這些在校大學生成為AI訓練師，是“數字零工”還是“提前入場”

　這些在校大學生成為AI訓練師—— 是“數字零工”還是“提前入場”

　　2025年12月末的一個夜晚，武漢一所高校宿舍內，大二學生李銘登入一個AI數據標注平臺，熟練地將一句“我覺得這個餐廳服務生態度不太好”的表述，標記為“情感表達”，提交后系統立刻彈出提示：“+0.15元”。這是他當晚完成的第87個標注任務。

　　當下，像李銘這樣利用課余時間參與AI訓練平臺任務的在校大學生越來越多。他們通過科技公司開放的AI訓練平臺，承接數據分類、標注、質量評估等基礎工作，按件計酬，多勞多得。

　　隨著人工智能被列入國家戰略性新興產業，數據標注、質量評估等基礎崗位的需求持續增長。一些大學生選擇“走進AI”，通過訓練AI來理解AI，在具體實踐中觸摸技術脈搏，探索未來的職業可能。

　　走進AI“微型數字勞務市場”

　　“至少我知道AI是怎么‘想’問題的了。”近來，李銘剛完成一批對話質量評估任務。標注過程中，他發現AI經常分不清諷刺與真誠表揚，他的工作就是幫助模型更準確地區分這些微妙的情感差異。這個工作讓他感覺到自己觸及到AI宏大技術變革的底層邏輯。

　　前不久，山西某師范學院漢語言文學專業的張悅通過校園社群，找到一份為某科技公司大模型做數據標注的兼職工作。“我要接觸前沿技術實踐，這是成本較低、門檻相對友好的方式。”她說。

　　對張悅而言，這段經歷刷新了她的職業規劃。原本她的目標是成為一名語文教師，參與AI訓練工作后，她開始關注技術與人文交叉的領域。她了解到，有學長憑借類似AI項目經歷，成功入職互聯網公司從事內容運營工作。在張悅看來，“數據標注不只是一份按件計酬的兼職，更成為我理解數字時代內容生成與處理機制的窗口”。

　　在各大科技公司向公眾開放的AI訓練平臺上，一項項任務構成微型數字勞務市場：給一段文本做情感分類，報酬0.1元；判斷AI對話的意圖是否準確，0.15元；將一分鐘方言語音轉錄成文字，0.8元……一名熟練的學生利用課余時間，每月能獲得1000元至2500元不等的收入。比起即時報酬，很多大學生更看重這份“參與過AI大模型訓練與優化”的項目經驗，希望因此為求職“加分”。

　　這條基礎“訓練鏈”，成為年輕人探求學習AI的驅動力。張悅觀察到，一些學生有意識地選擇法律、醫療、金融等垂直領域的標注任務，在勞動中積累專業領域知識；也有人在重復性工作中，總結出AI的常見錯誤模式，試圖理解算法背后的運行邏輯。這種從實踐到認知的過程，為他們編織出一條校園學習之外的成長路徑。

　　不只是“用時間換錢”

　　AI訓練平臺上的任務豐富多樣，從簡單分類到復雜評估應有盡有，學生們通常扮演“數據質檢員”“反饋提供者”等不同角色。

　　重慶某高校學生王磊向記者展示他的工作界面：左側是AI生成的回答，右側是評分標準和選項。“我需要判斷AI的回答是否準確、有用、無害，給出評分。”對于專業領域問題，王磊感到知識儲備不足，“一些醫學術語或法律條文，我要先查資料才能判斷”。

　　在各大AI訓練平臺上，單條任務的報酬通常在0.1元到0.3元之間，要獲得更高收入，需要增加工作時長。有學生算過一筆賬：平均每小時能處理80-100條數據，時薪約12元-15元，低于許多技術類兼職收入。

　　“長時間盯著屏幕，眼睛很累，而且不少任務比較枯燥。”在一些社交平臺上，有學生擔心“在用時間換錢”，技能增長有限。

　　“應當避免用傳統兼職的標準，簡單評判新興技術領域的實踐。”中國教育發展戰略學會學術委員陳志文指出，人工智能的發展催生了多層次、多樣化參與需求，即便是基礎性工作，要做到精準高效，同樣需要專注和技能積累，“這是支撐AI系統不斷優化的重要基礎。實際上，每一個環節的質量都可能影響整個AI技術的‘智能水平’”。

　　這種基礎性實踐參與，成為不少學生深入理解AI技術的起點。武漢某高校計算機專業學生趙峰在完成標注任務的同時，開始研究數據特征與AI模型的錯誤規律。“我發現某些類型的錯誤，會在AI的回答里反復出現，這讓我思考訓練數據的邊界和局限性問題。”基于這些觀察和思考，他在校級AI創新比賽中，提出一套改進數據篩選的方案，獲得獎項。

　　一些更具思考力的學生，不滿足于單純的標注工作，開始尋求更深度參與。河南某高校學生陳琳，從一名普通的數據標注員成長為項目小組長，她在校內牽頭建立AI實踐社群，吸引很多對AI感興趣的同學加入，定期組織線上分享會，交流標注技巧、探討AI技術問題。

　　在AI時代“打螺絲”也要“練大腦”

　　2025年，人力資源和社會保障部、教育部、財政部聯合發文，提出實施就業能力提升“雙千”計劃，推動在全國高校開設1000個“微專業”和1000門職業能力培訓課程，重點支持開展人工智能應用賦能就業培訓。目前，部分高校開始探索與AI企業合作，將數據標注等實踐環節納入課程設計或課外實踐體系，使學生的參與更加系統化。

　　中國教育科學研究院研究員儲朝暉指出，在人工智能深刻影響社會與教育的當下，學生參與技術實踐需要保持清醒認知。“要堅持以人為本的原則，人是主體和目的，技術是服務于人的工具和手段。”他強調，應避免學生在技術實踐中陷入單純“勞動輸出”，而忽視自身主體性與綜合能力的成長。“技術參與應當遵循‘是否需要、是否適合、是否有利’準則，結合個人發展需求審慎選擇，真正實現全面成長。”

　　北京市東城區教育科學研究院研究員崔楚民認為，AI時代正在引發一場深刻的人才生態重構。“這個新生態就像一個生命體，既需要頂層的‘大腦’進行創新，也離不開遍布全身的‘神經網絡’進行調適。當前大學生參與的數據工作，正是他們主動融入并理解這一復雜系統的開端。”

　　崔楚民建議，教育體系應前瞻性地回應這一變化，推動兩項轉變：一方面，突破對AI的認知局限，將其作為賦能多學科發展的核心素養；另一方面，重構學習模式，通過設置與產業前沿聯動的課程與實踐，引導學生在解決真實問題中，完成從知識接受者到知識協作者、創造者的轉變。

　　“隨著我們的生活逐漸走向智能化，數據標注已成為AI時代一項基礎而必要的工作，如同工業流水線上的‘打螺絲’，看似簡單重復，卻是整體運轉不可或缺的基礎性一環。”鄭州大學計算機與人工智能學院教師王曉康表示，這不僅是技術進步的必然產物，也是新技術時代向前發展的鮮明標志。

　　對于希望或正在參與AI訓練實踐的大學生，王曉康建議，首先要明確參與目的，區分是為了賺取生活費、豐富簡歷還是探索職業方向；其次要超越簡單勞動，在完成任務的同時理解背后的算法邏輯和數據價值，建立知識連接，將實踐內容與專業學習相結合；同時注重技能遷移，培養耐心、細心和判斷力等可遷移的數字化時代基礎能力。