引言：当外卖骑手和网约车司机成为零工经济的符号，下一个全民可参与的“线上职业”会是什么？在刚刚开幕的第四届数贸会上，一个看似藏在技术背后的行业——数据标注，正悄然推开“专家型标注”的大门，预示着一场人与机器协同的就业革命。

一、数贸会现场，一个被忽略的信号

154个国家、1800家企业参展的第四届数贸易博览会，不仅是数字技术的秀场，更是一面折射未来就业形态的镜子。

在“数据要素治理与市场化交流会”上，景联文科技CEO刘云涛提出：“传统数据标注模式已无法满足AI大模型的需求，未来需要的不再是‘人海战术’，而是‘专家智慧’。”这个观点意味着，未来医生可能标注医疗影像数据，律师标注法律文书，教师标注教育场景语料——专业知识正成为AI训练中的“稀缺资源”。

二、从“标框框”到“标知识”，数据标注正在“升维”

很多人对数据标注的印象还停留在“框出图中的猫狗车辆”，但事实上，随着大模型进入行业深水区，标注已从“体力活”进阶为“脑力活”。

●早期阶段：拉框、分类，重复劳动为主

●大模型阶段：需理解场景、判断意图、标注逻辑链

●未来趋势：专家基于领域知识进行“深度标注”，甚至参与设计AI认知逻辑

正如一位行业观察者所说：“AI越是聪明，越需要更聪明的人来教。”

三、未来工作新形态：每个人都可以成为AI的“老师”

“今天有多少外卖骑手、网约车司机，未来就可能有多少具备专业知识的线上标注人员。” 景联文科技CEO刘云涛这句话背后，是一个更具包容性的未来就业图景：

●地域不受限：偏远地区的医学专家也可以标注一线城市的医疗数据

●时间更灵活：专家利用碎片化时间参与AI训练，获得额外收入

●知识可变现：专业经验不再是封闭资产，而是可标注、可复用的数字资源

这或许将重塑“知识工作者”与技术之间的关系——不再是取代，而是共生。

四、为什么是现在？背后有两个不可逆的趋势

1. 大模型进入“场景落地期”

AI不再只是聊天机器人，而要进入医疗、法律、教育、工业等严肃场景。这些领域的数据标注，必须由懂行的人来完成。

2. 数据标注技术本身在进化自动化标注平台逐步成熟，能处理基础工作，而人类专家则聚焦于复杂判断和边界案例——人机协同成为可能。

五、一场静悄悄的基础设施建设，正在中国发生

数贸会现场，“杭州城市可信数据空间”签约启动，景联文科技、安恒信息、杭州高新科创集团、杭州数据要素创新中心等9家单位参与共建。同时，浙江省发布高质量数据集，涵盖遥感、金融、医疗、政务等多领域。

这些动作看似宏大，实则与普通人息息相关：当高质量数据生态建成，每个人都有可能以“知识标注者”的身份加入AI训练网络。

而这，或许是中国在AI时代立足的关键——不仅是技术领先，更是发动“人的智慧”参与人机协作体系的构建。

结语：AI需要人，比过去任何时候都更需要

当AI一步步靠近通用智能，它的成长越来越依赖人类深度的、结构化的知识输入。未来的竞争，不仅是算法与算力之争，更是“谁能让更多专家成为AI的教练”之争。

正如数贸会上景联文CEO刘云涛的一句充满情怀的结语所说：“山高路远，愿与诸君共往。”这场人与机器共舞的长跑，才刚刚开始。