文章核心观点 - AI大模型训练催生了庞大的数据标注与优化兼职市场 主要科技公司通过建立专家社区平台 将基础AI训练任务外包给非一线城市的非985高校大学生 这些学生以兼职形式参与 成为AI产业链末端的“拧螺丝”工人 他们既希望获得收入与简历资本 也面临着工作琐碎 收入不稳定及对未来被AI替代的焦虑 [5][6][7][28] AI数据标注兼职的运作模式与参与者 - 主要科技公司如字节跳动 阿里巴巴 腾讯等建立了专门的兼职平台 例如字节的“Xpert” 阿里的“晓天睿士” 腾讯的“AI Expert” 以构建AI数据集 [11] - 这些平台将大模型训练中最基础的工作 如图像分类 文本标注 对话校准 语音录音及转写等 拆解为微任务 通过抢单模式分发给兼职者 [5][7][8] - 兼职参与者主要来自成都 郑州 武汉 厦门等非一线城市的高校 多为非985（“双非”）大学生 他们利用课余时间在平台上抢单工作 [5][20] - 平台运营高度数字化 兼职者通过在线文档自学任务要求 工作过程无人指导 与平台方无真人接触 单向对AI模型输出 [8] 兼职工作的具体内容与收入情况 - 工作内容涵盖多个层面：1）数据标注：如图像分类（区分风景或人物） 文本打标签（判断新闻主题）[8] 2）模型反馈优化与纠错：如审核AI回复的语音或语法错误并进行纠正 [8] 3）专业领域出题：在金融 法律 医疗等领域设计能难倒大模型的题目 单价更高 [11] 4）语音数据采集：提供方言（如闽南语 台湾腔普通话）的录音及转写 用于训练语音识别模型 [14] - 兼职收入普遍不高 大多数学生月收入在1000到2000元人民币之间 [5] 例如 王磊每月投入约5天 每天1-2小时 月收入在800-1200元之间 综合时薪约80元 [11] - 平台宣传存在高薪吸引 如阿里晓天睿士宣称参与者时薪可达1000元 但详情页将兼职费用下限定为50元 并标注“以最终项目定价为准” [11] - 语音采集等兼职存在收入不稳定和被骗风险 例如有中介承诺100元报酬 但在数小时录音后以“音色不符合”等理由拒付或只支付60元 [16] - 早期参与者曾经历“红利期” 2022年左右在美团“龙猫数据”等平台 每月利用业余时间可轻松赚取2000到4000元 但当前抢单竞争激烈 数千任务往往不到一分钟被抢光 [27][28] 大学生参与AI兼职的动机与收益 - 主要动机之一是获取收入 补贴生活 但时薪与奶茶店兼职相当 [11] - 更重要的动机是为简历增添AI相关实践经验 以弥补非985学历和地域上的求职劣势 例如 张莹凭借大模型兼职经历获得了头部教培机构“AI+教培”岗位的实习面试机会并成功入职 [21][22] - 兼职过程中 参与者偶尔能获得超越金钱的体验 如通过发现并纠正大模型的逻辑漏洞或知识盲区 感受到自己在“训练”而非仅仅“服务”AI [18] - 对于中文教育 计算机等专业的学生 兼职内容与专业相关 能将其转化为求职时的具体成果描述 例如王磊计划在简历中写明累计完成的任务量 [22] AI发展对就业市场的影响与大学生焦虑 - 企业积极引入AI以降本增效 导致传统岗位缩减 AI岗位增加 根据猎聘数据研究院 2024年上半年AI技术新发职位整体增幅为36.82% [25] - 科技行业裁员与AI替代岗位现象显著 截至2024年7月 美国科技行业累计裁撤近9万个岗位 同比增长36% 有公司引入大模型后 数据部门裁员比例达30% [25][26] - 大厂校招向AI倾斜 例如阿里巴巴2024年秋招计划发出的7000多个offer中 AI相关岗位占比超过60% [25] - 大学生感知到就业市场变化 担心未来需要身兼数职或被AI替代 参与大模型兼职成为他们在大学阶段对抗就业焦虑的一种方式 [26] - 兼职市场本身也日益内卷 从早期的“蓝海”变为“红海” 任务供不应求 未来竞争预计会更加激烈 [27]