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在美國,有多少碩博被當做鑒黃師?
在美國,有多少碩博被當做鑒黃師?在美國,有多少碩博被當做鑒黃師?
實際上，這些外包公司的鏈條遠比想象中的更長：甲方包給乙方供應商，供應商再轉手給贰包、叁包甚至肆包。項目經過層層轉包，下游的小工作室為了利潤，更談不上什麼規范。
漢語言文學專業的彤彤，幹了肆伍年數據標注，每個月到手4-6k。公司想要拿績效，不光看正確率，還得超出公司規定的任務量，她後來就很少能拿到了。
更離譜的是，今年2月份，因為甲方的項目調整，整個項目組說沒就沒了，直接原地失業。
而這種不穩定的工作狀態，在這反而是常態。
有員工反映，項目期間瘋狂加班，項目壹結束，公司就讓他們自己請假調休，調休沒工資。等新項目來了，可能還得重新面試。工資少就算了，績效還跟正確率掛鉤，低於90%當月績效直接取消。碰上項目驗收有問題，工資都可能發不出來。
在他們眼裡，員工可以隨時替換，反正門檻低，你不幹總會有人幹。
這種層層轉包、壓榨到底的模式，到今天已經成了全球AI產業的“路徑依賴”。
比起國內這些數據民工，在這座金字塔真正最底層的勞動者，獻祭的早已不只是時間和知識，而是自己的精神健康。
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漢語言文學專業的彤彤，幹了肆伍年數據標注，每個月到手4-6k。公司想要拿績效，不光看正確率，還得超出公司規定的任務量，她後來就很少能拿到了。
更離譜的是，今年2月份，因為甲方的項目調整，整個項目組說沒就沒了，直接原地失業。
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有員工反映，項目期間瘋狂加班，項目壹結束，公司就讓他們自己請假調休，調休沒工資。等新項目來了，可能還得重新面試。工資少就算了，績效還跟正確率掛鉤，低於90%當月績效直接取消。碰上項目驗收有問題，工資都可能發不出來。
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