过去提到数据标注，很多人想到的是画框、分类和转写。随着AI应用涉及的场景和数据类型增多，部分项目开始更加重视难例判断、结果复核、模型反馈、数据安全和质量分析。岗位是否变化，不能只看工具界面，而要看人在整个数据生产链路中承担了什么责任。

1.任务从单一类型走向多模态

实际AI应用可能同时处理图片、文字、语音、视频和传感器数据。不同数据之间还可能存在关联，例如一段视频同时需要识别画面事件、转写声音、判断说话人和匹配文字描述。

2.从“会操作”转向“会判断”

工具操作通常可以通过训练掌握，真正拉开质量差距的是边界样本判断。比如目标只露出一小部分是否标注、相似类别如何区分、一句话同时包含多个意图如何处理、多人重叠说话怎样切分。

3.人与工具形成协作闭环

在支持预标注的项目中，工具先给出候选结果，人工再进行确认、修正或驳回。需要注意的是，模型结果可能形成“先入为主”的影响，因此审核人员不能只机械点击通过。

信息来源：山东科达智创人才发展有限公司