Page 20 - 《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

3. 内包项目制下劳动的不稳定性
在“铁打的项目，流水的实习生”（访谈资料，X-2）的局面之下，劳
动面临着多重不稳定性。 基于斯坦丁对劳动不稳定性的概念分析框架，
首先是经济不稳定性， 由于市场竞争激烈以及顶级实验室和大厂实习
岗位的稀缺，处于“僧多肉少”的状态，人工智能训练实习生作为买方市
场中弱势的一方，日薪为 150 元左右，即使每月全勤，月收入仅 3 000
元左右。 实习生普遍抱怨每日的薪酬减掉实习当天的交通和餐食费用
后所剩无几。 同时，AI 训练师收入波动大，完全依赖项目的周期。
其次是劳动力市场的不稳定性。 在人工智能训练行业中，实习岗位
的数量直接受到市场项目需求的影响，而 AI 大模型的生产具有显著的
技术迭代性和失序性，导致市场需求呈周期性波动。 此外，实习机会的
分布还具有时空不均的特点。 面对这种不稳定的劳动力市场环境，实习
生往往将机会价值置于劳动价值之上， 以低薪甚至过劳换取参与项目
的资格。 实习生 X3 形容他们的劳动是“以苦力换履历”，而管理者则以
“培养”或“机会”之名进一步正当化这一逻辑，掩盖了对劳动价值的弱
化。 正如组长 Y6 所言：“我们是在培养他们，给他们参与我们项目的学
习机会，年轻的大学生应该感恩。 ”
雇佣和工作的不稳定性进一步加剧了劳动者的困境，AI 训练师以
实习等非正式身份参与劳动，缺乏相应的法律保护，管理者可以随意解
雇。 同时，他们也不能享受正式职位带来的劳动保障，例如工作时长限
定、加班补贴，更没有职业晋升的通道。 一个受访者以“一次性劳工”比
喻他们的困境：“根本不可能，招聘说的是优秀者可以转正留下来，但实
际上没有，我们就像是‘热插拔’一样。 ”
最后是技能再生产的不稳定性，AI 训练岗位看似拥有人工智能的
光环，实际却是低技能劳动，劳动者很难获得具有附加值的技能锻炼和
能力提升，而是成为“生产人工智能的炮灰”（访谈资料，X-6）。
（二）Y 工厂：外包项目制

1. Y 工厂概况
Y 工厂成立于 2017 年末，是国内最早一批开展 AI 训练业务的专业
性公司，目前已成长为西南地区最大的 AI 数据服务商之一。 Y 公司不
研发大模型等人工智能产品，而是专注于为 AI 研发企业或研究机构提
供多领域的定制化数据采集、标注、分类、审核和验收等 AI 训练全过程

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