O que é RLHF e anotação de dados (data annotation)

Por trás de todo modelo de IA generativa (como os usados em chatbots e assistentes) existe um trabalho humano de avaliação e correção que raramente aparece — é aí que entram as vagas de treinamento de IA, anotação de dados e RLHF.

RLHF: aprendizado por reforço com feedback humano

RLHF é a sigla de Reinforcement Learning from Human Feedback. Na prática, uma pessoa recebe duas ou mais respostas geradas por um modelo de IA para a mesma pergunta e indica qual é melhor — mais correta, mais útil, mais segura. Esse feedback humano é usado para ajustar o comportamento do modelo ao longo de milhares de comparações, o que explica por que empresas de IA contratam tantas pessoas para esse tipo de avaliação.

Anotação de dados (data annotation)

Anotação de dados é um trabalho mais amplo: marcar objetos em imagens, transcrever áudio, classificar textos por categoria ou sentimento, revisar código gerado por IA, ou produzir exemplos originais de pergunta-e-resposta usados para treinar o modelo do zero. Diferente do RLHF, nem sempre envolve comparar respostas — às vezes é criar o material que o modelo vai aprender.

Por que essas vagas cresceram tanto

Com a corrida das grandes empresas de tecnologia por modelos de IA cada vez melhores, cresceu também a demanda por avaliação humana de qualidade — em várias línguas e áreas de conhecimento. Isso abriu espaço para milhares de vagas remotas, pagas em dólar, que não existiam há poucos anos. É esse tipo de vaga que o RadarIA rastreia nas plataformas monitoradas.