等着他们的是大厂 offer正规配资，还是「教会徒弟，饿死老师」？
AI 焦虑已经从大厂渗透进了大学这座象牙塔。在一片"被替代"的忧惧声中，一群来自非北上广深、非 985 高校的大学生，主动跳进了这股浪潮——他们不是来做实习的，是来兼职"拧螺丝"的，拧的是 AI 大模型的螺丝。
在" AI 将替代 99% 的岗位"和"拿 AI offer 月入 3 万"两种声音的共同影响下，这批不容易挤进大厂实习队伍的大学生，走进了大厂数据标注的流水线，成为新的 AI 工人。他们每天在大厂提供的兼职平台上抢单、标注、纠错、优化，月收入大多在 1000 到 2000 元之间。在这条看不见的 AI 流水线上，他们既是训练者，也是被挑选的对象。
他们分散在成都、郑州、武汉、厦门等非一线城市的角落，在课余或下班后的时间里，登录那个决定他们今晚"有活干"还是"白蹲守"的后台，他们标注图片，校准对话，贡献乡音，优化代码，试图找到新的机会。
对于大厂来说，大学生群体兼具垂直领域的专业知识和充足的参与热情，是完成最基础的 AI 数据标注、AI 回复纠错、AI 声音识别等最合适的人群。通过向大学生伸出兼职橄榄枝，他们不仅能高效率地找到符合大模型训练要求的人，还能减轻雇佣正职员工的成本。
这成了一场"双向奔赴"，甚至由于供不应求，大厂 AI 数据标注的兼职还需要抢单。只是，这份兼职真的能成为大学生们通往 AI 大厂的一条曲径吗？
大学生进"厂"，拧大模型的螺丝
郑州某高校大学教室里，刚刚结束一堂课，学生们鱼贯而出，只有大三学生张莹立刻打开手机。她要在下课的十几分钟内"抢单"——在名为" Xpert "的平台上，几分钟的不间断重复点击下，她终于抢到了一个任务。一旁的室友没有她这么幸运，任务就像春节返家时的票，前一秒显示还有 6 个，点进去的瞬间就归了零。
她们都在做同一份兼职——张莹称这是给大厂的 AI 大模型"拧螺丝"。
起初，张莹在学校兼职群里看到了学长的推荐。他只知道和 AI 训练有关，项目名称是"字节大模型领域专家招聘"。这份兼职不需要 AI 相关经验，只要在任何领域有专业知识即可，一次任务就有 50-200 元的收益，很适合她这样的在校大学生。
抢到任务后，她需要根据出题专家给定的题目和答案完成评估，比如审核大模型在中文教学场景下的回复是否存在语音或语法错误，然后进行语言纠正。作为熟手，通常不到 2 分钟她就能完成一个任务。接下来张莹只要等待专家质检，通过就能领到对应的兼职费。
整个过程，张莹都接触不到真人。申请成为 Xpert 专家时是网页提交验证资料，做任务时也是在线查看提前准备好的说明文档，没有人教她怎么做，在进入这个大模型兼职平台后，她只能单向对大模型输出。"我像是大模型的饲料。"张莹表示。
来自武昌理工学院的王磊今年 21 岁，9 月开始在" Xpert "平台上接单，做的是最基础的数据标注：将图像划分为不同类别，区分风景图或人物图；给文本打标签，判断一篇新闻的主题属于科技、娱乐还是体育。
"这工作听起来简单，但做起来挺磨人的。"王磊一般会选在没有课的下午或晚上，一次做一两个小时。在后台界面上，系统清晰地记录着他的"数字工时"：某天下午花费 1.5 小时，完成了 8 条文本标注和 2 条模型反馈优化任务，总耗时 1.5 小时，完成任务量 10 个。这些数据是他参与 AI 大模型训练的证明。
● 大模型高薪兼职宣传。图源：受访者截图
不过这份兼职没有宣传的那样高薪。
从去年下半年开始，王磊每周会拿出五天时间，做 1-2 小时任务，一个月下来扣除审核不通过的任务，收入在 800-1200 元之间。为了抢到更多兼职，王磊要找准工作日的空闲时段不断进入后台查看任务是否有更新。综合算下来，时薪在 80 元左右。"和去校门口奶茶店摇奶茶差不多。"王磊告诉镜相工作室。
时间长了，王磊也想尝试那些单价更高的"出题"任务，这些任务单次完成就能赚 300-1000 元，但往往限定在金融、法律或医疗等专业领域。"想拿到更高的兼职费用，得有硬知识储备，还得会抓大模型的知识盲区。比如出医疗题，你得知道专业术语和临床常识，不能瞎编。"非相关专业的王磊只能继续做数据标注。
据镜相工作室了解，除了字节推出的 Xpert 会招揽大模型兼职训练专家外，阿里有晓天睿士、腾讯有 AI Expert，这些大厂都会通过组建大模型专家社区构建 AI 数据集。高薪则是这些兼职平台共同的宣传重点，比如阿里晓天睿士宣称参与者可以获得高达每小时 1000 元的高薪，只是在详情页里，将兼职费用的下限定为 50 元，并标注了"以最终项目定价为准"。
● 兼职的出题要求，希望题目难倒大模型。图源：受访者
在为大模型做数据标注、纠错之外，这些远离一线城市的大学生们也有别的兼职机会。
远在福建的林薇正在读博一，今年在一位山东曲阜师大的朋友介绍下，她踏入了一个更为隐蔽和原始的 AI 数据采集层。她主要为大模型提供"声音"——闽南语和台湾腔普通话的录音及转写。
由于福建方言"神似"台湾腔，林薇得到的第一份任务，是用闽南语或台湾腔普通话进行自言自语或双人对话，录制好的音频将作为"语料"用于训练大模型的语音识别能力。随着和 AI 打电话、AI 录音转写成为大厂 AI App 的标配功能，大厂也需要更多方言作为语料喂养大模型。因此，林薇接触的也不止 Xpert，还有一些专门为大厂处理数据需求的中介平台。
只是想凭卖声音赚钱并不容易，这份兼职的要求极其繁琐。有的项目要求在不同的环境噪音（低、中、高分贝）下进行录音，但"录音平台非常不稳定，有时一直进不去"，而且噪音分贝往往很难把控。
平台审查更严格的是后续的文本转写工作，她称之为"翻译"。转写的文本将被喂给大模型，打磨大模型方言音频转化文字的识别能力。而由于阅读这份文本的是大模型，林薇必须要写成大模型能读懂的样子。她不仅要把音频里的内容一字不变地转写，且转写文本只能使用逗号、句号、问号和感叹号四种标点。这些细微到极致的格式要求，是在用最原始的人力，喂养 AI 的"标准化"输出。
这样的录音往往会持续 2-3 个小时，但"收入情况却不是很理想"。林薇会被一些平台骗稿，有些中介会以各种理由推脱、扣钱。她和她的"搭子"都曾深受其害。她描述了一种典型的陷阱：一个声称是"豆包"项目的老板，最初承诺每人 100 元，但在录音数小时后，却以"音色不符合"等模糊理由拒绝对"搭子"付款，林薇本人也只收到了 60 元。
双非大学生，把 AI 兼职当敲门砖
真正让这些大学生感受到自己在"训练" AI 而不仅仅是"服务" AI，来自于成功"难倒"大模型的时刻。
王磊在一次针对专业编程问题的反馈任务中，提出了一个用 Python 实现二叉树层序遍历并优化时间复杂度的问题。豆包大模型给出的代码虽然能运行，但时间复杂度并非最优，并且漏掉了一个边界条件处理。
"我把这个问题标注出来，并详细解释了代码中因冗余导致的复杂度偏高，还附上了优化思路。"王磊说，"这时候我感觉到，我们其实就是针对它的知识盲区找出逻辑漏洞，相当于帮大模型查漏补缺。"
林薇偶尔也会有一丝参与感，她专长是闽南语和台湾腔，在和 AI 用方言打电话时，她会感觉"自己确实也在参与训练大模型，给一个新的生命注入一些自己的特色，比如我们的腔调，或者地方的一些文化"。
有一次标注，张莹的题目是：当用户说今天下雨没带伞，淋成了落汤鸡，AI 的回复是"建议下次带伞"。张莹立刻标注"情感类吐槽别讲大道理"，建议 AI 要先情感关怀，再加一句实用建议。还有次张莹向 AI 吐槽课时太长时，大模型回复"我懂这太累了，忙完记得喝点小甜水"，张莹会嘀咕，"这搞不好是我当初标注过的"。
尽管做的是最基础的工作，但偶尔，他们也能从"拧螺丝"中获得一丝超越金钱回报的微妙体验。
而对于这些双非大学生而言，这份兼职的更大意义，是给自己的简历添彩。
"我做这个，一是因为和专业相关，二是想给简历加上 AI 相关经验。"张莹坦言，她学的是国际中文教育专业，中文语用偏误纠错本就是课程内容。
在 AI 引发热潮的这两年，中文教育专业的就业越发紧张。不少教辅和留学机构都引入了 AI 辅助学生学习，传统的中文教育岗位薪资一再走低。而张莹在郑州读书，能接触到的大公司并不多，这份 AI 兼职对她意义重大。
就在这个月，张莹得到了一家头部教培机构的实习面试邀约，是做" AI+ 教培"的课程开发岗位，HR 在邀约时就表示了对她大模型兼职经历的兴趣。"如果没有相关兼职经验，我连实习邀约都拿不到。"张莹告诉镜相工作室，并非 985 学历的她在之前找实习时总会在第一轮简历初筛时就被筛下来。
面试时，张莹也被 HR 问到了大模型训练的具体流程和错误校准的逻辑，这些她都能结合之前的经历讲解清楚。最终，她得到了这次实习机会。
计算机相关专业的王磊也有规划。"我会在简历里写‘参与过 AI 大模型训练相关兼职，负责过文本或图像数据标注，累计完成了多少任务量’。"他强调，"这样就不是空泛地说‘我做过 AI 兼职’，而是有具体成果。对非相关专业、想往 AI 领域靠的同学来说，是给履历添彩的。"一段大模型相关实践，或许是他们跨越学历和地域门槛，拿到理想 offer 的一次机会。
AI 时代的另一面：焦虑的大学生们
时代变了，象牙塔里的大学生们也感知到了用人市场的变化。
一方面，企业期待引进 AI 以实现降本增效，在微软、亚马逊、X 等科技大厂宣布更多代码由 AI 生成的同时，美国科技行业截至今年 7 月已累计裁撤近 9 万岗位，同比增长 36%。传统岗位在缩减，AI 相关岗位招聘在增多。根据猎聘数据研究院，今年上半年，AI 技术新发职位整体增幅为 36.82%。大厂校招成了风向标，以阿里今年秋招为例，计划发出的 7000 多个 offer 中，AI 相关岗位占比超六成。
● 11 月，马斯克宣布 X 用 AI 模型替代了大量员工，负责平台安全的工程团队裁员 90%。图源：社交媒体
随着 AI 技术的狂飙猛进，这群身处浪潮之中的年轻人，对于自己的未来既有憧憬，也有危机感。
王磊已经开始感受到就业市场的压力。作为计算机相关专业的学生，数据分析师是此前不少学长学姐的就业方向，而如今不少岗位已经被 AI 替代。"有学长告诉我，他的公司引入大模型后，数据部门裁员了 30%。"再加上处在湖北，能供王磊选择的公司并不多，他也没有双一流的学历优势，毕业后，王磊要面临更严峻的就业环境。
除了找工作越来越难，王磊还意识到，" AI 时代一个人要身兼数职，比如会软件开发的人还得懂运维。以后数据分析也可能被 AI 替代。企业需要的工作人员要同时兼具多个角色，或者被机器人取代。"但他还是保留了一丝乐观，"不过机器人还是要有人来操控的。"
做大模型相关兼职成为了他们在大学阶段对抗焦虑的方法之一。
大厂的模型训练需求催生了这些兼职平台，在国内有 Xpert、晓天睿士、AI Expert 和各种中介平台；在海外，也有以 OpenAI 为大客户的 Mercor，刚在 8 月完成 3.5 亿美元的 C 轮融资，估值达到 100 亿美元。不过，对这些双非大学生来说，即便是这些低门槛的兼职平台，也越来越卷了。
已经工作 3 年的张毅见证了这条流水线从"蓝海"到"红海"的变迁。" 2022 年那会儿，抢单接单都容易。平台刚推出这类任务，做的人少，甚至不算严格意义上的抢单。"他回忆，那时平台每天有固定任务或时段性上新，无需掐点蹲守，即便下班晚上七八点登录，也照样有活干。
与王磊这样的"新手"相比，在成都工作的张毅可谓是这条流水线上的"老师傅"。93 年出生的他，从 2022 年就开始游走于美团的"龙猫数据"和字节的" Xpert "两个平台之间。
他记得自己是如何"入行"的："当时刷到一个职场圈的公众号，推送了龙猫的兼职，标题写的是‘本地生活内容校准，下班就能做’，就去了解了一下。"他所做的"本地生活内容校准"，是为 AI 对话进行校准，涉及社区周边商铺的推荐、便民服务点的位置信息，以及口语化表达的准确性。
那是属于早期参与者的"红利期"。张毅细数着当时的"好光景"：一条合理的方言便民指引能拿到 1 到 2 元，一组十条的地址校准报酬是 8 到 10 元。"那会儿下班做个一两小时，周末抽半天时间，一个月下来赚 2000 到 4000 元都非常轻松。"不过，当下抢单变难了，随着越来越多人涌入，数千个任务往往不到一分钟就会抢光，他说："未来肯定会更卷。"
"在训练 AI 的时候，我不再是牛马，而是牛马的饲料。"张莹的一句话，为这份看似站在技术前沿的 AI 兼职，添上了一抹现实底色——在宏大的技术叙事下，个体感受到的是自身的渺小与工作的琐碎。在张莹看来，AI 吸收她的经验、知识，变成一个更强大、更不知疲倦的牛马，最终也难免会取代她。不过眼下，她还是可以通过训练 AI 先得到工作机会。
随着大厂在 AI 大模型训练上的持续加码，这条由代码、数据和声音构成的庞大流水线将持续运转正规配资，这些大学生们则是这条流水线上沉默的大多数，终将成为智能涌现后不被看见的"微尘"与"声纹"。
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