在AI技术快速发展的背景下，一批来自非一线城市、非985高校的大学生正通过参与大厂AI大模型的数据标注、语音采集和内容纠错等兼职工作，进入人工智能训练链条。他们分布在成都、郑州、武汉、厦门、福建等地，在课余或下班后登录字节跳动的Xpert、阿里的晓天睿士、腾讯的AI Expert等平台抢单作业，承担图像分类、文本打标签、方言录音转写、编程逻辑反馈及中文语用纠错等任务。

这些兼职任务通常要求参与者具备某一领域的专业知识，但不要求有AI开发经验，单次任务报酬在50至200元之间，部分高难度“出题”任务可达300至1000元。然而实际收入受审核通过率和抢单成功率影响较大。例如武昌理工学院学生王磊每月完成任务扣除未通过项后收入为800至1200元，综合时薪约80元；郑州高校学生张莹则依靠熟练操作在短时间内完成评估任务，等待专家质检后获取酬劳。

平台任务竞争激烈，常出现数千任务一分钟内被抢空的情况。早期参与者如出生于1993年的张毅回忆，2022年刚加入美团“龙猫数据”和字节“Xpert”平台时，下班后仍能轻松接单，月收入可达2000至4000元，而如今需定时蹲守才能获得任务机会。随着参与人数增加，平台已从“蓝海”变为“红海”，供不应求现象普遍。

大学生所从事的工作涵盖多个层面：王磊负责基础数据标注，将图像划分为风景或人物类别，判断新闻主题归属；林薇作为博士生，提供闽南语和台湾腔普通话的语音样本，用于训练大模型的语音识别能力。她需在不同噪音环境下录制对话，并按严格格式进行文本转写，仅允许使用逗号、句号、问号和感叹号四种标点符号，以确保大模型可读性。但此类工作存在风险，部分中介平台存在骗稿、拒付或克扣报酬情况，如一位合作者因“音色不符合”被拒绝付款，林薇本人也仅收到承诺金额的60%。

尽管报酬有限且流程繁琐，一些学生表示工作中偶尔能获得参与感。王磊曾指出豆包大模型在实现Python二叉树层序遍历时存在的边界条件遗漏与时间复杂度问题，并提出优化建议，认为自己是在帮助AI查漏补缺；张莹在纠正AI对情感类吐槽的机械回应时，建议先表达共情再给出实用建议，感受到自身对AI行为模式的影响；林薇则觉得自己的方言特色正被注入AI系统，成为地方文化的一部分。

对于多数双非院校学生而言，这份兼职不仅是补充收入的方式，更是积累AI相关实践经验、提升简历竞争力的重要途径。张莹就读国际中文教育专业，原本面临教辅机构岗位缩减、薪资下降等问题，其参与AI语用偏误纠错的经历成为求职优势。她在应聘一家头部教培机构“AI+教培”课程开发岗位时，因拥有大模型训练经验而在简历初筛中脱颖而出，并在面试中准确回答关于错误校准流程的问题，最终成功获得实习机会。

计算机专业的王磊计划在简历中明确列出“参与AI大模型训练兼职，累计完成若干文本与图像标注任务”，强调具体成果而非泛泛表述，以此弥补学历和地域劣势。他认为这类实践是跨越门槛、争取理想offer的有效方式。与此同时，就业市场变化加剧了学生的焦虑感。据猎聘数据研究院统计，2025年上半年AI技术新发职位同比增长36.82%，阿里秋招中AI岗位占比超六成，而传统岗位持续萎缩。美国科技行业截至2025年7月累计裁员近9万人，增幅达36%，其中数据分析等职能已被大模型替代，有企业数据部门裁员30%以上。

面对AI替代压力，学生们意识到单一技能不再足够，未来从业者可能需要兼具多种角色能力。尽管如此，他们仍保持一定乐观，认为机器人仍需人类操控。目前，国内除大厂自建平台外，还有大量中介承接数据需求；海外类似平台如Mercor亦快速发展，于2025年8月完成3.5亿美元C轮融资，估值达100亿美元。然而个体在庞大技术体系中的位置日益边缘化，张莹形容自己“像是大模型的饲料”，贡献知识与经验喂养更强大的AI，最终可能被其所取代。当前，这些大学生仍是AI训练流水线上沉默的大多数，其劳动构成智能涌现背后的“微尘”与“声纹”。