Page 30 - 《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

发地加入“赶项目游戏”，在无止境的自我剥削中追求生产数量的提升。
例如，在 X 实验室的红队测试项目中，如果 AI 训练师完不成核定的攻
破数量会被扣减实习工资，因此实习生经常加班到深夜。 Z-2 表示：
以图片标注为例，一般做 1 张只有 1 角钱，要想多赚点维
持生活， 一天工作 18 个小时能做个 1 000 张， 同时不能犯错
误，否则 1 张扣 1 元。 摸鱼偷懒瞎混只能自己承担后果。
（访谈资料，Z-2）
来自 Y 工厂的 Y-5 以语音项目为例，同样说明了赶工游戏背后薪
酬制度对劳动者的自我驱动：
有效的语音切割时间为每分钟 1 元， 而每个语音数据包
里的有效语音是浮动不定的， 就像捉迷藏一样在找有效的语
段，运气好拿到的数据包每小时能切出 10 分钟，倒霉的话拿
到的数据包只有一两分钟。 基本一天的工作量是完成 60 分钟
（有效语音）。 加班是肯定的，不是为了完成工作量，就是为了
多挣点超额的奖金。 （访谈资料，Y-5）
因此，多数受访者表示 AI 训练劳动是 一 场“数量”和“智力 ”的游
戏。 不同于工厂劳动体制下纯粹在劳动关系维度嵌入游戏化元素，人工
智能生产的项目制劳动体制实现了劳动内容 与 劳动关 系 的双 重 游戏
化。 劳动的商品化剥削在游戏化的粉饰包装下，加之 AI 训练师的边缘
性社会身份，原本的显性劳资冲突和反抗内化为劳动者的自我冲突，在
“自我内耗、自我竞争、自我博弈”的游戏化劳动实践中耦合和强化人工
智能生产的资本逻辑。 正如 Y-2 所言：“我们这种来自农村的大专毕业
生，没工作也只能窝在家里打小游戏。 这个工作内容本身还是很有趣味
性的，累是很累，也不稳定，就权当努力打游戏挣钱了。 ”
（二）技能清零
马克思和布雷弗曼都认为，去技能化是技术发展的必然趋势，通过
去技能化让劳动失去价值是资本的天性， 从而让劳动者主动依附于资
本而生存。 不同于传统工厂劳动体制的技能降级策略，AI 训练劳动是
在生产智能技术的过程中被结构性地去技能化。 第一，AI 数据训练作
为人工智能生产的基础性环节， 处于整个 AI 生产劳动分工的最底端，
被视为“低智力需求” 的低技能认知劳动。 与贾文娟等学者的发现相
同，几乎所有受访者都认为 AI 训练是“中小学生都能胜任的工作”，认

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