AI浪潮下的迷思与困境：开源、邀请码与数据标注
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通义千问登顶：开源的胜利，还是另一种“军备竞赛”？
阿里通义千问QwQ-32B模型最近在Hugging Face的榜单上夺魁，这事儿挺让人玩味的。说是开源社区的胜利，AI普惠的曙光，这话没错，毕竟它让高性能模型在消费级显卡上跑起来了，门槛降低了不少。但这背后，也藏着一些让人担忧的地方。
想想看，各大厂都在拼命砸钱搞大模型，这架势像不像冷战时期的“军备竞赛”？表面上是为了技术进步，实际上是为了抢占AI时代的制高点。《经济学人》杂志就曾刊文指出，大模型的研发成本高得惊人，只有少数巨头才能玩得起（”The AI race is consuming vast amounts of money and energy,” The Economist, 2023）。这种情况下，开源某种程度上变成了巨头们展示肌肉、争夺话语权的一种方式。
而且，开源并不意味着绝对的安全。模型开源后，谁都可以拿去用，包括那些心怀不轨的人。数据安全、技术滥用这些问题，不是靠一句“技术无罪”就能解决的。欧盟最近就在大力推动《人工智能法案》，试图规范AI的应用（”EU agrees AI Act: world’s first comprehensive AI law,” European Parliament News, 2023）。这说明，技术的发展必须和社会规范、法律法规同步，否则很可能失控。
Manus爆火：AI智能体的未来，与畸形的“邀请码经济”
Manus这款AI智能体火得有点邪乎，一码难求，价格炒上天。团队出来澄清说没搞付费渠道，也没投推广预算，这话听起来挺无奈的。
这事儿背后反映了一个现实：好的产品，大家都想用，但资源有限，供不应求，自然就有人打起了歪主意。这种“邀请码经济”其实挺畸形的，本质上是一种饥饿营销，利用人们的 FOMO 情绪（Fear of Missing Out，害怕错过）。
更深层的原因在于，AI智能体这种东西，现在还处于早期阶段，大家都在摸索，到底什么样的交互方式、什么样的功能才是用户真正需要的。Manus的爆火，说明它在某些方面击中了用户的痛点，但这种需求能否持续，还有待观察。《连线》杂志的评论文章指出，AI智能体要真正融入人们的生活，还需要解决信任、隐私等诸多问题（”AI assistants are not ready for everyday life,” Wired, 2024）。
抖音招募AI数据标注员：数据标注行业的“新常态”？
抖音招募AI数据标注供应商，这事儿并不意外。现在哪个AI公司不需要大量的数据？数据标注员就像是AI的“幕后英雄”，他们默默地为AI模型提供“养料”。
但这个行业也存在一些问题。数据标注工作往往枯燥乏味，而且收入不高，属于典型的“血汗工厂”。《纽约时报》就曾报道过，一些发展中国家的工人为了给AI训练数据，每天工作十几个小时，但收入却 barely enough to survive（”The laborers who are quietly powering artificial intelligence,” The New York Times, 2019）。
抖音这次招募，强调垂类资源丰富的供应商，说明他们对数据质量的要求越来越高。这对于整个数据标注行业来说，可能是一个新的起点，但也意味着行业竞争会更加激烈。未来，数据标注行业或许会朝着更加专业化、精细化的方向发展，但如何保障标注员的权益，仍然是一个需要关注的问题。
