Page 26 - 《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

在此体系中，有两类主要的劳动主体。 一类是个体劳动者，主要为
自由职业者、宝妈、残疾人和在校学生，需要加入开放的公会才可以领
取任务。 另一类是独立的团队，一般是由经验丰富的 AI 训练师组建的
封闭公会，负责在平台上承包项目，然后组织团队人员完成。 据平台透
露，独立团队的成员大多是来自欠发达地区的就业困难人员，一般是中
青年妇女。 作者走访了两家独立团队， 分别位于河南和贵州的偏远县
乡，团队人员规模约 10 人左右，在出租房内进行“作坊式”AI 训练。 就
个体劳动者而言，以“计件”形式工作的，需要在空闲时间完成指定数量
的任 务 ；以“计 时 ”形 式工作 的，在平 台 上 的有 效 工 作 时 间（非 在 线 时
间） 一天不少于 6 小时。 独立团队则需要在指定时间内完成承包的项
目，管理风格因会长而异，总体呈现为较为松散的“影子”组织。 一位会
长说：“都是需要兼顾家庭的人，有农活的时候需要回家干农活，有的需
要照顾老人和小孩，也只能灵活一点，团队人多的时候有十五六个，少
的时候也就五六个。 ”（访谈资料，Z-7）
以平台为依托的众包项目制形成了 AI 训练的“云上车间”（cloud
factory），标客成了数字流水线上的工人。 相较于 X 实验室和 Y 工厂，Z
平台利用数智技术实现了劳动的“时空修复”，个体标客和独立团队具
有一定的劳动自主权。 因此，平台、公会和任务发布者（AI 厂商）围绕
“质量”形成三级管理监督体系，分别掌控“云端制造”劳动过程事前、
事中和事后的控制权。 以作者参与的语音项目为例，在领取任务之前，
AI 训练师需要接受平台的在线培训和在线机考， 包括 ASR 语音识别、
TTS 语音转写、韵律标注、情绪判定等，通过后可获得参与语音项目的
资格。 之后 AI 训练师选择加入相应的公会，在正式领取任务之前，还需
要通过公会会长的测试确保其掌握相应的技能。 领取语音数据集后，AI
训练师按照要求，使用平台的数据训练软件做语音切割，每完成一个数
据包系统会自动上传到平台云终端， 由会长对劳动效率和质量进行初
步把控。 薪酬的计算以切割的有效语音段为准，以分钟为单位计算酬劳
（具体薪酬因项目和公会而异）。 同时，为了加强质量控制，完整的数据
包完成之后，任务发布者会进行验收，通过后才打款。
除了以“人”为基础的三级管理体系，Z 平台的算法管理也发挥着
不可替代的控制作用，主要体现在动态任务分配、实时监控以及质量反
馈等环节。 首先，平台利用算法实现任务的动态分配，根据标客的历史

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