训练大模型的医生干不动了

过去几年，医疗大模型发展迅速，标注、评测等岗位大量出现，医生成为模型训练的重要知识来源。然而，参与其中的医生们未必能获得理想回报。三位曾从事医疗大模型相关工作的医生讲述了自己的经历，他们均已离开相关岗位。

核心信息

1. 工作强度大、薪资持续下降

钟盛在杭州一家医疗信息化公司做AI标注，前后三年。起初底薪1万，绩效多劳多得，他每月能拿2万多元；但行业竞争加剧后，公司不断上调每日患者处理量指标，从150逐步升至280甚至300，工资降了一大半。他最终跳槽回民营医院精神科，月薪八九千。据他了解，公司业务裁撤后同事被陆续优化，微信群改名“时代的眼泪”。

2. 模型进步有限，公司人为控制评分

周岩曾在一家大厂做AI健康管家评测，月薪13K，但仅干了两个月。他的工作是对用户与AI的聊天记录打分，公司规定不能轻易给满分，即使模型回答出色也要“故意找茬”，以便让模型呈现缓慢进步、永远不够好的状态。钟盛也认为，三年标注下来模型没有实质提升，给出的治疗方案始终基于指南。

3. 诊断趋同化，偏离专业初衷

林婧是浙江某三甲医院皮肤科医生，曾兼职为AI问诊产品做图片诊断。她发现项目要求只做常见病诊断，尽量避免罕见病，以免返工或论证。这种导向导致诊断趋同，无法体现高年资医生的经验价值，最终她拒绝了再次合作邀请。

4. 医生的职业危机感

周岩认为，模型在完成全科基础知识覆盖后，必然转向更深的专科方向，届时只教“基础课”的评测医生迟早被淘汰。为此他跳槽到一家更小的AI产品公司做医学研究员，薪资下降1/3，但能全程参与产品设计、研发和迭代。

5. AI产品对线上问诊的冲击

林婧观察到一个趋势：各大平台的AI健康管家像“漏斗”一样先过滤用户，真正转到线上问诊的单量持续下降。她从医20多年，认为效率始终是医学的对手盘，AI模型也不例外。

三位医生的遭遇反映出，医疗大模型训练岗位对医生而言并非理想出路：高负荷、低回报、技术天花板，以及来自AI本身对医生职业的冲击，都在促使医生重新评估这类工作。