Wilson是庞大的全球自由职业者网络的一员，他们正帮助Outlier AI和Handshake AI等公司训练AI模型。
他们中许多人每小时仅赚取约20加元（合14.6美元），工作不稳定，属于“零工”性质——没有固定工作时间或福利。
一些更专业的工作，如校正科学数据，时薪可达40加元，但工作量不稳定。
专家称之为“微调”（fine-tuning）——通过评估AI的回应，并通过“基于人类反馈的强化学习”（RLHF）来重新训练系统，从而完善模型的阶段。
当ChatGPT或Claude听起来“像真人”时，正是像Wilson这样的人训练它们变得更“自然”。
据母公司Scale AI称，Outlier AI在50个国家拥有超过25万名合作者，其中81%拥有大学学位。
然而，市场正在变化：由于AI日益复杂，对普通劳动力的需求下降，取而代之的是具有专业知识和高等学历的人才。
一些新模型，如DeepSeek（中国），已将部分微调过程自动化，使人类劳动力更容易被替代。
尽管如此，AI仍然严重依赖发展中国家的廉价劳动力。肯尼亚、乌干达、菲律宾的许多工人每周工作长达70小时，时薪仅略高于1美元，工作条件被称为“数字血汗工厂”。
研究员James Muldoon表示，数百万人正在通过单调乏味的工作“喂养”AI，而这正是全球AI经济的支柱。
📌 总结： AI“魔力”的背后，是数百万名隐形的AI培训师。例如：DataAnnotation公司专门检查AI的语法、准确性；Outlier AI在50个国家/地区拥有超过25万名合作者，其中81%拥有大学学位。趋势是：普通劳动力需求下降，因AI日益复杂，转而需要具有专业知识和高等学历的人才。然而，AI仍严重依赖发展中国家的廉价劳动力（如肯尼亚、乌干达、菲律宾），他们每周工作70小时，时薪仅>1美元，处于“数字血汗工厂”之中。
