人工智能行业的技术迭代正在悄然改变其底层支撑力量的构成。过去几年，肯尼亚、菲律宾等地的数据标注工作者群体，曾以每小时不到2美元的成本承担着海量数据的基础标注工作。如今，随着更复杂的AI模型登上舞台，行业重心正转向对专业深度知识的需求。

新媒网跨境获悉，包括Scale AI（美国）、图灵（Turing，美国）和Toloka（荷兰）在内的人工智能数据服务公司，近期正积极招募来自生物学、金融、物理等专业领域的顶尖人才。这些拥有深厚学科背景的专家，正协助AI研发团队构建更为精密复杂的训练数据集，为新一代人工智能系统的进化提供关键养分。

推动这一转变的核心动力，是类似OpenAI（美国）的o3模型、谷歌（美国）的Gemini 2.5这类"推理"模型的兴起。这类模型对训练数据的质量、深度和逻辑链条提出了前所未有的高要求，远非简单图像画框或文本筛选能满足。荷兰Toloka首席执行官奥尔加•梅戈尔斯卡娅(Olga Megorskaya)指出，长期以来，行业目光聚焦在算法模型与算力提升上，数据质量这一环相对被忽视。"如今，整个领域正逐渐意识到高质量数据在模型训练中的决定性地位。"

这种转型也直接体现在资本流向的变化上。今年六月，科技巨头Meta（美国）向美国数据公司Scale AI投入巨资，使其估值跃升至290亿美元。更早的三月，总部位于加利福尼亚的图灵人工智能完成了1.11亿美元融资，估值达到22亿美元。五月，由杰夫•贝佐斯(Jeff Bezos，美国)个人投资公司领投，荷兰Toloka也成功获得了7200万美元的注资。新媒网跨境认为，资本市场的动向清晰地印证了高质量数据服务正成为AI竞赛中的新赛道。

传统数据标注工作内容正经历深刻变化。过去，标注员的任务相对基础：在图片中框选物体、描述图像内容、优化语句流畅度，或是从海量数据中过滤掉不良信息。为了喂养"数据饥渴"的早期模型，工人们需要在极短时间内处理大量碎片化任务。梅戈尔斯卡娅坦言，如今这类基础任务的需求量显著下降，"其中很大一部分已被自动化工具替代。"

肯尼亚数据标注员协会主席Joan Kinyua观察到了本土工作形态的转变。当地工作者正转向更多依赖本地语言技能和文化背景的任务，例如小语种数据处理、本土化内容审核等。同时，一个新角色正在兴起——对AI生成内容进行人工质量把关的"最终检查员"。

"模型现在渴求的是真实人类进行知识性工作的轨迹数据，以及在模型犯错时获得精准的反馈。"图灵人工智能联合创始人兼首席执行官乔纳森•西达尔特(Jonathan Siddharth，美国)这样解释行业需求的变化。为了训练出能在编程、物理、金融等专业领域表现出色的模型，头部AI公司愿意为顶尖人才和复杂数据集支付更高溢价。

西达尔特透露，为吸引各行业专家加入，图灵提供的薪酬通常比专家原岗位高出20%到30%。虽然数据成本在AI公司总投入中占比约10%至15%，远低于算力支出，但"这依然是一笔足以重塑人才市场的巨额资金"。

专家参与的深度正推动AI能力的边界。以"思维链"(chain-of-thought)功能为例，它要求AI模型展示逐步推理的过程。这种能力的训练，正是通过让人类专家亲自演示如何拆解复杂问题来实现的。软件工程师可能被要求编写与其专业相关的代码任务，并进行调试和安全检查；验证一个物理理论则需要物理学家设计验证方案、软件工程师构建模拟器、数据科学家分析结果。

"这意味着，最终诞生的模型，其能力将超越单一领域的专家，更像是融合了物理学、计算机科学与数据科学顶尖智慧的结晶。"西达尔特这样描述专业数据带来的可能性。这场静悄悄的人才结构升级，正从底层重塑着人工智能的未来轨迹。

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