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在各大科技公司向公众开放的AI训练平台上，一项项任务构成微型数字劳务市场：给一段文本做情感分类，报酬0.1元；判断AI对话的意图是否准确，0.15元；将一分钟方言语音转录成文字，0.8元……一名熟练的学生利用课余时间，每月能获得1000元至2500元不等的收入。比起即时报酬，很多大学生更看重这份“参与过AI大模型训练与优化”的项目经验，希望因此为求职“加分”。

“应当避免用传统兼职的标准，简单评判新兴技术领域的实践。”中国教育发展战略学会学术委员陈志文指出，人工智能的发展催生了多层次、多样化参与需求，即便是基础性工作，要做到精准高效，同样需要专注和技能积累，“这是支撑AI系统不断优化的重要基础。实际上，每一个环节的质量都可能影响整个AI技术的‘智能水平’”。

这种基础性实践参与，成为不少学生深入理解AI技术的起点。武汉某高校计算机专业学生赵峰在完成标注任务的同时，开始研究数据特征与AI模型的错误规律。“我发现某些类型的错误，会在AI的回答里反复出现，这让我思考训练数据的边界和局限性问题。”基于这些观察和思考，他在校级AI创新比赛中，提出一套改进数据筛选的方案，获得奖项。

2025年，人力资源和社会保障部、教育部、财政部联合发文，提出实施就业能力提升“双千”计划，推动在全国高校开设1000个“微专业”和1000门职业能力培训课程，重点支持开展人工智能应用赋能就业培训。目前，部分高校开始探索与AI企业合作，将数据标注等实践环节纳入课程设计或课外实践体系，使学生的参与更加系统化。

中国教育科学研究院研究员储朝晖指出，在人工智能深刻影响社会与教育的当下，学生参与技术实践需要保持清醒认知。“要坚持以人为本的原则，人是主体和目的，技术是服务于人的工具和手段。”他强调，应避免学生在技术实践中陷入单纯“劳动输出”，而忽视自身主体性与综合能力的成长。“技术参与应当遵循‘是否需要、是否适合、是否有利’准则，结合个人发展需求审慎选择，真正实现全面成长。”

对于希望或正在参与AI训练实践的大学生，王晓康建议，首先要明确参与目的，区分是为了赚取生活费、丰富简历还是探索职业方向；其次要超越简单劳动，在完成任务的同时理解背后的算法逻辑和数据价值，建立知识连接，将实践内容与专业学习相结合；同时注重技能迁移，培养耐心、细心和判断力等可迁移的数字化时代基础能力。

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