编译 | 郑丽媛深圳股票配资公司
可以想象这样一个画面吗？
一个 60 岁的程序员，白天坐在图书馆里刷招聘网站，晚上把车停在超市停车场，在后座铺上毯子睡觉；另一边，一位年薪曾高达 50 万美元的急诊医生，却凌晨 4 点起床，只为“抢”几单 AI 任务；还有一位拥有博士学位、教了 18 年书的高校教师，最终靠时薪 25 美元给 AI “改答案”维持生活。
这不是个别案例，而是正在美国悄然发生的一种新现实——一批高学历、高技能的中老年专业人士，在就业市场被边缘化之后，集体转向一个新兴行业：AI 数据训练。
而这份工作的最大讽刺在于：他们正在用自己的专业能力，训练那些未来可能取代自己的 AI。
从“高技能人才”到“无处可去”
60 岁 Patrick Ciriello 的经历，几乎是这场变化的缩影。
他拥有信息管理硕士学位，曾为银行、大学、制药公司设计软件系统，属于标准意义上的资深 IT 工程师。在过去几十年里，他经历了互联网泡沫破裂、2008 年金融危机以及新冠疫情，每一次失业后，他都能重新站起来。
但这一次，情况彻底变了。
2023 年初，他失去了工作。随后的一年里，他投出了几百份简历，从IT支持、客服岗位，到超市柜台，无一例外——全部石沉大海。
与此同时，他的生活也迅速坠落。由于长期找不到工作，他和妻子、20 岁的儿子以及一只猫，被迫住进政府补贴的汽车旅馆。当补贴在 2023 年底终止后，一家人甚至只能挤在一辆车里生活长达数月。
白天，他们在图书馆或麦当劳蹭免费 WiFi 投简历；夜晚，在沃尔玛停车场过夜。
“我每天能收到将近 1000 条职位提醒，但没有一个机会。”他说。
一条“像诈骗”的消息，打开新世界
转机出现在 2024 年 3 月。
Ciriello 在 LinkedIn 上收到一条看起来很“可疑”的私信：招聘“内容写手”。他本能觉得是骗局，但走投无路的他还是回复了。
直到入职后，他才发现，这份工作的真实内容并不是写作，而是——训练 AI 模型。
这类工作在行业内被称为“数据标注”或“AI 训练”，简单来说，就是让人类去审核、修正 AI 的输出结果，从而不断优化模型。
例如：检查 AI 回答医疗问题是否安全，判断生成代码是否合理，给回答打分、纠错并提供更优解……而这些数据，最终会被用来训练像 GPT-5、Gemini 这样的模型。
换句话说，这些人正在用自己的专业能力，把 AI 一步步“教成专家”。
一个新赛道：给 AI “当老师”的人
近年来，一批公司迅速崛起，专门组织全球的“AI 训练劳动力”，包括：
● 提供数据标注与 AI 训练服务的平台公司
● 外包技术与人力资源公司
● 面向科技巨头的承包商网络
这些公司的客户，则是整个 AI 产业链最顶端的玩家——OpenAI、Google、Meta 等科技巨头，以及医疗、金融等行业机构。
在这个体系中，像 Ciriello 这样的从业者，被称为“AI 训练师”。对于少数顶级专家来说，这甚至是一份高收入副业——在一些高端领域（如医学、法律、复杂工程），时薪可以超过 100 美元，极端情况下甚至达到 180 美元。
但现实是，大多数人拿到的只是“入门价”。
从年薪百万到时薪 20 美元：断崖式降级
根据公开招聘信息，目前 AI 训练岗位的典型薪资是：
● 起步：20 美元/小时
● 常见区间：30~40 美元/小时
● 高端专家：100 美元+/小时（极少数）
而且，这类工作通常是合同制（无稳定保障） 、无医疗保险、无带薪假、工时和收入也高度不稳定。
据介绍，Ciriello 的第一份 AI 训练工作，时薪 21 美元，每周 40 小时，主要任务是审核 AI 回答并标记错误。工作一年后，他在 2025 年初的裁员潮中被裁。而目前，他为另一家公司从事类似工作，为 Meta 相关模型做评估，时薪约 20 美元。
这份收入，刚好覆盖房租、车贷、保险和基本生活，但几乎没有任何余裕，他甚至还需要依赖政府的医疗补助和食品券——“我可能这辈子都不会退休了”。
年龄歧视下，「过渡工作」从送外卖到“喂模型”
为什么这些经验丰富的人，会在就业市场“失效”？问题的核心，并不只是 AI。
根据美国退休人员协会（AARP）公共政策研究所的研究：60 岁以上求职者，找到新工作的时间比年轻人长约 50%，而且即便再就业，收入也往往难以恢复到此前水平。对于这个结果，研究人员分析，企业往往存在一些刻板印象：年纪大 = 成本高；技能过时；难以再培训或适应新体系。
同时，美国城市研究所数据也显示： 约一半 50~54 岁的员工，会在退休前被迫离开长期岗位。疫情进一步放大了这一问题——经济政策研究所统计，2020 年初约有 570 万 55 岁以上员工失业，其中相当一部分至今未能回归稳定岗位。
在这种背景下，“AI 训练”逐渐成为一种新的“过渡型工作”。
过去，美国中老年人失业后的“过渡方案”通常是零售与服务业、临时工、网约车、外卖配送等，而现在，高技能人才有了一个新的选择：用专业知识参与AI训练。
于是，工程师、医生、律师、设计师等群体，开始成为AI背后的“人类校正器”。
从某种意义上说，这是一种“体面但降级”的就业形态——既保留了一定专业性，又明显低于原有职业水平。
更多样本：医生与教授的“再就业失败”
这种趋势下，并非只有 Ciriello 这样一个例子。
52 岁的 Rebecca Kimble，曾是一名急诊医生，年收入高达 30-50 万美元。她在美国多个偏远地区工作，救治过无数患者。但在经历酒驾停职、生病治疗等一系列打击后，她离开了临床岗位两年。当她准备回归时，却发现医院更倾向于招聘“持续在岗”的医生。
她反复求职，却屡屡被拒：“那一刻我意识到，我可能再也回不去了。”
最终，她也转向 AI 训练，目前以“抢单”形式接任务：
● 每周 6~9 小时
● 月收入 500~1000 美元
● 工作极不稳定
“这不是工作，这是零工。”Kimble 直言，她没有固定班次，更像是在零工市场里抢单，任务随机出现，先登录的人才能抢到——刚入行时，她有时凌晨 4 点就得起床刷任务。
另一位 60 岁的 Anne（化名）也是如此。她拥有公共政策博士学位，在高校工作 18 年。因长期新冠导致无法继续教学后，她投出约 100 份远程岗位申请，依然没有结果。
如今，她以约 25 美元时薪参与 AI 训练，仅能勉强维持房贷与基本开支：“我花了那么多年读书、奋斗……现在却在干这种事。”
最大的悖论：这份工作，本身也会消失
虽然这类工作具备一定技术门槛，但其工作形态，越来越接近平台型“数字流水线”。
一些 AI 训练从业者表示，他们每小时需要完成固定数量任务，要持续进行判断、打分、纠错，工作节奏也高度紧张——有人将其形容为“技术版血汗工厂”。
更微妙的是，这类工作很可能也只是“过渡产物”。
随着 AI 模型能力提升，对人工标注与审核的依赖将逐渐减少。Ciriello 对此就非常清醒：“我现在做的事情，很可能一年后就不存在了。”不过，他并不悲观。他认为 AI 对就业的冲击，本质上延续了历史上每一次技术革命的规律——旧工作消失，新工作就会出现。
现在的 Ciriello深圳股票配资公司，一边做着 AI 训练，一边正在尝试新的方向：为神经多样性人群提供职业辅导以及开发求职课程。他清楚，AI 训练这份工作不会长久，所以在此之前他要利用 AI，为下一次人生翻盘争取时间。正如他所说：“我在押注自己。”
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