2025年12月底，武汉，一个普通的大学宿舍。大二学生李铭在电脑前做着兼职。他登录了一个AI数据标注平台。屏幕上出现一句话：“我觉得这个餐厅服务生态度不太好”。他需要给这句话打上标签。他选择了“情感表达”这个标签。然后点击提交。系统马上弹出一个提示：你的账户增加了0.15元。这是他那天晚上完成的第87个任务。
现在，很多大学生都像李铭一样。他们在课余时间，给AI当“老师”。这些科技公司会开放自己的AI训练平台。学生们就在上面接任务。这些任务都很基础，比如数据分类、标注、或者评估AI回答得好不好。平台按你完成的数量给你钱，你做得多，就挣得多。
国家现在很重视人工智能。所以，数据标注、质量评估这些基础岗位的需求越来越多。很多大学生就选择用这种方式接触AI。他们通过训练AI，来理解AI到底是怎么工作的。这也算是提前摸一下高科技行业，看看自己以后能干什么。
李铭告诉我，他做了一段时间后，感觉自己“至少知道AI是怎么‘想’问题的了”。他最近做了一批对话质量评估的任务。他发现，AI经常搞不懂人话里的讽刺。比如，你跟它说“你可真聪明啊”，它可能就真的以为你在夸它。李铭的工作，就是帮助模型分清楚这种真心表扬和反话讽刺的区别。他觉得这个工作让他碰到了AI技术最底层的东西。
另一个学生叫张悦，她在山西一所师范学院读汉语言文学。她通过学校的社群，找到了一个给大模型做数据标注的活儿。她说，自己就是想接触一下前沿技术。这个方法门槛比较低，对她这样的文科生很友好。
这段经历直接影响了她的职业规划。她本来只想当个语文老师。但是，参与了AI训练工作后，她开始关注技术和人文交叉的领域。她听说，有个学长就靠着类似的AI项目经历，进了一家互联网公司做内容运营。对张悦来说，数据标注不只是一份兼职。它更像一个窗口，让她明白了在数字时代，内容是怎么被生产和处理的。
我们来看看这些AI训练平台。它们就像一个个小型的数字劳务市场。每个任务都标好了价格。
- 给一段文字做情感分类，比如判断是高兴还是生气，一个0.1元。
- 判断AI和你对话时，有没有理解你的意图，一个0.15元。
- 听一分钟的方言录音，把它转录成文字，一段0.8元。
一个熟练的学生，每天抽几个小时出来做，一个月能挣1000元到2500元。这个收入不算高。但是，比起这点钱，很多学生更看重这份项目经验。简历上能写一句“参与过AI大模型训练与优化”，感觉找工作的时候能加分。
这条基础的“训练链”，成了很多年轻人学习AI的动力。张悦就观察到，她身边有些同学会专门挑特定领域的任务来做。比如，法律、医疗、金融这些专业性强的领域。他们在标注数据的同时，也等于在学习这个领域的专业知识。还有一些同学，在做重复工作的时候，会自己总结AI经常犯哪些错。他们试图去理解算法背后到底是怎么运行的。这就像在学校学习之外，又开辟了一条新的成长路线。
不只是“用时间换钱”
当然，这个工作也不是只有好处。AI训练平台上的任务确实很多样。但很多时候，你就是个“数据质检员”或者“反馈提供者”。
重庆有个学生叫王磊。他给我看了他的工作界面。屏幕左边是AI生成的回答。右边是评分标准和一堆选项。他的任务，就是判断左边的回答是不是准确，有没有用，有没有害。然后根据右边的标准给它打分。王磊说，他很怕遇到自己不懂的专业问题。比如，一些医学术语或者法律条文。他必须自己先上网查清楚资料，才敢去判断AI说得对不对。
而且，这个兼职确实挣钱不多。大多数任务，一个也就0.1元到0.3元。你想多挣点，就得花更多时间。有学生算过一笔账。一个小时，手快的话能处理80到100条数据。这样算下来，时薪大概是12元到15元。这比很多技术类的兼职收入要低。
在一些社交平台上，你也能看到很多学生在抱怨。他们说，“长时间盯着屏幕，眼睛很累”。而且，“不少任务真的很枯燥”。他们很担心，自己只是在“用时间换钱”，自己的技能并没有什么增长。
但是，我们不能只从传统兼职的角度去看这件事。中国教育发展战略学会的陈志文老师就说，人工智能这个行业需要各种各样的人来参与。就算是基础工作，你想做得又快又好，也需要很专注，也需要积累技巧。你做的每一个标注，质量好坏都可能影响到整个AI的“智能水平”。
所以，这种基础实践，其实是很多学生深入了解AI技术的开始。武汉有个计算机专业的学生叫赵峰。他一边做标注，一边自己研究数据和AI模型犯错的规律。他是这么做的：
- 观察和记录：他发现，AI在处理某些特定类型的句子时，错误率特别高。比如，包含“不是不”这种双重否定的句子。他就会把这些错误的例子截图保存下来，专门放在一个文件夹里。
- 分类和分析：攒了一堆案例后，他开始给这些错误分类。比如，哪些是事实性错误，哪些是逻辑错误，哪些是语气不当。他想搞明白，为什么AI会在这些地方反复出错。
- 提出解决方案：基于这些分析，他开始思考，是不是一开始投喂给AI的训练数据就有问题。然后，他在学校的AI创新比赛里，就提出了一个改进数据筛选的方案。最后这个方案还得了奖。
你看，赵峰就不是在简单地“用时间换钱”。他把兼职变成了自己的研究项目。
还有些学生，做得更深入。河南有个学生叫陈琳，她一开始也只是个普通的数据标注员。后来她做得好，成了项目小组长。她还在学校里自己搞了一个AI实践社群。很多对AI感兴趣的同学都加入了。他们会定期在网上开会，分享做任务的技巧，讨论AI的技术问题。比如，他们会分享哪个平台的任务单价更高，哪个项目的审核更快。有人遇到一个搞不懂的标注规则，发到群里大家一起讨论，很快就能解决。这已经不是一个人在“打工”了，而是一群人在一起学习和进步。
在AI时代“打螺るす”也要“练大脑”
国家也看到了这个趋势。2025年，人社部、教育部、财政部一起发了个文件，叫“就业能力提升‘双千’计划”。简单说，就是要在全国大学里，推广1000个小而精的“微专业”和1000门职业能力培训课程。重点就是支持人工智能应用相关的培训。现在，有些大学已经开始和AI公司合作了。他们把数据标注这些实践活动，直接放进课程里，或者算作课外实践学分。这样，学生的参与就变得更系统了。
但是，中国教育科学研究院的研究员储朝晖提醒我们，做这些事的时候，脑子要清醒。他强调一个原则，叫“以人为本”。人才是目的，技术只是工具。他很担心学生在做这些技术实践的时候，变成了单纯的“劳动输出”，忘了提升自己的综合能力。所以，你在选择要不要做之前，最好先问自己三个问题：“我真的需要做这个吗？这个适合我吗？这对我长远发展有利吗？”
北京市东城区教育科学研究院的研究员崔楚民，他的比喻很有意思。他说，AI时代的人才结构，就像一个活生生的人。既需要顶层的“大脑”来搞创新，也需要遍布全身的“神经网络”来调整。我们这些大学生现在做的数据工作，其实就是在当这个“神经网络”的一部分。这是我们理解这个复杂系统最直接的开始。
所以，整个教育体系也应该跟着变。崔楚民建议两个转变。第一，别再把AI当成只有计算机专业才能碰的东西，它应该是一种核心素养，能给所有学科提供帮助。第二，要改变学习模式。学校应该多设置一些和产业结合紧密的课程和实践。让学生在解决真实问题的时候，从一个被动接受知识的人，变成一个协同创造知识的人。
郑州大学计算机与人工智能学院的王晓康老师说得很直接。他说，数据标注就是AI时代的“打螺丝”。这个比喻很形象。它就像工厂流水线上的工作，看起来简单重复。但是，没有这些“螺丝钉”，整个机器就转不起来。这是新技术时代发展必须有的一个环节。
那么，如果你也想做或者正在做这类AI训练的兼职，王晓康老师给了三个具体的建议。我觉得很实在，你可以参考一下。
第一步：想清楚你为什么要做。
- 为了挣钱？ 如果你就是想挣点生活费，那没问题。你就挑那些单价高、规则简单、结算快的任务做。把时间和效率放在第一位。
- 为了简历？ 如果你是想给简历增加一点项目经验。那你就要有选择地做。最好挑那些和你专业相关的，或者和BAT这种大公司合作的项目。并且要做好记录，把你具体做了什么，取得了什么成果（比如效率、准确率）都记下来，以后写简历用得上。
- 为了探索职业方向？ 如果你是想了解AI行业。那你就不要只盯着一个类型的任务做。可以多尝试几种，比如文本、图像、语音的都试试。感受一下不同任务背后的技术逻辑有什么不一样。
第二步：别光动手，一定要动脑。
这个工作最怕的就是机械重复。你可以这样做，来避免自己变成一个“工具人”：
- 准备一个工作笔记。 在做任务的时候，旁边开一个文档。看到AI犯了什么典型的、有趣的错误，就记下来。
- 多问一个“为什么”。 看到一条标注规则，不要只是遵守。可以想一下，规则为什么要这么定？这么定的目的是为了让AI学到什么？
- 试着总结规律。 就像前面说的赵峰一样。做多了，你就会发现AI的“思维定式”。把这些规律总结出来，就是你比别人更深的理解。
第三步：锻炼那些能带走的能力。
做数据标注，除了能让你了解AI，还能锻炼一些很重要的“软技能”。这些能力，不管你以后做什么工作，都用得上。
- 耐心和专注。 一天要处理几百上千条枯燥的数据，很考验人的耐心。
- 细心和判断力。 很多数据之间的差别很细微，你需要仔细分辨，做出准确的判断。
- 责任心。 你要知道，你标注的每一条数据，都会影响最终AI模型的质量。
总的来说，在AI时代，就算我们是在“打螺丝”，也要做一个会思考的“螺丝钉”。我们得一边动手，一边“练大脑”。这不仅仅是一份兼职。这是我们年轻人，用自己的方式，参与到这个时代最前沿的科技变革里。你今天标的这0.15元，没准就是未来某个AI的关键一块拼图。
