Page 13 - 《社会》2025年第2期

社会·2025·2

（Lundin，et al.，2015）。 最后是控制性，项目管理是一种以绩效为导向的
实践， 旨在组织、 协调和控制项目内的生产活动和劳动过程（Gandini，
2019）。 因此，昆巴（Kuba，2021）认为在这种临时制度中，管理者和劳动
者的角色不同于传统的产业组织， 项目负责人权力高度集中且仅关注
短期的项目成果，而非劳动者的长久发展，劳动过程的不确定性要求管
理者进一步压制劳动者的自主性。
项目制组织为人工智能时代产业数智化和数智产业化形塑的劳动
过程提供了解释框架，人工智能训练是其典型样态。 在劳动内容层面，
人工智能训练属于典型的认知劳动（贾文娟、颜文茜 2022），劳动产品
具有非物质性，削弱了对物理性劳动空间和科层化管理的依赖。 在生产
组织方面，AI 模型训练呈现出标准化与定制化结合的“模块化”特征，
任务通常被分解为数据采集、标注和训练等多个独立模块，以精细化的
劳动分工匹配模型开发需求。 同时，对 AI 模型的训练依赖高度多样化
和定制化的数据， 不同的应用场景和技术周期对应着不同的数据类型
与标注标准，这种特性要求组织具备极大的灵活性和生产弹性，对劳动
者技能层次的要求也更加多样化。 因此，AI 模型训练的生产特性不仅
带动了内包、外包和众包等组织形式的广泛应用，也进一步强化了项目
制组织的不稳定性。
项目制制造了极端的劳动异化， 有研究认为该劳动体制将劳动者
视为一次性劳工（ disposable labor），并通过非正式的临时性组织将恶化
的劳动条件合理化和合法化，例如项目范围内劳动时间的延长、劳动强
度的加剧， 以及对劳动价值的深度挤压 （Standing，2011；Lundin，et al.，
2015）。 项目制强调生产的灵活性与效率，但其核心机制是通过临时组
织形式转移劳动风险，导致劳动关系的不稳定性和劳动者的高流动性。
已有研究表明，这种生产方式制造了独特的生产关系、分配关系和劳动
者与国家之间的关系，劳动者由此被塑造为“不稳定项目人”（precarious
projectariat）（Kuba，2021；Greer，et al.，2018）。 然而，目前的文献对人工智
能数据训练行业中不同的项目化劳动组织形式（如内包、外包和众包）
的不稳定特征及其对劳动者的影响仍缺乏深入的比较和探讨。 同时，鲜
有研究系统分析项目制下劳动者“甘愿”的生成机制，即劳动者为何主
动同意并积极参与这种剥削性的数据劳动？ 下文将在此基础上尝试构
建项目制组织形式下劳动控制的分析框架。

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