巧和数据分析能力，“她说，“但使用者至少应该确保其准确性。“伊曼纽尔在田纳西州橡树岭长大，这个约3.1万人的小镇二战期间曾是曼哈顿计划的核武器研发基地。“那里至今保留着能源部下属的超级计算机中心，这塑造了我对科学与计算的认知，“她回忆道，“但从小在原子弹诞生地成长也让人困惑——你不知该如何看待这段历史。“她注意到同龄人对AI的态度分化：有人用它推进研究，有人则全盘否定，认为其削弱了批判性思维。在药理学领域，科学家正利用AI加速蛋白质建模或药物相互作用分析等耗时工作。本月微软公司刚发布能数小时模拟蛋白质结构的深度学习模型。伊曼纽尔认可这项技术，并不担心研究者会被取代。“博士的价值在于发现领域新知识，这恰恰是ChatGPT与生俱来做不到的。“Handshake要求申请者相信其"专业能力能超越当前AI系统”。哈佛大学政治经济学家大卫·戴明认为，随着生成式AI普及，这种认知将成为常态。“当虚假内容能以假乱真时，辨别真相和可信来源将变得极其困难，“戴明指出，“拥有深厚专业背景的人会愈发珍贵，因为他们掌握着训练数据之外的知识。“Handshake提供内容标注、AI伦理等课程作为研究员上岗前提，并颁发认证证书。创始人巴伊瓦拉预计，AI素养徽章将像Python和Excel技能一样常见于简历。“在AI无处不在的未来，没人能预知工作形态，“他说，“但可以肯定的是，那些善用AI、懂其局限并能监督它的人将在经济中占据优势。“埃默里大学物理学博士古加·戈吉亚经历多份数据标注工作后，于四月加入Handshake。如今他指导研究员优化AI训练提示词，提升模型复杂度。“它瞬间融合人类知识与智慧的能力，总让我感到神奇。“戈吉亚感叹道。

对于该项目的申请者来说，魔法并非总是主要吸引力。戈吉亚表示，随着政府资助削减的连锁反应波及各个领域，他遇到许多博士生通过标注数据和训练模型来维持生计。“现在空气中弥漫着更多绝望的气息：‘哦，有一份工作，我投入10小时就能赚到足够支付账单的钱？给我报名吧。拜托，我怎样才能得到它？’“他总结了一些学者在听说这个项目后的反应。由于他们通常作为独立承包商工作，AI训练师通常无法获得与全职员工相同的保护。在加入Handshake之前，戈吉亚有时同时处理多个数据标注合同，每周进行多达65小时的AI训练。他说，与他合作的一家公司未能支付他全部的工作时间工资。

“作为一个三岁孩子的父母，为了维持某种稳定的收入，我肯定必须优先考虑一些稳定性，“戈吉亚说，他最初希望在决定离开学术界后为NGO或行业研究机构工作。

随着更多学者改变职业抱负，研究职位市场的崩溃可能会使AI模型的开发者受益。

丹肯·吉西尔瓦于2018年从肯尼亚来到美国，在宾汉姆顿大学学习化学，渴望从事药物发现工作。去年年底，当他完成关于癌症治疗的论文时，他开始申请全美制药行业的职位。他很难找到工作。他收到的一份工作邀请后来因资金削减而被撤回。目前，他已停止寻找行业研究工作。相反，他每周投入约20小时测试大型语言模型在高级化学概念上的表现，以找出其推理的不足之处。虽然他原本计划从事更传统的研究工作，但他认为开辟一条新道路是有价值的。“随着时间的推移，我觉得我会进入研究领域，但仍与AI结合，“吉西尔瓦说。“我知道这是整个世界的发展方向，我很高兴能成为其中的一部分。”