这里先说说第一点，在标注方式上，的人工反馈，与国内最大的区别，就在于其主要是对智能系统的行为进行排序或评分，而不是对其输出进行修改或标注。
智能系统的行为，是指智能系统在一个复杂的环境中，根据自己的目标和策略，做出一系列的动作或决策。
例如玩一个游戏、控制一个机器人、与一个人对话等。
智能系统的输出，则是指在一个简单的任务中，根据输入的数据，生成一个结果或回答，例如写一篇文章、画一幅画。
通常来说，智能系统的行为比输出更难以用“正确”或“错误”来判断，更需要用偏好或满意度来评价。
而这种以“偏好”或“满意度”为标准的评价体系，由于不需要修改或标注具体的内容，从而减少了人类主观性、知识水平等因素对数据标注质量以及准确性的影响。
诚然，国内企业在进行标注时，也会使用类似“排序”、“打分”的体系，但由于缺乏那样的“奖励模型”作为奖励函数来优化智能系统的策略，这样的“排序”和“打分”，本质上仍然是一种对输出进行修改或标注的方法。
2、多样化、大规模的数据来源渠道；
国内的数据标注来源主要是第三方标注公司或科技公司自建团队，这些团队多为本科生组成，缺乏足够的专业性和经验，难以提供高质量和高效率的反馈。
而相较之下，的人工反馈则来自多个渠道和团队。
不仅使用开源数据集和互联网爬虫来获取数据，还与多家数据公司和机构合作，例如Scale AI、Appen、 AI等，来获取更多样化和高质量的数据。
与国内的同行相比，这些数据公司和机构标注的手段要“自动”和“智能”得多。
例如，Scale AI使用了一种称为 的技术，它是一种基于弱监督学习的数据标注方法，可以从多个不精确的数据源中生成高质量的标签。
同时，还可以利用规则、模型、知识库等多种信号来为数据添加标签，而不需要人工直接标注每个数据点。这样可以大大减少人工标注的成本和时间。
在数据标注的成本、周期缩短的情况下，这些具备了竞争优势的数据公司，再通过选择高价值、高难度、高门槛的细分领域，如自动驾驶、大语言模型、合成数据等，就可不断提升自己的核心竞争力和差异化优势。
如此一来，“先行者会吃亏”的搭便车困境，也被强大的技术和行业壁垒给消弭了。
由此可见，AI自动标注技术，真正淘汰的只是那些还在使用纯人工的标注公司。
尽管数据标注听上去是一个“劳动密集型”产业，但是一旦深入细节，便会发现，追求高质量的数据并不是一件容易的事。
以海外数据标注的独角兽Scale AI为代表，Scale AI不仅仅在使用非洲等地的廉价人力资源，同样还招聘了数十名博士，来应对各行业的专业数据。
数据标注质量，是Scale AI为等大模型企业提供的最大价值。
而要想最大程度地保障数据质量，除了前面提到的使用AI辅助标注外，Scale AI的另一大创新，就是了一个统一的数据平台。
这些平台，包括了Scale Audit、Scale 、 等。通过这些平台，客户可以监控和分析标注过程中的各种指标，并对标注数据进行校验和优化，评估标注的准确性、一致性和完整性。
可以说，这样标准化、统一化的工具与流程，成为了区分标注企业中“流水线工厂”和“手工小作坊”的关键因素。
在这方面，目前国内大部分的标注企业，都仍在使用“人工审核”的方式来审核数据标注的质量，只有百度等少数巨头引入了较为先进的管理和评估工具，如智能数据服务平台。
如果在关键的数据审核方面，没有专门的工具来监控和分析标注结果和指标，那对数据质量的把关，就仍旧只能沦为靠“老师傅”眼力见的作坊式水准。
因此，越来越多的国内企业，如百度、龙猫数据等，都开始利用机器学习和人工智能技术，提高数据标注的效率和质量，实现人机协作的模式。
由此可见，AI标注的出现，并不是国内标注企业的末日，而只是一种低效、廉价、缺乏技术含量的劳动密集型标注方式的末日。
