主要的AI公司正在為非洲和亞洲的廉價數據標記工人提供熟練的高薪專業人員，以幫助培訓更智能的模型。
之前，數據標籤工人主要得到簡單的註釋任務。但是，AI公司已經意識到，改進其模型需要大量數據。結果，期望工人每天更快，完成數百個任務，從而將其轉移到行業專家。
擴展AI，Turing和Toloka正在僱用更多的專家
開發包括OpenAI的O3和Google的Gemini 2.5在內的“推理” AI系統，加快了從肯尼亞和菲律賓等國家向更熟練的個人的低薪工人轉變。
Scale AI，Turing和Toloka等公司已經在生物學和金融等領域聘請了領先的專家，以支持AI團隊生成更精緻且複雜的培訓數據集。
Toloka的首席執行官兼聯合創始人Olga Megorskaya甚至評測說：“ AI行業長期以來一直專注於模型和計算，數據一直是AI的監督部分。最後，數據 [the industry] 正在接受數據對培訓的重要性。 ”
自從投資者最近的戰略轉變以來，規模AI，Turing AI和Toloka都在增加了投資者的興趣。梅塔（Meta）在6月對AI的150億美元投資將其估值提高到290億美元。 3月，圖靈AI以22億美元的估值獲得了1.11億美元，5月，貝佐斯探險隊（Bezos Expeditions）領導了托洛卡（Toloka）的7200萬美元投資。
圖靈支付其專家比目前的薪水高約20％
肯尼亞數據標籤協會負責人瓊·金努亞（Joan Kinyua）解釋說，現在要求標籤者執行取決於他們對當地語言和文化細微差別的理解的任務。
該組織還看到了人類審查AI生成的內容的質量保證作用的提高。由於OpenAI，Anthropic和Google致力於創建可能超越人類智能的模型，因此優先級是轉移到數據準確性和專家分析。
數據標籤公司Turing AI的聯合創始人兼首席執行官Jonathan Siddharth還聲稱，要改善AI模型，有必要使用來自真實人類使用的培訓數據，尤其是在復雜的任務中，並了解這些模型在這些情況下如何崩盤。
他甚至指出，完全先進的AI系統不僅表現不僅要優於物理學家，而且比在建造它所需的所有領域中的所有頂級專家都變得更加聰明。
他補充說，圖靈賠償薪水比目前的收入高20-30％的專家。儘管AIFIRMS僅將其預算的10–15％獻給了數據，但與湧入計算資源相比，它仍然轉化為大量的金融投資。
Toloka的Megorskaya還認為，諸如經過思考鏈的功能（這些特徵）通過人類專家的演示來開發AI模型如何逐步解決問題，這些專家將問題分解為較小的組件。
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資訊來源：由0x資訊編譯自CRYPTOPOLITAN。版權歸作者Nellius Irene所有，未經許可，不得轉載
