早期的生成式人工智能（GenAI），只需低階的人類技術員，訓練機器人辨別基本事實，但隨著模型持續優化升級，為了避免機器人「亂講話」，聘用的「老師」專業度也得跟著提升，從歷史學家到科學家，頂著博士學位的人訓練員，所在多有。
路透報導，以往所需的人類訓練員，只需負責資料標註工作，技術不高，起薪最低至每小時2美元，多聘自非洲、亞洲國家。
AI公司Cohere創辦人Ivan Zhang表示，一年前，還只需聘僱大學畢業生擔綱訓練員，教導AI如何改進即可。如今，卻得尋求有證照的醫師，教機器人模型理解醫療環境中的執業細節，或金融分析師、會計師等等。
在此趨勢下，如Invisible Tech這類的新創公司，覓得了利基市場。這間公司組織了全球「專業訓練員」人才網絡，提供OpenAI、A121、微軟（Microsoft）等人工智慧大廠的訓練需求。
Invisible Tech的人才網高達5,000人，遍布全球百餘國，碩博士比比皆是，具有各領域的專業技能與知識。待遇不差，每小時最高40美元，同型公司Outlier每小時最高50美元，Labelbox更是願花每小時200美元的高薪，招募量子物理這類的「高專業」人才。
派高專人才來教導機器人，實有其必要，畢竟初期生成式AI仰賴大量數據深度學習，卻不乏「胡言亂語」、搞錯狀況的錯誤回答，若不杜絕此種情況，難以吸引企業買單。
人類怎麼教機器人？
OpenAI有一支名為「人類資料小組」（Human Data Team）的研究人員，與AI訓練員合作蒐集專業資訊，訓練ChatGPT等模型。研究人員會透過各式實驗，減少人工智慧機器人出現「幻覺」（hallucination）的情況，或強化寫作風格。在此過程中，不免需要仰賴Invisible Tech的「師資」。
如此一來，AI公司已不能滿足於僱用電腦專才。畢竟，OpenAI雖擁有全球一流的工程師，若遇上瑞典歷史、生物問題，同樣沒轍。Invisible創辦人Francis Pedraza透露，光是為了OpenAI這客戶，就供應了逾千名約聘訓練員。
