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本文来自微信公众号：字母榜，作家：马舒叶欧洲杯投注入口，裁剪：王靖，题图来自：AI生成

为了拿到新数据、西宾AI大模子，互联网大厂们正在亲身下场，以单次300元不等的价钱招募“AI灌音员”，定制语料库。

北京某互联网大厂从年头便运行招募素东说念主为大模子灌音。两东说念主结组、单次3小时，包括80分钟的目田聊天，有领导词的60组对话，单次结算金额为300元。

长达3小时的灌音，有至少2名职工全程伴随。“对话不成水时长，要有内容和信息，质地太差会酌情扣款”，“不成修改领导词，大模子相识不了”。从晚上6点到9点，该大厂职工在录制经过中的指示，则更多表露着关于灌音质地的关注。

履行上，成皆、太原、贵州等二线城市，早已成了字节、百度、阿里等大厂的AI数据外包之城。“旧年，数据标注、方言诵读，专科生就能作念。当今招的皆是211、985的实习生带外包。”某大模子产物司理示意。

在9月刚刚推出视频大模子的MiniMax，其独创东说念主闫俊杰告诉字母榜，在上海，除了语料公司的高质地数据除外，MiniMax也会采购一些平台化数据。

数据、算法和算力是AI大模子的三大守旧，其中数据是大模子进行西宾的根基。但由于互联网数据散布在不同平台，并被重重壁垒所环绕，AI大模子不错用来西宾的公开数据正在走向缺少。

6月，接洽机构Epoch AI发布了一项新接洽测度，可用于AI语言模子公开西宾的数据，将在2026年到2032年间，被科技公司破费。而早在2023年5月，OpenAI首席延迟官阿尔特曼便公开承认，AI公司在不久的改日会破费互联网上通盘的数据。

若何寻找高质地的新数据“喂养”大模子，成了通盘AI大模子团队的共同难题。

由于存在私自使用第三方数据的嫌疑，一些大公司屡屡堕入纠纷。8月，OpenAI被特出100位YouTube主播集体诉讼，指控其私自转录了数百万个YouTube视频来西宾大模子。英伟达、苹果、Anthropic等巨头也涉过火中。

关于大厂而言，领有我方的闭源高质地数据，才能保证喂养大模子的数据时效性和质地。而跳过品控不稳健的第三方平台，试图亲身下场为AI写“脚本”，大约是大模子厂商们的一条新门路。

一

本年头，在小红书等平台上，暗暗出现了标价300元一次的AI灌音兼职。

比较起BOSS直聘等平台30~55元时薪的AI灌音兼职，300元单次、录制地在北京的所谓“头部大厂灌音兼职”显得颇具吸引力。

8月，通过微信被拉到灌音群内时，字母榜发现群内还是有了200多名等候灌音的东说念主。由于功令为2东说念主一组录制对话，时刻长达3小时，进群后，“找搭子”“有东说念主和我一齐录吗？”的微信音讯弹出得最多。

而履行上，300元一次，作念AI灌音员，“给AI写脚本”并不简易。

率先在灌音前，通盘东说念主皆必须上传一段2~3分钟的对话灌音作念“样音”，大厂的审核东说念主员要通过样音的抑遏来决定是否奉告兼职灌音。而这个经过会有3名职工老成审核，其中2名职工审核皆通过，才能告成预约灌音时刻，要是欠亨过，还有交叉审核。

在样音二审事后，张雪在提交样音的第二周预约了晚上6~9点的灌音时刻。而在群聊内，不少东说念主皆被卡在了样音身手，“审核淳厚心爱能聊的，爱聊的。”情谊精湛的对话，内容有主题，让更多的东说念主卡在了筛选的第一说念门槛。

图注：灌音群  图源：字母榜截图

录制当晚，张雪隔着灌音室的透明玻璃坐在椅子上，调度到语音能够被清亮录入的最好位置，通过耳机收听大厂职工的指示。

第一个身手，就是两东说念主80分钟的无主题目田聊天。而大厂东说念主员的条件，则是聊天不成是“片汤话”，要有内容，同期每个话题皆不成特出10分钟，何况不成出现大段大段的独白，要保证是相对平均的对话状况。

张雪和搭档在灌音室内隔着遍及的头麦对谈，尽量约束顿地语言80分钟。同期，还要尽量克制躯壳不成乱动，发出咳嗽声、笑声等滋扰灌音质地的声息。

为了保证语音质地，大厂东说念主员通过耳机时时插入，领导出现了噪音要再行录制，或者聊天“不当然，领导思绪过重”，也要再行录制。高质地语音的循序是聊天当然、话题连结，情谊积极但不成抢话，还要有内容、不活水账。经过反复重调，第一个身手就破耗了近2个小时的时刻。

而到了第二个身手，要录制有领导词的60组对话。尽管有了脚本可供参考，但手脚AI灌音员，张雪不仅要把柄情境编对话，还要保证严格的对话形式，即上一组对话是A末端收尾，那么下一组对话必须由B运行。

同期，为了相宜大模子的调试需求，每一次的指示皆必须清亮明确地说出领导词，“不错细心一些吗？不错更细心一些吗？不错再细心一些吗？”而在耳机内，大厂东说念主员也明确示意，脚本皆不错改，但惟有领导词不成动，换个说法，AI就可能难以识别。

为了保证灌音质地，灌音不清亮、吞字或者情谊不及，皆会再行录制。等录制末端，张雪离开大钟寺，时刻还是走到了晚上近10点。而一次3小时的灌音，该大厂的东说念主员一天要录制3场，每周的日程真实皆是满的。

除了北京，该大厂还是在上海、杭州、重庆、南京、成皆、天津等多个城市招募灌音员。

二

关于渴求新数据的大模子厂商们来说，“砸钱拿数据”的操作并不新奇。

2023年，跟着AI大模子成为新风口，大厂们不仅告成通过第三方公司购买数据，也创造出了“大数据标注师”、“AI裁剪”等外包岗亭。

2023年，小语种专科的阿琳，在考研期间就通过BOSS直聘等网站，运活动大模子“打工”。

通过一家叫作念“X数据”的公司，阿霖为大模子图片识别的笔墨内容作念验收，即训诲大模子图片识别后的小语种笔墨是否与图片一致。按照“一个词或一句话算一个核算框，一个框算1毛钱”的价钱，核算几百条，阿霖一次能赚几十元。

到了本年，阿霖通常通过第三方的数据公司接单，作念翻译类的 AI 数据标注，价钱涨成了1元多一条。但要东说念主工判断大模子翻译出的法语等小语种是否准确，标注员不仅要找出诞妄之处，还要用不同的情态，对5~6个大模子的翻译内容进行标注。“只怕看一条得花10~15分钟”。

为AI打工之后，阿霖也发现，这些大模子，一朝脱离了本来小语种的教科书语料库，关于酬酢平台新的用词，或者小世东说念主群的习用词，即本人的数据库莫得收录，大模子就运行降智，“受限于版权，学不到新的文本内容，翻译抑遏也受影响。”

除了第三方外包公司，大厂也栽种起了我方的数据基地。

举例，百度的数据基地散布在如南昌、阳泉、太原、贵州等非一线城市，并在这些城市完成数据标注、方言诵读等数据的蚁合，只需“招一些当地的专科生，会操作电脑就行。月工资也通常在3000~5000元之间。”好意思团也早就有了我方的驻厂AI西宾师。

不外，比较起舍得砸钱的大厂，大模子四小龙们思要拿到高质地数据，难度高了不少。

“中枢的闭源高质地数据，通常皆还是被大厂驾御，AI创业公司，致使是AI四小龙，皆可能只可拿到边际数据。”某大模子厂商的算法东说念主员Leo告诉字母榜。

由于高质地数据能够显赫普及模子抑遏，因此，在开源的公开数据除外，大模子厂商们为了末端时刻迭代，需要更高质地的数据完成西宾。但这些数据通常被大公司把合手，如国内的新闻数据掌合手在腾讯、字节等大厂里面，国外则由Common Crawl、GDELT、The Pile等占据。

在国外，即即是YouTube，也在6月底晓示，将向顶级唱片公司提供许可左券，以探究版权音乐用于西宾。OpenAI 一直在与 Politico、《大泰西月刊》、《期间》、《金融时报》等新闻出书商达成付费左券，使用并援用它们的新闻府上。

当要津数据主要掌合手在“渠说念方”里面，比如腾讯、字节和Meta等公司，要津用户数据早在挪动互联网期间被均分完了，要思末端时刻解围，AI四小龙率先就得交一笔不小的“数据费”。

三

关于厂商们来说，行至大模子创业下半场，“大数据幻觉”亦然大模子集体降智、测不出9.11和9.9哪个大的原因之一。

当字母榜在MiniMax的海螺AI内输入“一个小女孩怀里抱着一只布偶猫”，耗时2分钟，生成的6秒视频内，小女孩抱猫咪的手指细节丰富，仅仅怀里抱着的，并非一只布偶猫。

面临生成抑遏，MiniMax的视频大模子职工讲授，“这是因为用于西宾大模子的数据，在猫咪的绑定图片里，并莫得布偶猫。”

当模子生成的内容与现实天下事实或用户输入不一致，即大模子出现幻觉，运行“瞎掰八说念”。关于渴慕新用户的大模子厂商而言，生成抑遏显然决定了产物是否有契机出圈。

“输入的指示是索取8月通盘文娱新闻，抑遏AI生成的是2019年8月的文娱新闻内容。”在使用某头部大模子产物时，针织用户孔昉还是抓到了好几次AI“空话连篇”的一会儿，或是编纂出根柢不存在的援用文件，或是不成相识近两年的新主意，这让孔昉对大模子产生了信任危急。

当今，孔昉会同期用2~3个不同厂商的大模子“跑”归并个问题，然后交叉对比，关于时刻、数目、文件等要津信息，也和会过搜索引擎二次阐明，“当今AI生成很像抽卡，抑遏不可控，而且还容易智障。”孔昉无奈说念。

而高质地数据或将渐渐破费，思要处治“大模子幻觉”问题，拿什么数据来“喂养”大模子，显然颇为要津。

某接近百度的东说念主士告诉字母榜，大模子厂商们皆和会过三方公司告成购买数据，省时省力但并“不省事”，就是因为购买来的数据，不管是文本、灌音照旧视频，质地皆是不可控的。

关于积极发展B端客户的头部大模子而言，针对某个客户，更个性化地定制大模子成为如今大厂AI业务主要的收入开首。但思要西宾出这么个性化的模子，就需要相应高循序筛选下的数据来“喂养”，致使把柄不同阶段大模子的学习抑遏，进行数据需求的调控，“不是间隙买一堆语音来，大模子就能学会的”。

在某三方数据责任作念过AI翻译的阿霖也发现，“手脚提供数据的甲方，她场所的公司似乎并不真的眷注大模子生成的语音质地。”

关于专攻法语、西班牙语等小语种的阿霖来说，她需要为甲方同期对比5~6个大模子将小语种语音翻译成笔墨的生成抑遏，但只需要粗造地打分，关于生成的5~6份笔墨，到底有哪些细节的语言各别，能够若何编削，三方公司并不会接洽，“漠不眷注”。

而贫穷高质地数据，大约也恰是不少用户示意“用哪家的大模子生成的内容皆差未几”的原因，也恰是用户一朝“一家大模子收费，就告成换另一家”的根柢原因。

关于用户而言，声称追逐OpenAI，在时刻上继续迭代的国产大模子，大约并无本质各别，也谈不上成为诚意用户，这也给急着营业化的大模子厂商们蒙上了一层浅浅的暗影。

不错预感的是，为了处治营业化和用户拉新的要津问题，大手笔咬牙“买数据”，恐怕将成为大模子厂商们的新赛点。

（文中阿霖、孔昉、张雪为假名）

本文来自微信公众号：字母榜，作家：马舒叶，裁剪：王靖