每個人都在（過度）使用AI。從學生用ChatGPT寫作業、新創公司急著發布下一個爆火AI代理人，到企業用AI取代PPT製作報告——我們正生活在一個人工智慧不僅僅是工具的時代，它已經成為一種習慣、一種本能，甚至是一種生活方式。
過度使用時代：AI無所不在
AI早已不再侷限於某些特定場景。它已經無孔不入——甚至可能有點「過頭」了。以下是AI已經深度嵌入我們日常生活的一些例子：
學生與教育者：AI寫作文、批改作業、制定教學計劃，有時候甚至比老師還早開始工作。
新創公司與創作者：AI建立網站、編寫原型、製作商業計劃書，甚至還能產生投資人影片。
企業與團隊：人力資源用AI篩選履歷，市場部門用AI寫文案和跑A/B測試，銷售人員讓AI總結通話內容、建議跟進動作、自動填寫CRM。
消費者與一般用戶：AI推薦你聽的音樂、幫你寫郵件、修圖、搭配穿搭。不久之後，它可能還會幫你下單買菜、談判租金。
在這種環境下，一個人每天與AI互動的次數，可能比和真實人類還多。
人類與AI交織的未來
未來會是什麼樣子？
如果當前的趨勢持續下去，AI將不僅僅是“輔助者”，而是“預判者”。你還沒開口，它已經在給建議、影響決策、在不知不覺中與你的思想融為一體。
但問題來了：一個到處都是AI的未來，真正的關鍵不是“誰用得最好”，而是——誰在餵養AI？
每一個「智能」AI背後，都依賴更「聰明」的數據。 AI不會自己思考，它是從人類身上學來的。而人類開發的模型越多，所需的數據就越多——而且必須是真實的、豐富的、有授權的、標註過的。
這為一種全新的勞動市場鋪平了道路。
未來最吃香職業？
未來幾十年年，數據貢獻者可能取代碼農，成為最有價值的職業。
對此，CZ 似乎早已預見端倪：
（「人類最後的應用場景就是訓練AI」）
https://x.com/cz_binance/status/1867233451226911060?lang=en
試想，每一個AI模型──從自動駕駛到虛擬心理醫生──都離不開真實世界的數據點。不是網路上爬來的垃圾數據，而是由人類主動提供、經過精心整理、有明確上下文的數據。
可以設想這些工作：
駕駛教練訓練AI處理極端交通狀況
本地講述者幫助AI學習方言和文化脈絡
健康數據志願者貢獻匿名感測器數據，用於訓練診斷模型
創意測試員在特定產業（時尚、金融等）中引導和糾正AI
這些工作不會是邊緣角色。隨著AI逐步成為社會基礎設施——驅動城市、醫院、交通和數位空間——訓練AI的人將和開發AI的人一樣重要。
更重要的是，這將不再是過去那種在幕後被剝削的資料勞動。有了合適的工具，特別是去中心化平台的支持，數據貢獻者可以透明地獲得報酬，並擁有自己創造的數據價值。
因此，下一波AI革命的核心，或許不在於誰用AI用得最好，而是誰為AI提供了最有意義、最真實、最具多樣性的數據。
