2025年12月下旬的一个晚上，在武汉某大学宿舍，大二学生李明登录人工智能数据标注平台，巧妙地将“我觉得这家餐厅服务员的态度不太好”这句话标记为“情绪的表达”。发送后，系统立即提示“+0.15元”。这是他当晚完成的第87个得分任务。
目前，越来越多像李明这样的大学生利用空闲时间参与人工智能培训平台的任务。通过科技公司的开放AI训练平台执行数据分类、标注、质量评估等基本任务。你会逐渐获得报酬，所以你做的工作越多，你得到的报酬就越多。
随着人工智能成为国家战略性新兴产业，数据标注、质量评估等基础岗位需求不断增加。一些大学生选择“走进AI”，通过AI了解它培训，在具体实践中把握技术脉搏，探索未来职业可能性。
“至少我知道人工智能是如何‘思考’问题的。”李明最近完成了一系列交互质量评估任务。在标记过程中，我们注意到人工智能常常无法区分讽刺和真诚的赞美。他们的工作是帮助模型更准确地区分这些微妙的情绪差异。通过这项工作，他觉得自己已经触及了人工智能重大技术变革背后的逻辑。
最近，山西师范大学汉语言文学专业的学生张悦通过校园社区找到了一份为一家公司.technology sa标注大型模型数据的兼职工作。 “我想接触最前沿的技术实践，这是一种廉价且相对友好的方式，”她说。
对于张越来说，这次经历更新了他的职业规划。原本她的目标的目标是成为一名中文老师。参加AI培训后，他开始关注科技与人文的交叉点。他了解到，一些学长凭借类似AI项目的经验，成功加入互联网公司从事内容运营工作。在张跃看来，“数据标注不仅仅是一份逐渐报酬的兼职工作；它也是了解数字时代内容生成和处理机制的一个窗口。”
在主要科技公司向公众提供的人工智能培训平台中，每项任务都构成了一个微型数字劳动力市场。对文字的情感进行排名，奖励0.1元。 AI判断对话意图是否准确，0.15元。将1分钟的方言音频转录成文字，成本为0.8元……符合条件的学生，空闲时间每月收入在1000元到2500元之间。很多大学生看重“参加培训、参加培训”的项目经历。“优化大规模人工智能模型”比直接奖励更重要，希望这能为他们的求职带来“加分”。
这个基本的“培训链”是驱动年轻人探索和学习人工智能的动力。张跃发现，一些学生有意识地选择法律、医学、金融等垂直领域的标注任务，以积累职场专业知识。其他人总结了人工智能在重复性任务中的常见错误模式，并试图理解算法背后的操作逻辑。这个从实践到认识的过程编织了一条超越校园学习的成长之路。
这不仅仅是将时间转化为金钱。
AI训练平台的任务范围从简单的分类到复杂的评估。学生经常扮演各种角色，例如“数据质量检查员”和“反馈提供者”。
重庆大学学生王雷向记者展示了他的工作界面。左边是AI生成的答案r右边是评分标准和选项。 “我们需要判断和鉴定人工智能的反应是否准确、有用或无害。”谈到专业的事情，王雷觉得自己的知识基础还不够。 “对于某些医学术语和法律规定，在做出判断之前必须先查看信息。但事实并非一定如此。”
在各大人工智能训练平台上，单个任务的奖励通常在0.1到0.3元之间。为了赚取更多收入，您需要增加工作时间。一些学生尝试着计算。平均每小时可处理80至100个数据项，每小时工资约为12至15元，这还低于许多兼职技术工人的收入。
“长时间看屏幕会导致眼睛疲劳，并导致更繁琐的任务。”一些学生担心一些社交平台允许他们“交易时间”并限制他们发展技能的能力LS。
“应该避免使用传统的兼职标准来简单地判断新兴技术领域的实践。”中国教育发展战略研究会学术委员陈志文表示，人工智能的发展创造了多样化、多层次的参与需求。即使是基本的任务也需要集中精力和积累技能才能准确有效地完成。这是支撑AI系统持续优化的重要基础。事实上，每个环节的质量都可以影响整个AI技术的“智能水平”。 ”
参与这样的基础实践是许多学生深入了解人工智能技术的起点。武汉一所大学计算机专业的学生赵峰在完成标注任务的同时，开始研究人工智能模型中的数据特征和错误模式。 “他注意到某些类型的错误反复出现在AI 的反应让他思考训练数据的局限性。 “基于这些观察和想法，他在校级人工智能创新竞赛中提出了改进数据管理的计划，并为他赢得了奖项。
一些反思性较强的学生可能会对简单的注释工作感到不满意，并寻求更深入的参与。河南某大学的学生陈琳从一名普通的数据标注员晋升为项目组组长。主导在校内建立人工智能实践社区，吸引众多对人工智能感兴趣的学生交流标注技巧，讨论人工智能领域的技术问题。我们定期举办线上分享会
AI时代“拧紧螺丝”也需要“大脑训练”
2025年，人力资源社会保障部、教育部、部库部联合发文，提出实施“双民”计划，提高就业能力推动全国高校开设1000个“微专业”和1000个职业培训课程，重点支持人工智能应用岗位培训发展。一些大学现在开始探索与人工智能公司的合作，将数据标注等实用方面融入到课程设计和课外练习系统中，让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表示，随着人工智能对社会和教育产生巨大影响，学生的参与变得越来越重要。技术实践需要清晰的理解。 “我们要坚持以人为本，人是主体和目的，技术是为人服务的工具和手段。”他强调，学生在技术训练中不要陷入纯粹的“劳动生产”，忽视了自身的主体性。活力和整体能力的增长。 “技术参与应根据个人成长需求，以‘必要、适当、有益或无益’为标准，谨慎选择，以实现真正的全面成长。”
北京东城教育科学研究所研究员崔秋民认为，人工智能时代正在引发人才生态系统的重大重构。 “这个新的生态系统就像一个生命体，它既需要高层次的‘大脑’来创新，也需要全身的‘神经网络’来协调。我们大学生系统目前正在做的数据处理工作，就是主动整合和理解这个复杂系统的开始。”
崔楚民建议，教育系统要主动应对这一变化，推动两个变革。一是克服人工智能的认知局限性，将其作为实现跨学科发展的核心能力。一方面，通过重构学习模式并建立与行业前沿相关的课程和实践，引导学生完成从知识接受者到知识合作者和创造者的转变，解决实际问题。
“人工智能，随着我们的生活变得越来越智能化，标注数据已经成为人工智能时代一项基础性、必要性的任务。这就像工业装配线上的‘拧紧螺丝’，虽然看似简单、重复，但却是运行中必不可少、基础性的一部分。”郑州大学计算与人工智能学院教授王小刚表示，这不仅是技术进步的必然产物，也是新科技时代发展的明显标志。
对于想要实践或参加人工智能培训的大学生，王小康建议，首先要明确自己参与的目的，区分是否是为了谋生、提高自己的成绩。我，或者探索一个职业方向。其次，要超越简单的工作，在完成任务时理解算法的逻辑和背后数据的价值，建立知识联系，将实践内容与专业学习相结合。同时，我们注重传承技能，培养数字时代可传承的核心能力，如耐心、思考和判断力。
（本文采访学生均为化名）
中青报/中青报记者 李瑞轩 来源：中青报
2026年2月25日第03页【编辑：于晓燕】
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