什么情况，帮马斯克训练大模型的人说失业就失业了？

上周四晚，xAI内部上演了一场突袭测试，还要求员工必须在第二天早上之前完成并提交。

这可不是一次简单的随堂测试——

截至目前，本次xAI内部测试的淘汰率高达33%，已有超过500名员工被通知卷铺盖走人。

马斯克裁员式考核

数据标注团队曾是xAI*的团队，在Grok的开发过程中发挥了关键作用。他们的工作是标记、分类并将原始数据置于特定语境中，从而教会AI如何更好地理解世界。

自xAI成立以来，数据标注团队的规模一直在持续增长。

与大多数人工智能公司不同，xAI的许多数据标注员都是直接聘请的，而非外包。通过这种方式，可以让公司对模型训练拥有更多的控制权，更好的隐私。

但相应的，成本也更高。

今年2月份，xAI披露计划雇用数千人来帮助训练Grok，并在半年内新增了约700名数据标注员。

然而9月初，Linkedin页面显示，负责管理数据标注团队的十几名经理中，至少已有9位被解雇。

这次不太寻常的人事变动，为即将到来的剧烈动荡埋下了种子。

之后一段时间内，xAI开始与数据标注团队的部分员工开展一对一的谈话。

在交流过程中，这些员工被要求展示他们的工作成果以及他们能如何为xAI创造价值。

山雨欲来风满楼，据部分员工表示，这一系列约谈在xAI内部营造了一种“恐慌感”。

不出所料，上周四晚，xAI在Slack（一个类似于飞书的团队协作工具）上发布了公告：请部分员工放下手头工作，在明早之前至少参加一次测试，以确定你们未来在公司的角色。

据悉，测试涵盖了传统领域，如STEM、编程、金融和医学，也包括一些较为另类的方向，比如Grok的“个性与模型行为”以及“段子手和沉迷刷屏者”。

除此之外，还有面向提升chatbot安全性的测试。

公告发布后，超过100名员工在Slack上表示不解，一名员工直言对测试的时间安排感到不满。

在人们下班回家后做这种事，真是见不得人。

可反抗并没有起到什么作用，更没有阻止噩耗传来——

测试结束不久，周五晚，许多数据标注员收到了解雇邮件，宣告其在xAI的旅途到此结束。

解雇邮件中这样写道：在全面审查了我们的人力数据工作后，我们决定加快数据标注员的扩张和优先级排序，同时减少对普通AI数据标注员职位的关注。这一战略转变将立即生效。作为此次重点转变的一部分，我们不再需要大多数普通数据标注员职位，您在xAI的雇佣关系也将终止。

（ps：xAI的数据标注团队主要由两部分组成：一部分是负责STEM、编程、金融、法律和媒体等垂直领域的专业数据标注员；另外很大一部分是负责视频标注、音频标注、写作等任务的通用数据标注员。）

根据Slack聊天室上的人数统计，数据标注团队的成员已从1500名下滑至1000多人，即接近三分之一的员工被裁。

与之形成鲜明对比的，是xAI的全新招聘启事：

该公司计划将专业数据标注员的规模扩展现有基础上的10倍。

马斯克转舵：押注垂直领域AI

长期以来，人们一直认为数据越多越好。

然而，此次xAI从通用数据标注员向专业数据标注员的大角度倾斜，可能反映出马斯克恰恰押注于相反的观点——质量重于数量。

这样做的好处是，可以提升Grok在特定领域的能力和可信度。

但缺点也很明显，依赖较小的专家库可能会限制模型看到的数据的多样性，人工智能系统依赖于多样性而蓬勃发展，过度缩小训练数据可能会带来盲点。

对模型厂商来说，重点在于如何在约束条件改变的情况下，重新在质与量之间找到新的平衡。

自互联网上的高质量语料消耗殆尽后，Scaling Law迎来边际效应递减的拐点，模型训练成本快速攀升，大模型的发展也随之进入平台期。

此外，通用模型虽然具备更强的广度，但在金融、医疗、法律等行业，参数量相对较小的垂直模型反而更容易保证准确性与合规性。

在此背景下，过去想象中大一统通用模型的画像越来越模糊，垂直场景却百花齐放。

马斯克或许正是看中了这一点。

因此，这次xAI裁员可能并非一次简单的团队重组，而是瞄准垂直行业AI蓝海而下的一笔巨额赌注。

如果成功，Grok有望在行业垂直应用领域建立优势。

但若失败，硅谷钢铁侠之队可能会在Scaling Law这条赛道上失速，被OpenAI和Anthropic甩在身后。

为什么马斯克爱裁员？

众所周知，马斯克如此大刀阔斧地拆解公司团队并不是新鲜事。

在Model 3产能地狱时期，愤怒老马2年内便裁掉了7000多人，这还仅仅是特斯拉公开披露的数字。

那段时间，除非迫不得已，特斯拉员工不会轻易经过马斯克的办公桌，以免引起老马的注意，一个不小心就危及他们的职业生涯。

曾深受其害的特斯拉员工们甚至专门为此创造了一个术语——Elon的愤怒解雇。

这个技能，马斯克从特斯拉到