马特，拥有通信博士学位，他的职业生涯彷佛与AI没有太多交集。
然而，最近他却加入了一家名为Scale AI的公司，开始了他的AI模型演习师生涯。
不过，与传统的AI程序员不同，马特的事情并非编写代码或设打算法，而因此一种更为直不雅观和大略的办法参与AI的演习过程。

马特的事情内容听起来有些呆板，乃至有些无聊。
他须要在Scale AI的系统中“接活”，以用户的角度浏览AI模型给用户的各种回答，判断这些回答是否准确、是否符合用户的期望。
换句话说，他须要像一名普通的用户一样，与AI模型进行交互，并供应反馈。

举个例子，如果马特正在为谷歌的AI演习预订航班的模型，他须要仔细审核AI给出的航班信息、价格、韶光等是否准确。
同时，他还须要关注AI与用户之间的对话，判断AI的回答是否能够让用户满意。
如果AI的回答存在缺点或不敷之处，马特就须要供应反馈，帮助AI进行改进。

除了谷歌之外，Scale AI还与Alphabet、OpenAI、Meta等浩瀚AI生产商达成互助，为它们供应类似的做事。
这些AI生产商每每须要大量的数据来演习和优化他们的模型，而Scale AI正是通过供应这种人工审核和反馈的做事，帮助他们提高模型的准确性和可靠性。

值得把稳的是，Scale AI并不直接生产AI模型，而是通过与各大AI生产商互助，供应人力支持。
这也阐明了为什么Scale AI须要雇佣像马特这样的高知人士来参与AI模型的演习过程。
与传统的AI程序员比较，马特等人具有更为丰富的领域知识和实践履历，能够更好地理解用户需求，并供应更为准确的反馈。

然而，随着AI技能的不断发展，这种人工审核和反馈的需求也在不断增加。
为了知足客户的需求，Scale AI已经开始紧缩其外洋业务，并在美国本土雇佣了数十万劳动力。
这些劳动力来自各行各业，包括像马特这样的高知人士，他们共同为AI技能的发展贡献着自己的力量。

总之，AI技能的快速发展不仅带来了便利和效率的提升，也催生了一系列新的职业领域。
作为AI模型演习师，马特等人正在以自己的办法参与到这场技能革命中，为AI技能的发展贡献着自己的聪慧和力量。