中國專家兼差訓練 AI：把國民智慧變成模型生產力

原文是 Rest of World 在 2026 年 9 月 9 日的報導：China’s white-collar experts are training AI to pay the bills，作者 Viola Zhou。以下先幫你抓重點，再寫我的看法。

原文在講什麼

中國現在出現一批專家級 AI 訓練師。深圳四十多歲的建築師 Cuicui，本業收入腰斬，下班後去 TalentsAI 接案，手把手教模型寫建築企劃書、跑盈利分析，一個任務花幾小時，拿 100 到 500 元人民幣。

類似的平台還有很多。阿里 Siriser 在找老師、機械工程師、作曲家。字節 Xpert 號稱已經找了超過 5 萬名專家，從作家到心理諮商師都有。MeetChances 直接在小紅書打廣告：被裁員的中年人，不如來當 AI 訓練師。

背景有兩個。第一，官方下場。國家數據局 6 月表態要建高品質資料集，要把產業專家拉進標註一線，提高知識密度。第二，模型內捲到下半場。通用推理和寫程式追近矽谷之後，下一關是 AI 辦公工具能不能真的幹醫療、法律、金融的活。這只能靠真實工作文件和思考過程餵出來，IDC 預估中國 AI 訓練資料市場 2026 年到 78 億人民幣，年增 25%。

受訪者的心態很一致。法律碩士出身的劉小姐說，反正趨勢擋不住，與其被別人交，不如自己交。上海二十年資歷的工程師 Jessica 說，公司正職被約聘取代，不知道自己還能保多久，多一條路算一條。

我的看法

相較於台灣，中國會長出這種產業，原因很簡單：人家有在自己練模型。

有自研模型，才會有把國民智慧轉成模型生產力的需求。建築師的企劃書、律師的判決書、工程師的除錯思路，這些東西不會從天上掉下來，只能一個一個任務拿真實工作去餵。中國現在就是在做這件事，把全民的腦力，結算成模型競爭力。

台灣呢？就算台灣想把自己的知識餵進模型，也無從餵起。我們沒有本土前沿模型，沒有這種大規模、高知識密度的標註需求，專家想賣腦也沒地方賣。這不是誰比較勤奮的問題，是基礎建設差了一整層。

所以中國比台灣早了許多步，去撞見那個現實：AI 終究會取代知識工作者。深圳建築師、上海工程師、法律碩士，他們已經在用兼差訓練 AI 的方式，提前預習自己被取代的過程。台灣還在旁觀，好像這事跟我們無關。

而且這個產業的出現，直接打臉台灣那批喊蒸餾就好的人。

如果蒸餾就好，還需要找五萬個專家來出題、上傳真實文件、寫思考過程幹嘛？蒸餾只能複製別人已經練出來的答案，複製不出建築師為什麼這樣估價、律師為什麼這樣判、工程師為什麼這樣查錯。這些沒寫進文件的判斷，才是模型真正缺的東西，也是中國現在花錢請人一筆一筆補的洞。

講白了，蒸餾是拿別人的米來煮飯，人家現在是自己種稻。你連田都沒有，談什麼蒸餾就好。

台灣要談 AI，遲早要回答同一個問題：你的知識要沉澱去哪裡？沒有自己的模型，這些知識最後就是沉澱到別人的模型裡。到時候取代你的，還是別人拿你同行知識練出來的 AI。

出處：Viola Zhou, Rest of World, 2026-09-09. 本文為摘要引述加評論，原文請見連結。