Page 8 - 《社会》2025年第2期

智能制造甘愿：人工智能训练 社会
2025·2
CJS
的劳动组织形式与控制策略 第 45 卷

黄 晖

摘 要： 日前，生成式大模型的轰然问世引发社会对其“智能”背后的密集型
不稳定劳动的关注。 基于笔者对三家不同类型的人工智能公司的劳动社会学
考察，本文探究了人工智能大模型生产的底层劳动组织形式及其控制策略。 研
究发现，人工智能训练以项目制为核心，构建了一种以内包、外包和众包为主
要组织形式的灵活劳动体制。 尽管该劳动体制削弱了劳动者的自主性，加剧了
劳动的不稳定性，但资本通过数智游戏、技能清零、职业复魅等控制手段向人
工智能训练师施加霸权权力，使之甘愿在不稳定的劳动关系中通过“让人变成
机器的工作让机器变得像人”。
关键词：人工智能 项目制 不稳定劳动 劳动组织 劳动自主性

The Making of Consent to Produce AI：Labour Organisation
Forms and Control Mechanisms in Data Annotating Industry
HUANG Hui
Abstract：The rapid proliferation of generative AI models has sparked critical
inquiry into the hidden precarious labour infrastructures that help sustaining their
performance. This article draws on ethnographic research conducted in three
Chinese AI companies to examine how the production of large鄄scale models is made

* 作 者 ： 黄 晖 上 海 交 通 大 学 国 际 与 公 共 事 务 学 院 （Author：HUANG Hui，School of
International and Public Affairs，Shanghai Jiao Tong University）E鄄mail：hui.huang@sjtu.edu.cn
** 本文是国家社科基金青年项目“数字时代新职业群体的社会融合困境与对策研究”
（23CSH027） 的 阶段性 研究成 果。 [This work was supported by the National Social Science
Fund of China，Youth Project（23CSH027）.]
感谢哈佛大学社会学系雷雅雯、多伦多大学信息学院陈玉洁、上海大学社会学院贾
文娟、华中师范大学社会学院魏海涛，以及上海交通大学国际与公共事务学院陈映芳、
吴建南、吕守军、贾开等老师在写作过程中的指导和启发。 特别感谢吴建南老师在帮助
联系田野调查地点中付出的心力。 本文曾在 2024 年中国数字经济发展和治理学术年会
（北京）上宣读，感谢专家提出的宝贵意见。 匿名评审人和《社会》编辑部给本文提出了具
有建设性和启发性的意见和建议，在此一并致谢。 文责自负。

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