95美元时薪的副业，给AI出题怎么接单

有一门新活儿正在悄悄铺开，内容不是写代码，也不是做设计，而是给大模型出题、打分、判断它答得对不对。干这活的人被叫作专家，按小时结算，做的是把行业里的经验拆成一道道能被机器判分的题。有人一天在平台上待几个小时，把真实工作里的邮件、表格、合同改造成训练场景，让模型在仿真环境里反复练，练到它犯错为止，再把错处标出来，一份题单往往要改上三四遍才算能用。

价格给得不低。一家做这行的平台创始人说，平台上专家的平均时薪是95美元，同行大多只给30美元左右。付钱的速度也在变快，现在一天付给专家的钱超过500万美元，而两年前一整年才100万美元。平台上有500多万人在找活，七成专家是同行推荐进来的，推荐链让平台不必自己筛人，也让人更愿意把活干细，毕竟推荐来的都是熟人。这个差价不是大方，是筛人，只肯出30美元的地方，招来的多半是能凑数的人。

活儿长什么样，拆开看是三块。第一块是仿制常用软件，把办公套件、客户管理工具做成可以操作的版本；第二块是往里面填内容，邮件、幻灯片、文档、表格；第三块是任务本身，题目加评分标准，像老师出一篇论文题再配一份判分细则。专家要做的，就是把这些东西搭出来，让模型做完拿分，再从分数里学，这套东西业内叫训练环境，三块凑齐，模型才有地方练手，缺一块题就白出。

门槛不在学历，在判断。一个人得知道本行业什么算好结果，才有资格写评分细则。有项目试过，一开始找100个人出题，很容易难住模型，找出它犯的错；模型变强以后，100个人里只剩20个还能出得了让它犯错的题。团队没有停手，而是把任务加难，让模型同时用好几个工具、跑更长的流程，需要的人又多了起来。评分细则写不清楚，模型学到的就是模棱两可的习惯，题目越难，越考验出题人的判断。

需求为什么没缩水，平台方的解释是效率越高、用得越多。有了助手，一个专家一小时能帮模型进步的幅度是过去的三到五倍，可花的钱反而更多，因为世界上大部分知识还在人的脑子里。平台上现在每个月大约有100万小时的人工时间花在搭任务上，这已经是一种规模不小的新职业，接活的人靠的是在本行里攒了多年的手感，这些人多半白天有本职，晚上抽两三个小时接单。

这门活也有明显的天花板。客户集中在少数几家做模型的团队，他们习惯把生意分给好几家供应商，避免一家独大；企业客户那边才刚起步，采购流程和信任门槛都不一样，谈成一单要比接实验室的活慢得多。想把它当副业的人，最好先问自己一句，手里的经验能不能写成别人照着就能判的规则，能写下来，才谈得上按小时卖，写不下来就只能卖力气，这两条路的价钱差得很远。

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