外包数据标注给中国中西部县城女性的扶贫项目，随着人工智能产业需求转移落潮

在中国人工智能产业扩张的早期，一部分最基础的数据标注工作，曾被有意识地送往中西部欠发达县域。

2019 年前后，数据标注进入数字扶贫和女性就业的叙事。一批由科技公司、公益基金会和地方政府共同推动的标注基地，陆续落地陕西、山西、甘肃、贵州、宁夏等地。截至 2023 年底，这一计划已建立 17 个县域数字就业中心，累计就业人数约 5800 人，其中近七成为女性。

这些项目找到了一群特殊的劳动力，「宝妈」。对许多被家庭责任留在本地的女性，AI 标注是一份少见的工作——可以坐在办公室，周末双休，按件计酬。

对数据公司来说，这也是一群「理想的工人」。早期标注技术门槛不高，标注公司需要的是大量稳定、能够长时间坐在电脑前重复操作的人。年轻人会离开县城，男性更多外出务工，走不开的宝妈反而成为最不容易流动的劳动力。

但这条看起来通向未来的产业链，并没有持续地停留在县城。随着人工智能产业发展，简单的标注任务开始被机器预处理，更复杂的大模型项目则转向城市的专业团队。

山西省临汾市的永和县，就是这批县域标注基地中的一个切口。

高峰时期，基地有 170 多名标注员，近七成为宝妈。由于孩子和家庭的照料责任，她们中的许多人无法离开永和，却因此短暂进入了人工智能产业。

几年后，曾让她们成为理想劳动力的条件反过来成为一道门槛。新的项目需要学历更高的人才和更靠近高校和城市的办公场所，这些女性却很难迁往别处。当 AI 变得更强，它没有继续停留在县城。

中国永和县城。图：作者提供

教机器人认识苹果

数据标注员岗位在永和的第一次招聘在 2020 年，由一家名为「爱豆科技」的数据标注企业发起。这是一家县属国有企业，由国家卫健委、永和县政府、蚂蚁集团等共同扶持成立。它承接科技公司的数据订单，再在当地招募和培训标注员。

招聘在县城的小广场上进行，企业与县人社部门合作，通过微信群将消息传播开来。因为疫情，不少人没有外出打工的机会，报名者很多。

黄丹丹目前是永和爱豆科技的一名员工。她记得，第一批招聘有一百多人报名。招聘条件并不复杂，也没有什么考核：高中以上学历，熟悉电脑操作即可。经过大约一周的培训，最终有 19 人上岗。

黄丹丹报名时，并不知道 AI 是什么。工作人员解释数据标注时，用了一个最简单的例子：「你看，这是一个苹果。现在，你要教会 AI 认识这个苹果。」

2021 年，35 岁的李霞也第一次接触到 AI。在永和，能熟练使用电脑工作的人并不算多，李霞是其中之一。成为 AI 数据标注员之前，她和丈夫一起开过早餐店，但疫情期间生意不好，很快不再经营。

同一时期，中国的人工智能、自动驾驶等产业快速发展。2020 年 2 月，数据标注员作为「人工智能训练师」的一个工种，被正式纳入国家职业分类目录。人工智能产业对训练数据、标注人员的需求相应增长。

迎着这股风潮，一条数据标注流水线也出现在永和县城：主干道边的一栋四层小楼里，十几名标注员各自坐在电脑前，盯着屏幕，反复移动和点击鼠标。文字、图片、音频和视频等通过网络传送到她们面前，再由她们一点点转换成机器可以使用的数据。

和许多其他基地一样，在永和，这条流水线的运作和本地女性深度绑定在一起。招聘虽没有限定性别，但首批入职永和爱豆科技的 19 名员工中，长期留下来的几乎都是像李霞一样，需要兼顾家庭的本地女性。

她们经历并不完全相同，有人此前很少有正式工作的机会，也有人已经在外地或县城工作多年。她们大多有孩子，年龄从幼儿园到中学不等，因而常被称为「宝妈」。

在当地，男性更倾向于进入天然气行业，虽然工作有一定危险，但收入也会更高；年轻人则更多选择进城。而真正能长期坐在办公室里不断做标注的，正是那些孩子还小、自己也走不开的女性。后来，基地一度只剩下一名男员工，他在几乎全是女性的工作环境里也没有待太久。

在许多「宝妈」看来，数据标注首先是一份比饭店、早餐店更体面的工作。办公室夏天有空调、冬天有暖气，朝九晚五，也有周末和法定节假日。「不像饭店里一样又脏又累，」李霞说，「孩子放假我也能休息。」

黄土高原上的永和有着典型的西北风貌，少雨干旱，地质破碎，约 1212 平方公里的土地被两千五百多条沟壑切开。常住人口不足五万人，曾是山西省的深度贫困县之一。对于本地女性，大部分工作机会集中在饭店、超市、服装店等服务行业。「能拿到手的钱也就 2000 （元）左右。」李霞表示。

相比之下，订单充足时，数据标注普通员工月收入有两三千元；熟练员工如果愿意加班，可以拿到四千元以上。

2021 年至 2023 年前后，是许多永和的标注女工们心中的「黄金阶段」。

那几年任务多，计件单价也高，有人月收入接近 8000 元，个别月份甚至可以过万元。黄丹丹说，当时的标注任务简单，一人手里可能同时有三四个任务同时进行。工资按件计算，因此，做得快，收入就会明显高过县城里许多的服务业岗位。最热闹的时候，基地的员工多达有 170 多名，一度成为本地第三大用工企业。

(左)永和爱豆科技。(右)永和爱豆科技办公室一角。图：作者提供

「宝妈」的数据流水线

多数的基础项目并不难上手。签订保密协议后，女工们通常接受两三个小时的培训就可以开工。不过，具体操作中真正需要适应的，是为配合 AI 产业快速变化的需求而制定的严苛规则和生产秩序。

在李霞参与的一个项目里，员工被分成几个小组，每组有一个做事快的人被选为小组长。组长会将每个组员的标注量、正确率记录在表格里，上传给项目的管理方。

数量和准确率都被列入考核。平常标注工作遵循多劳多得的计算方式，但临近任务交付日期时，总量会进一步拆分为个人绩效指标，有时单天任务量就能达到三百或五百条。业务方还会通过测试标准流程和录屏的方式，测算一名员工一个小时应该完成多少，制定合格标准。

一度，员工还可以在平台上看到同一项目里其他人的进度。「别人都做三千个了，我才做两千个，我得加把劲。」李霞时不时产生这样的压力。但速度也并非越快越好，做得慢会被询问效率，明显快于其他人，也可能被检查是否因为赶量影响了质量。

准确率则是另一套标准，根据项目不同，通常要求达到八成或九成。未达标的员工需要说明原因，再由组长提交给项目方。李霞记得，每周二，工作群里就会出现不合格者的名单。「大家都非常崩溃，特别怕星期二。」如果连续出现错误，员工就需要暂停手上的任务，重新学习标注规则。

早期，女工们经手的标注任务比较基础，主要包含图片标注、OCR 和审核。图片标注就是通俗讲的「拉框」，用鼠标将图片中的车辆、行人、商品等框出来，将人眼能够辨认的信息转化为机器可以读取的标签；OCR 则是识别图片中的文字位置，并进行转写；审核更接近检查，找出其他标注中的错误，或是判断内容是否属于项目规定的风险类别。

但仍存在一些壁垒。不少女工平时从未接触过游戏，一些游戏图片项目尤其让她们犯难。「不知道在那里头干啥呢」，李霞说，做上两三个月后，很多人才慢慢认得怪物和动作。

近两年出现的与大模型相关的任务，则比游戏项目还要复杂。

「一直在培训、一直在学习，还要一直记笔记。」李霞说。大模型任务对理解能力的要求更高。比如，面对一张古代人物图片，标注员不能只是框出人物，还要描述左边的人穿什么衣服、右边是什么角色，再按照规则补充尽可能多的细节。

在众多项目中，最特殊的一种是「安全项目」。为提高互联网平台内容审核效率，AI 需要学习识别垃圾信息，而在此之前，需要有人先将它们识别出来。

2022 年到 2024 年前后，永和爱豆科技大约有 50 名员工都参与过大安全项目。很长一段时间里，这也是公司最大的业务来源之一。

这要求女工长时间直面色情、暴力和血腥画面。即使培训时已经提前「打了预防针」，刚开始接触时，很多人仍会产生明显的不适。李霞参与这一项目的时间长达三年，她回忆，起初大家都会感到尴尬、恶心。遇到特别恐怖的图片，有人会先跳过去，请胆子更大的同事处理。另一家同样承接该项目的数据标注基地，甚至出现了员工直接在工位上呕吐的情况。

由于内容的特殊性，大安全项目对数据保密性要求很高，因此也要设立特别的工作场地。为达到项目方要求，永和爱豆科技曾在二楼办公室加设摄像头，便于进行监控。办公室门口也设立了更高的木板，防止外来人员随意进入。参与这一项目的标注女工要在工作期间，把手机放在办公室外的柜子中。

安全项目带来稳定的订单，工作量也更大。一批任务可能包含三四十万条数据，需要连续处理一两个月，每人每天需要查看数千张图片。永和爱豆科技经理张丽表示，公司会提前告诉员工，如果实在觉得恶心，可以暂时换到别的项目缓解一下。

但大部分人都选择适应。「你不做，就没有任务。」张丽说，「所以大家都做。最后也就习惯了。」

在她看来，女工们更看重回报。「工作肯定是有苦有累的，最重要的是能挣到钱。」刚入职时，很多没有工作经验的县城宝妈完全不适应公司管理，连考勤和请假都需要适应。但久而久之也接受了。「大家大部分都是高中毕业，还有初中都没有毕业的，在其他地方能拿这么高工资吗？根本拿不到。」

在这份和未来智能直接挂钩的工作里，流水线依然遵循传统工厂的计件逻辑。系统严谨地衡量着工作量、正确率、速度、任务类型等种种指标，它们被不断加权，最终汇总成工资里的数字。

但回报背后的代价依然存在。2020 年业务量较多的时候，李霞一下子「做猛了」，突然抬不起手来，按摩了两天才恢复正常。

长时间使用电脑也带来身体上的不适，员工桌上常放着眼药水，有人会戴防蓝光眼镜。订单多的时候，一些人会利用午休或下班后的时间继续做任务，也有人一边等孩子下晚自习一边加班。标注女工们普遍存在眼睛疼和腰肌劳损的症状，这成了数据标注的职业病。

更重要的是，很快，变化就开始冲击这条流水线。

永和爱豆科技所处大楼。图：作者提供

迁移的工作，无法迁移的母亲

在永和之前，AI 标注已经出现在黄土高原的另一些县城里。

2019 年前后，数据标注被放进「数字扶贫」和「县域就业」的框架中，县城开始接入了远方的人工智能产业链。这是一个无需大型厂房，在电脑上就可以操作的工作。

陕西清涧是较早的样本之一。2019 年 10 月，「AI 豆计划」以社会企业模式落地陕西清涧：由国家卫健委、县政府等多方支持，在本地建立公司，并以国企方式运行。

光明网曾将这一模式描述为科技企业、公益基金会与地方脱贫和就业需求结合的结果。这些项目也被视为「数字扶贫」和「乡村女性就业」的成功样板，受到多家官方媒体报道，在多省多地复制。

永和基地就是从陕西清涧孵化出来的分支。这个由本地政府和蚂蚁基金会牵头建立的扶贫项目，一方面为县城创造就业，另一方面也为人工智能产业提供了数据标注的劳动力。

永和基地的订单大多都来自蚂蚁集团内部，或由蚂蚁集团作为中间枢纽，从高德、阿里云、蜂鸟配送、网商银行等企业引入。据报道，经标注的数据被用于各类不同的自动化应用，包括人工智能电话催款、支付宝「扫五福」、无人驾驶、无人售货柜等。那些在永和县城的办公小楼里被框选的车辆和商品、被转写的文字、被筛选的图片，与城市里快速涌现的 AI 产品紧密相连。

但这种连接并没有一直稳定地维持下去。

2023 年以后，永和基地的任务开始减少，办公室的节奏也慢了下来。

过去订单多的时候，女工们会选择中午加班，下班后继续留下来做任务。李霞回忆，「早几年的任务量能有几十万，只要有时间就能加班。」后来，有时上午做完，下午就已经没有活了。她能理解背后的缘由，「我们把 AI 训练出来了，简单的东西，现在 AI 自己可以做了。」

早期许多任务需要人工从头做起，报酬也更高。多家媒体曾报道，最基础的 2D 拉框，2017 年前后，单价能达到一毛多，甚至有公司开出五毛的价格。手速快的人一天干十几个小时就能挣到五六百元。

但随着机器预标注能力提高，简单标注任务的价格一路下滑。到 2023 年前后，单价已经被压到几分钱。给自动售货机打标的项目，过去，标注员需要从零开始，在售货机图片里把一件件商品框出来并标明类别。如今，AI 已经可以自动进行第一轮「预标注」，标注员只需要再次核对是否正确。

实际上，AI 标注产业的市场并没有缩小，反而在扩大。数据机构艾瑞咨询测算，2023 年中国 AI 基础数据服务市场规模为 45 亿元，到 2028 年预计将增长到 170 亿元。但新增需求正流向更复杂的项目管理，并对工人的行业知识和专业程度提出要求。2023 年，需求方自建团队已经占据主要市场，中小服务商只剩下 5.7% 的份额。

最先被吞噬的正是曾经最适合县城宝妈的工作。

黄丹丹提到，大模型任务从 2023 年前后开始出现，后来难度越来越高，普通任务也许大专可以做，但稍微复杂一点就要求本科。与早期视觉标注的拉框、分类不同，大模型任务更依赖人的理解，要求标注员理解文本，判断回答是否合理，或者把图片写成完整描述。一些项目还需要医学、英语、汉语言文学等专业背景。

事实上，永和爱豆科技也曾短暂承接过自动驾驶 3D 标注订单，这和大模型文本任务并不是一类业务，却同样困难——员工要在黑底绿色的点云中辨认车辆、锥桶等物体。李霞说，这些图让她们「看得晕」，「真的看不懂」。

这让数据标注不再适合永和。对于一个人口较少、年轻人容易外流的县城来说，承接这些订单的难度很高。「如果一个项目来了，要求招 20 名大学毕业生，我们就招不到，小县城就这么多人。」张丽说。

也是在 2023 年前后，永和基地的大模型标注组由于找不到合适的员工被解散，公司保留下来的订单主要来自于蚂蚁集团旗下业务、图片审核项目和一些临时任务。今年，这家公司接到的一个临时任务是永和方言的采集。一些看到招聘信息的宝妈来基地参加培训，回家用手机朗读文本，完成采集任务。但这样的任务只招兼职，已经不足以支撑起过去办公室里一百多人的员工数量。

永和县城的招聘广告。图：作者提供

相比之下，靠近西安、铜川的基地可以从城市和高校吸引更多年轻人，也更容易通过校企合作补充人才。标注产业在迁移，宝妈们却很难随之移动。

直到现在，许多永和人对于 AI 也没有太多概念。至于数据标注，一些人模糊地知道有人在做这件事，但具体是什么，他们并不清楚。永和距离山西省会太原市接近 300 公里，至今还没有高铁站。

AI 标注让县城女性和未来产业有了一次短暂的连接，却没有真正改变她们在地方就业结构中的位置。她们一些人重新开始做零散的兼职，也有人离开基地去别处工作，「还是服务业。」黄丹丹说。

人工智能产业继续扩张，但它带来的订单和工作机会，没有停留在县城。如今，永和县城的爱豆科技办公室里，只零散坐着几名员工。曾聚集起一百多名女性的数据流水线已经安静下来。

今年，女工李霞发现儿子开始和豆包对话。看到图片提取文字的功能时，她想起自己过去做过的 OCR 标注任务，问了一句：「这是不是我们那会儿训练出来的？」

(文内受访者均为化名)

该报道受到了亚太妇女、法律与发展论坛（APWLD）「数字化与女性主义数字权益及正义」媒体奖学金的支持。