![]()
編譯 | 鄭麗媛
出品 | CSDN(ID:CSDNnews)
可以想象這樣一個畫面嗎?
一個 60 歲的程序員,白天坐在圖書館里刷招聘網站,晚上把車停在超市停車場,在后座鋪上毯子睡覺;另一邊,一位年薪曾高達 50 萬美元的急診醫生,卻凌晨 4 點起床,只為“搶”幾單 AI 任務;還有一位擁有博士學位、教了 18 年書的高校教師,最終靠時薪 25 美元給 AI “改答案”維持生活。
這不是個別案例,而是正在美國悄然發生的一種新現實——一批高學歷、高技能的中老年專業人士,在就業市場被邊緣化之后,集體轉向一個新興行業:AI 數據訓練。
而這份工作的最大諷刺在于:他們正在用自己的專業能力,訓練那些未來可能取代自己的 AI。
![]()
![]()
從“高技能人才”到“無處可去”
60 歲 Patrick Ciriello 的經歷,幾乎是這場變化的縮影。
他擁有信息管理碩士學位,曾為銀行、大學、制藥公司設計軟件系統,屬于標準意義上的資深 IT 工程師。在過去幾十年里,他經歷了互聯網泡沫破裂、2008 年金融危機以及新冠疫情,每一次失業后,他都能重新站起來。
但這一次,情況徹底變了。
2023 年初,他失去了工作。隨后的一年里,他投出了幾百份簡歷,從IT支持、客服崗位,到超市柜臺,無一例外——全部石沉大海。
與此同時,他的生活也迅速墜落。由于長期找不到工作,他和妻子、20 歲的兒子以及一只貓,被迫住進政府補貼的汽車旅館。當補貼在 2023 年底終止后,一家人甚至只能擠在一輛車里生活長達數月。
白天,他們在圖書館或麥當勞蹭免費 WiFi 投簡歷;夜晚,在沃爾瑪停車場過夜。
“我每天能收到將近 1000 條職位提醒,但沒有一個機會。”他說。
![]()
一條“像詐騙”的消息,打開新世界
轉機出現在 2024 年 3 月。
Ciriello 在 LinkedIn 上收到一條看起來很“可疑”的私信:招聘“內容寫手”。他本能覺得是騙局,但走投無路的他還是回復了。
直到入職后,他才發現,這份工作的真實內容并不是寫作,而是——訓練 AI 模型。
這類工作在行業內被稱為“數據標注”或“AI 訓練”,簡單來說,就是讓人類去審核、修正 AI 的輸出結果,從而不斷優化模型。
例如:檢查 AI 回答醫療問題是否安全,判斷生成代碼是否合理,給回答打分、糾錯并提供更優解……而這些數據,最終會被用來訓練像 GPT-5、Gemini 這樣的模型。
換句話說,這些人正在用自己的專業能力,把 AI 一步步“教成專家”。
![]()
一個新賽道:給AI“當老師”的人
近年來,一批公司迅速崛起,專門組織全球的“AI 訓練勞動力”,包括:
● 提供數據標注與 AI 訓練服務的平臺公司
● 外包技術與人力資源公司
● 面向科技巨頭的承包商網絡
這些公司的客戶,則是整個 AI 產業鏈最頂端的玩家——OpenAI、Google、Meta 等科技巨頭,以及醫療、金融等行業機構。
在這個體系中,像 Ciriello 這樣的從業者,被稱為“AI 訓練師”。對于少數頂級專家來說,這甚至是一份高收入副業——在一些高端領域(如醫學、法律、復雜工程),時薪可以超過 100 美元,極端情況下甚至達到 180 美元。
但現實是,大多數人拿到的只是“入門價”。
![]()
從年薪百萬到時薪20美元:斷崖式降級
根據公開招聘信息,目前 AI 訓練崗位的典型薪資是:
● 起步:20 美元/小時
● 常見區間:30~40 美元/小時
● 高端專家:100 美元+/小時(極少數)
而且,這類工作通常是合同制(無穩定保障) 、無醫療保險、無帶薪假、工時和收入也高度不穩定。
據介紹,Ciriello 的第一份 AI 訓練工作,時薪 21 美元,每周 40 小時,主要任務是審核 AI 回答并標記錯誤。工作一年后,他在 2025 年初的裁員潮中被裁。而目前,他為另一家公司從事類似工作,為 Meta 相關模型做評估,時薪約 20 美元。
這份收入,剛好覆蓋房租、車貸、保險和基本生活,但幾乎沒有任何余裕,他甚至還需要依賴政府的醫療補助和食品券——“我可能這輩子都不會退休了”。
![]()
年齡歧視下,「過渡工作」從送外賣到“喂模型”
為什么這些經驗豐富的人,會在就業市場“失效”?問題的核心,并不只是 AI。
根據美國退休人員協會(AARP)公共政策研究所的研究:60 歲以上求職者,找到新工作的時間比年輕人長約 50%,而且即便再就業,收入也往往難以恢復到此前水平。對于這個結果,研究人員分析,企業往往存在一些刻板印象:年紀大 = 成本高;技能過時;難以再培訓或適應新體系。
同時,美國城市研究所數據也顯示: 約一半 50~54 歲的員工,會在退休前被迫離開長期崗位。疫情進一步放大了這一問題——經濟政策研究所統計,2020 年初約有 570 萬 55 歲以上員工失業,其中相當一部分至今未能回歸穩定崗位。
在這種背景下,“AI 訓練”逐漸成為一種新的“過渡型工作”。
過去,美國中老年人失業后的“過渡方案”通常是零售與服務業、臨時工、網約車、外賣配送等,而現在,高技能人才有了一個新的選擇:用專業知識參與AI訓練。
于是,工程師、醫生、律師、設計師等群體,開始成為AI背后的“人類校正器”。
從某種意義上說,這是一種“體面但降級”的就業形態——既保留了一定專業性,又明顯低于原有職業水平。
![]()
更多樣本:醫生與教授的“再就業失敗”
這種趨勢下,并非只有 Ciriello 這樣一個例子。
52 歲的 Rebecca Kimble,曾是一名急診醫生,年收入高達 30-50 萬美元。她在美國多個偏遠地區工作,救治過無數患者。但在經歷酒駕停職、生病治療等一系列打擊后,她離開了臨床崗位兩年。當她準備回歸時,卻發現醫院更傾向于招聘“持續在崗”的醫生。
她反復求職,卻屢屢被拒:“那一刻我意識到,我可能再也回不去了。”
最終,她也轉向 AI 訓練,目前以“搶單”形式接任務:
● 每周 6~9 小時
● 月收入 500~1000 美元
● 工作極不穩定
“這不是工作,這是零工。”Kimble 直言,她沒有固定班次,更像是在零工市場里搶單,任務隨機出現,先登錄的人才能搶到——剛入行時,她有時凌晨 4 點就得起床刷任務。
另一位 60 歲的 Anne(化名)也是如此。她擁有公共政策博士學位,在高校工作 18 年。因長期新冠導致無法繼續教學后,她投出約 100 份遠程崗位申請,依然沒有結果。
如今,她以約 25 美元時薪參與 AI 訓練,僅能勉強維持房貸與基本開支:“我花了那么多年讀書、奮斗……現在卻在干這種事。”
![]()
最大的悖論:這份工作,本身也會消失
雖然這類工作具備一定技術門檻,但其工作形態,越來越接近平臺型“數字流水線”。
一些 AI 訓練從業者表示,他們每小時需要完成固定數量任務,要持續進行判斷、打分、糾錯,工作節奏也高度緊張——有人將其形容為“技術版血汗工廠”。
更微妙的是,這類工作很可能也只是“過渡產物”。
隨著 AI 模型能力提升,對人工標注與審核的依賴將逐漸減少。Ciriello 對此就非常清醒:“我現在做的事情,很可能一年后就不存在了。”不過,他并不悲觀。他認為 AI 對就業的沖擊,本質上延續了歷史上每一次技術革命的規律——舊工作消失,新工作就會出現。
現在的 Ciriello,一邊做著 AI 訓練,一邊正在嘗試新的方向:為神經多樣性人群提供職業輔導以及開發求職課程。他清楚,AI 訓練這份工作不會長久,所以在此之前他要利用 AI,為下一次人生翻盤爭取時間。正如他所說:“我在押注自己。”
原文鏈接:https://www.theguardian.com/technology/ng-interactive/2026/apr/07/ai-training-work-jobs
【活動分享】"48 小時,與 50+ 位大廠技術決策者,共探 AI 落地真路徑。"由 CSDN&奇點智能研究院聯合舉辦的「全球機器學習技術大會」正式升級為「奇點智能技術大會」。2026 奇點智能技術大會將于 4 月 17-18 日在上海環球港凱悅酒店正式召開,大會聚焦大模型技術演進、智能體系統工程、OpenClaw 生態實踐及 AI 行業落地等十二大專題板塊,特邀來自BAT、京東、微軟、小紅書、美團等頭部企業的 50+ 位技術決策者分享實戰案例。旨在幫助技術管理者與一線 AI 落地人員規避選型風險、降低試錯成本、獲取可復用的工程方法論,真正實現 AI 技術的規模化落地與商業價值轉化。這不僅是一場技術的盛宴,更是決策者把握 2026 AI 拐點的戰略機會。
特別聲明:以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布,本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.