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。

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