Page 18 - 《社会》2025年第2期

智能制造甘愿：人工智能训练的劳动组织形式与控制策略

练项目，实验室以外包或众包的形式委托给第三方，但涉及隐私和核心
竞争力的项目仍保留在实验室内部，以内包给二级部门的方式完成。 与
该实验室签订正式合同的员工共300 人左右，没有正式合同的员工随项
目的变化而波动，高峰时期有 700 多人。
2. 内包项目制下的劳动组织
X 实验室的内包项目基于金字塔形的劳动组织结构（如图 1）。组织
成员的构成呈现非正式性和去专业化的特征。 一般每个项目部内设相
应的数据标注和算法测试小组，以保证该项目的特定数据需求。 每个小
组都是临时性的组织，一般只有一位正式员工（组长）对整个项目进行
统筹管理，AI 训练师均为非正式员工。 非正式员工虽名为 AI 训练师，
但大多数是来自周边高校的高年级大学生，以“实习”为目的从事人工
智能训练。 由于数据劳动的低技能需求，只需要经过简单的培训就可以
上岗工作，所以在雇佣人员时，小组组长一般不看重职业技能和专业背
景，“是个有空闲时间的大学生就行”（访谈资料，X-7）。

X 实验室

分设
自动驾驶项目 通用大模型项目 N 大模型项目
内包

语音小组 视频小组 文字小组 图片小组 N 小组

实习生 实习生 实习生 实习生 实习生
图 1：金 字 塔 结 构 的 项 目 支 持 型 组 织
小组的规模和存续时间取决于项目的性质。 例如，由于通用大模型
的研发周期长，数据需求量大，且数据集需要不断迭代更新。 该项目成
立了四个常设小组，分别为语音、视频、文字、图片等独立模块，每个小
组大约有 30 位实习生。 尽管是临时小组，据多位管理人员反映，实习生
是 “数量不变人在变”（访谈资料，X-18），表明人工智能训练的低技能
门槛能够消解“实习生”的流动性对组织的影响，从而保证项目存续时

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