1.标注对象发生质变：从识别物体转向标注“思维链”，大模型出现之后，AI的任务从听、说、读、写转变为思考。当用户提出一个问题，大模型必须保证回答的准确性和完整性，以及推理过程的逻辑性。这就要求标注员需解析“AI为何认为天空是蓝色的”，而非简单标记“天空=蓝色”。

2.数据质量至关重要：识别错了小猫小狗也许无伤大雅，但随着大模型在关键场景，如医疗、金融、自动驾驶等深入应用，数据的精准度和质量将产生巨大的影响。甚至在一些领域，如自动驾驶，数据标注的质量将直接影响人身安全。

3.人类标注员角色升级：标注员从原来的低端重复劳动，变成了高端且具有创造性的工作。此前的AI像教一个死记硬背的学生，需要靠老师一条条灌输知识点。但大模型不一样，它有强大的泛化能力。例如我们只需要给大模型学习一万个化学方程式，它可以推导出更多的化学知识。在这种模式下，标注员更多的扮演精神导师的角色，让AI能够自己推导和衍生，而不是手把手教它怎么做。

4.数据形态碎片化：客户的需求越来越多样化，可能突然需要“两周内完成5000条东南亚方言金融欺诈对话数据”，传统流水线式的标注方式已经无法满足这种碎片化的需求。

5.数据生产模式的变化：AI不再单纯依赖人类的单向“输出”，开始主动收集和吸收知识。此前，AI主要与人交互。现在，AI与物理环境的交互越来越多，像具身智能、自动驾驶等，已经能够从物理环境中主动“索取”数据，这对于传统的数据生产和标注，将产生巨大的影响。