这些在校大学生成为AI训练师，是“数字零工”还是“提前入场”

　这些在校大学生成为AI训练师—— 是“数字零工”还是“提前入场”

　　2025年12月末的一个夜晚，武汉一所高校宿舍内，大二学生李铭登入一个AI数据标注平台，熟练地将一句“我觉得这个餐厅服务生态度不太好”的表述，标记为“情感表达”，提交后系统立刻弹出提示：“+0.15元”。这是他当晚完成的第87个标注任务。

　　当下，像李铭这样利用课余时间参与AI训练平台任务的在校大学生越来越多。他们通过科技公司开放的AI训练平台，承接数据分类、标注、质量评估等基础工作，按件计酬，多劳多得。

　　随着人工智能被列入国家战略性新兴产业，数据标注、质量评估等基础岗位的需求持续增长。一些大学生选择“走进AI”，通过训练AI来理解AI，在具体实践中触摸技术脉搏，探索未来的职业可能。

　　走进AI“微型数字劳务市场”

　　“至少我知道AI是怎么‘想’问题的了。”近来，李铭刚完成一批对话质量评估任务。标注过程中，他发现AI经常分不清讽刺与真诚表扬，他的工作就是帮助模型更准确地区分这些微妙的情感差异。这个工作让他感觉到自己触及到AI宏大技术变革的底层逻辑。

　　前不久，山西某师范学院汉语言文学专业的张悦通过校园社群，找到一份为某科技公司大模型做数据标注的兼职工作。“我要接触前沿技术实践，这是成本较低、门槛相对友好的方式。”她说。

　　对张悦而言，这段经历刷新了她的职业规划。原本她的目标是成为一名语文教师，参与AI训练工作后，她开始关注技术与人文交叉的领域。她了解到，有学长凭借类似AI项目经历，成功入职互联网公司从事内容运营工作。在张悦看来，“数据标注不只是一份按件计酬的兼职，更成为我理解数字时代内容生成与处理机制的窗口”。

　　在各大科技公司向公众开放的AI训练平台上，一项项任务构成微型数字劳务市场：给一段文本做情感分类，报酬0.1元；判断AI对话的意图是否准确，0.15元；将一分钟方言语音转录成文字，0.8元……一名熟练的学生利用课余时间，每月能获得1000元至2500元不等的收入。比起即时报酬，很多大学生更看重这份“参与过AI大模型训练与优化”的项目经验，希望因此为求职“加分”。

　　这条基础“训练链”，成为年轻人探求学习AI的驱动力。张悦观察到，一些学生有意识地选择法律、医疗、金融等垂直领域的标注任务，在劳动中积累专业领域知识；也有人在重复性工作中，总结出AI的常见错误模式，试图理解算法背后的运行逻辑。这种从实践到认知的过程，为他们编织出一条校园学习之外的成长路径。

　　不只是“用时间换钱”

　　AI训练平台上的任务丰富多样，从简单分类到复杂评估应有尽有，学生们通常扮演“数据质检员”“反馈提供者”等不同角色。

　　重庆某高校学生王磊向记者展示他的工作界面：左侧是AI生成的回答，右侧是评分标准和选项。“我需要判断AI的回答是否准确、有用、无害，给出评分。”对于专业领域问题，王磊感到知识储备不足，“一些医学术语或法律条文，我要先查资料才能判断”。

　　在各大AI训练平台上，单条任务的报酬通常在0.1元到0.3元之间，要获得更高收入，需要增加工作时长。有学生算过一笔账：平均每小时能处理80-100条数据，时薪约12元-15元，低于许多技术类兼职收入。

　　“长时间盯着屏幕，眼睛很累，而且不少任务比较枯燥。”在一些社交平台上，有学生担心“在用时间换钱”，技能增长有限。

　　“应当避免用传统兼职的标准，简单评判新兴技术领域的实践。”中国教育发展战略学会学术委员陈志文指出，人工智能的发展催生了多层次、多样化参与需求，即便是基础性工作，要做到精准高效，同样需要专注和技能积累，“这是支撑AI系统不断优化的重要基础。实际上，每一个环节的质量都可能影响整个AI技术的‘智能水平’”。

　　这种基础性实践参与，成为不少学生深入理解AI技术的起点。武汉某高校计算机专业学生赵峰在完成标注任务的同时，开始研究数据特征与AI模型的错误规律。“我发现某些类型的错误，会在AI的回答里反复出现，这让我思考训练数据的边界和局限性问题。”基于这些观察和思考，他在校级AI创新比赛中，提出一套改进数据筛选的方案，获得奖项。

　　一些更具思考力的学生，不满足于单纯的标注工作，开始寻求更深度参与。河南某高校学生陈琳，从一名普通的数据标注员成长为项目小组长，她在校内牵头建立AI实践社群，吸引很多对AI感兴趣的同学加入，定期组织线上分享会，交流标注技巧、探讨AI技术问题。

　　在AI时代“打螺丝”也要“练大脑”

　　2025年，人力资源和社会保障部、教育部、财政部联合发文，提出实施就业能力提升“双千”计划，推动在全国高校开设1000个“微专业”和1000门职业能力培训课程，重点支持开展人工智能应用赋能就业培训。目前，部分高校开始探索与AI企业合作，将数据标注等实践环节纳入课程设计或课外实践体系，使学生的参与更加系统化。

　　中国教育科学研究院研究员储朝晖指出，在人工智能深刻影响社会与教育的当下，学生参与技术实践需要保持清醒认知。“要坚持以人为本的原则，人是主体和目的，技术是服务于人的工具和手段。”他强调，应避免学生在技术实践中陷入单纯“劳动输出”，而忽视自身主体性与综合能力的成长。“技术参与应当遵循‘是否需要、是否适合、是否有利’准则，结合个人发展需求审慎选择，真正实现全面成长。”

　　北京市东城区教育科学研究院研究员崔楚民认为，AI时代正在引发一场深刻的人才生态重构。“这个新生态就像一个生命体，既需要顶层的‘大脑’进行创新，也离不开遍布全身的‘神经网络’进行调适。当前大学生参与的数据工作，正是他们主动融入并理解这一复杂系统的开端。”

　　崔楚民建议，教育体系应前瞻性地回应这一变化，推动两项转变：一方面，突破对AI的认知局限，将其作为赋能多学科发展的核心素养；另一方面，重构学习模式，通过设置与产业前沿联动的课程与实践，引导学生在解决真实问题中，完成从知识接受者到知识协作者、创造者的转变。

　　“随着我们的生活逐渐走向智能化，数据标注已成为AI时代一项基础而必要的工作，如同工业流水线上的‘打螺丝’，看似简单重复，却是整体运转不可或缺的基础性一环。”郑州大学计算机与人工智能学院教师王晓康表示，这不仅是技术进步的必然产物，也是新技术时代向前发展的鲜明标志。

　　对于希望或正在参与AI训练实践的大学生，王晓康建议，首先要明确参与目的，区分是为了赚取生活费、丰富简历还是探索职业方向；其次要超越简单劳动，在完成任务的同时理解背后的算法逻辑和数据价值，建立知识连接，将实践内容与专业学习相结合；同时注重技能迁移，培养耐心、细心和判断力等可迁移的数字化时代基础能力。