让一群充满创意和想象力的工程师，去机械重复的数据岗位，Meta的新部门AAI，目前士气低迷，且，处于严重的内部危机中。

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事情回顾到2026年3月，Meta成立了一个新部门，Applied AI Dept(AAI) 部门，定位就是支持核心部门MSL(Meta Superintelligence Labs超级智能实验室)，三件事：

1️⃣ 生成高质量的训练数据（复杂的代码、逻辑、任务评估等）

2️⃣ 构建工具、界面、测评框架

3️⃣ 为AI编程智能体创建数据并测试。

你看得出来，AAI部门，就像超级智能实验室的下级部门，数据层面的脏活累活都该AAI做。

更绝的是，Meta决定内部转岗，让6500名工程师和产品经理，放下手里的技术和产品工作，活水到这个AAI部门去。

这个绝妙的点子，没说的，肯定是MSL超级智能实验室的领导Alexandr Wang出的，他在被Meta收购前，是一家提供高质量训练数据的公司Scale AI的CEO，他的洞察没问题：

更高质量的数据，比大模型本身的参数和算法，更影响最终的产出效果。

或者说：

更好更高质量的人类数据 = 更好的AI大模型

然而，给AI人工智能整理数据，却对人有了别样的要求。很多工程师形容这项工作令人心力憔悴、机械枯燥、甚至像在集中营里工作。

最关键的问题，就是这种活水转岗。

之前在技术和产品部门工作的工程师，天生骄傲，每天脑子里是创意、想法、以及拥有相对稀缺的技能。现在从开发产品，变成了生成编程谜题和AI训练的数据，这类岗位需要平静和耐力，更偏重于有效率的手部执行工作，当然严重不适合了。

据说，小扎已经认识到错误，在一份内部备忘录承认，他们犯了严重错误。虽然应用人工智能AAI部门工作非常重要，但需要更适合的人来做。

最后我想说，很多人高执行、高耐力、高服从性的人非常适合做数据岗位，他们不会觉得枯燥，而是会庆幸少了很多人的纷争，每天安静把事情做完，即便工作时间更长，但有了更长时间的收入回报，也心甘情愿。

你觉得呢？你愿意做数据类型的工作吗？欢迎评论区留言。