我们可以从几个层面来理解：

1. 通用大模型本身就是数据标注的产物

您看到的强大能力，其基石是 “预训练” 。这个过程虽然不需要传统的人工逐条标注（如框出每只猫），但它依赖于一种隐式的、基于世界知识的“标注”：

• 训练数据本身就是“标注”：模型从互联网上海量的文本、代码、图像对中学习。例如，一段维基百科文章，其本身的结构（标题、段落、链接）和高质量内容，就是对“事实性知识”的一种高质量标注。一本编程书籍，就是“正确代码”的标注集。
• “下一个词预测”任务：模型通过预测一段话的下一个词，本质上是在学习人类语言、逻辑和世界知识的隐含规则。这可以看作是利用海量文本序列的自监督标注。

结论一：大模型并没有摆脱数据，而是将“标注”的边界从“人工精标”扩展到了“利用互联网规模的、结构化的高质量信息”。

2. 为了让大模型“有用且安全”，更高级的标注不可或缺

预训练出来的模型只是一个“知识渊博但未经管教的孩子”。要让其成为有用的助手（如ChatGPT），关键步骤是 “对齐” ，而这离不开精细化的数据标注。

• 监督微调：需要人类撰写高质量的问答对，教会模型如何遵循指令、以对话格式回应。
• 人类反馈强化学习：这是数据标注的“高级形态”。
  1. 生成式标注：标注员对同一个问题生成多个回答。
  2. 排序式标注：标注员对模型给出的多个回答进行质量排序（哪个更好）。
  3. 价值观与安全标注：标注员识别和标注出有毒、有害、偏见或不合规的内容，用于训练模型的安全过滤器。
     这种基于人类偏好的标注，是塑造模型行为、使其符合人类价值观的核心，目前无法被自动化完全取代。

3. 在垂直领域落地，传统标注依然至关重要

通用大模型有“通识”，但缺乏专业领域的“精确知识”。

• 医疗影像诊断：大模型看不懂CT片上的肿瘤。要让AI辅助诊断，依然需要专业医生对海量影像进行病灶标注（边界框、分割）。
• 法律文书审阅：需要法律专家标注出合同中的关键条款、风险点，才能训练出可用的法律AI。
• 工业质检：需要工程师标注出产品表面的各种缺陷类型，AI才能学会检测。
• 专业客服/顾问：需要将公司内部的权威产品文档、客服记录进行结构化标注，才能让大模型在企业私域知识库中给出准确回答。

在这些领域，数据标注是通用大模型与具体业务需求之间的“桥梁”。没有高质量、高精度的标注数据，大模型就无法可靠地解决专业问题。

4. 数据标注的进化：从“劳动密集”到“价值密集”

传统标注（如框出100万张图片中的猫）的 “体力活” 部分，确实可能被大模型辅助或部分替代。例如：

• 预标注：先用大模型对数据进行初步标注，再由人工校验和修正，效率大幅提升。
• 主动学习：让模型自己找出“最不确定、最需要标注”的数据点，让人类的标注精力用在刀刃上。

然而，这并不意味着数据标注行业消失，而是对其提出了更高要求：

• 标注员角色升级：从简单的“标框员”变为 “领域专家”、“质量审核员”和“指令设计师” 。他们需要更深的领域知识来做出复杂判断。
• 标注对象变化：从标注“是什么”（物体），更多转向标注 “怎么样”和“为什么” （回答质量、逻辑链条、可解释性）。
• 标注成本结构变化：虽然单位数据标注效率提升，但对最高质量、最具价值数据的标注需求更旺盛，这部分成本依然很高。

总结

所以，最终答案是：
是的，数据标注在机器学习训练中依然不可或缺，甚至比以往任何时候都更关键。 它的形式已从“喂养模型的粗粮”，变成了“雕琢模型行为的精粮和指令集”。通用大模型并没有消灭数据标注的需求，而是将其推向了更高价值、更专业化、更与人类价值观对齐的新阶段。