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