可见、遮蔽与调适：“幽灵劳工”的社会技术想象及其纠偏

Visibility， Concealment， and Adaptation： Sociotechnical Imaginaries of “Ghost Workers” and Their Rectification：A Case Study of Data Annotators

摘要

伴随人工智能的深度应用，技术与劳动的结合更加紧密，辅助技术介入劳动已经成为当下劳动市场的重要变革。作为智能技术系统中的“幽灵劳工”，数据标注员在社会技术想象中逐渐“被看见”。对微博平台“数据标注员”话题下的原创发帖分析发现，社会行动者从待遇、身份、未来三个层面建构了标注员的职业想象，赋予该职业以积极意义。深度访谈发现，数据标注员在劳动场域中受到线上流水线工作模式、系统算法控制和劳动分层的影响；面对想象与现实间的偏差，数据标注员通过再技能化、去平台化与个体脱域三种策略完成对主流社会想象的自我纠偏。

Abstract

With the deepening application of artificial intelligence， the integration of technology and labor has become even closer， and the intervention of assistive technology in labor has emerged as an important transformation in the labor market. As “ghost workers” within the intelligent technology system， data annotators have gradually become “visible” within sociotechnical imaginaries. However， the various dimensions of labor visibility do not fluctuate as a unified whole.

This paper focuses on data annotators as the subjects of investigation，aiming to dissect the multifaceted impact of social actors’ occupational imaginaries on the various dimensions of labor visibility. Through text analysis of original posts under the topic of “data annotators” on the Weibo platform， this paper explores the types of occupational imaginaries constructed by social actors for the group of data annotators and identifies which dimensions of labor visibility are emphasized. Moreover， this study uses in-depth interviews to discover whether there are discrepancy between the occupational imaginaries of data annotators and their actual work practices， thus revealing which dimensions of labor visibility are obscured and how data annotators strategically cope with these discrepancies.

Text analysis reveals that social actors bestow positive significance upon this profession， constructing occupational imaginaries that encompass three dimensions： the direct imagination of flexible employment， the identity imagination of digital white-collar workers， and the future imagination of technological revolution. Together， these dimensions shape the public’s cognitive framework for data annotators， highlighting the visibility dimension of market demand， professional reputation and social contribution for this professional group.

In-depth interviews reveal that these visions ignore the complexity and challenges of the daily work of data annotators. Upon entering the data anotation industry， workers face tasks involving the processing of unstructured data， which exposes them to the raw nature of machine learning. They also find themselves managed by algorithmic control and subject to labor stratification. Confronted with the discrepancies between imagination and reality， data annotators employ three strategies：“reskilling”，“deplatformization”and “individual disembedding”—to self-rectify the mainstream sociotechnical imaginaries.

Utilizing the theoretical tools of sociotechnical imaginaries， this paper seeks to examine， in greater detail， the “explicit” and “implicit” dimensions of labor visibility in the case of “ghost workers” under the broad context of labor visibility control mechanisms. An in-depth understanding of the obscured work practices of data annotators is conducive to prompting the society to re-examine and adjust the imagination of relevant technological applications and career development， thus facilitating the formulation of more rational career planning and labor policies.

Graphical abstract

关键词

人工智能 / “幽灵劳工” / 社会技术想象 / 数据标注员

Key words

artificial intelligence / “ghost workers” / sociotechnical imaginaries / data annotators

以ChatGPT为代表的通用人工智能通过无监督预训练（unsupervised pre-training）的深度学习技术实现运行，这种机器学习方式对数据标注存在强依赖性，只有经过处理的结构化数据才能被机器识别。从这个角度来说，机器学习模型的准确性和效率很大程度上依赖数据标注员的辅助。与劳动贡献相比，数据标注员的存在却鲜有人知，他们被隐藏在算法的“黑箱”之中，成为人工智能背后的“幽灵劳工”。在人工智能应用快速落地的背景下，国家对专业化标注人才的需求持续增长。2020年2月，人工智能训练师作为一种数字新职业被正式纳入国家职业分类目录，包括数据标注员、人工智能算法测试员两个工种 。2021年11月，人力资源和社会保障部发布《人工智能训练师国家职业技能标准（2021版）》，其中初级工与中级工的技能要求权重占比最高的均为数据标注1

1 人力资源社会保障部办公厅，工业和信息化部办公厅.关于颁布呼叫中心服务员等６个国家职业技能标准的通知[EB/OL].(2023-11-25)[2024-06-10].https://www.mohrss.gov.cn/xxgk2020/fdzdgknr/rcrs_4225/jnrc/202112/t20211227_431404.html.

。在国内，数据标注员由此获得了官方场域的职业承认，引发了社会各界对这一新兴职业的讨论与想象。社会行动者对数据标注员的职业前景和技术潜力寄予厚望，这种期望影响着公众对新兴职业群体劳动可见性的感知和对劳动形态变化的想象。因此，考察社会行动者对数据标注员的想象话语，有助于揭示这些想象背后的社会文化逻辑和社会技术愿景，对于洞悉未来的劳动景观具有重要意义。本文拟从社会技术想象的视角，考察社会行动者对数据标注员的想象话语，分析这些话语实践对劳动可见性不同维度的影响，并审视数据标注从业者如何策略化应对职业想象与实际工作体验之间的偏差。

一 文献回顾与研究问题

（一） “幽灵劳工”的不可见：劳动者的技术遮蔽

随着平台成为日常生活的基础设置，维系平台运转的技术架构亦面临庞大的劳动力需求。格雷等^［1］1注意到数字平台中的“幽灵劳工”，与外卖员、网约车司机等平台劳动者相比，其劳动贡献往往不为人所见，在自动化技术中难以察觉。现有研究围绕数字平台、算法等媒介技术架构与劳动者的可见性展开了丰富的讨论。尹连根等^［2］认为短视频平台的崛起推动全民的可见性生产，但也使得平台对可见性劳动的剥削更加隐蔽。在算法成为可见性配置者的背景下，易前良^［3］分析了内容生产者、网络化受众、公会等与平台公司就注意力资源展开的策略性互动。跳出基于媒介表征的劳动可见性框架，另有研究关注到人类劳动状态的可见性问题。束开荣^［4］从平台与国家、学术社群与媒体场域和互联网基础设施三个维度勾勒出劳动者“被看见”的外部关系。戴宇辰等^［5］考察了“幽灵劳工”的生产与维系机制，指出劳动“幽灵化”体现为劳动要素、劳动协作与社会关系三重向度的转变。

上述研究描绘了多元行动者就劳动可见性展开的动态博弈场景，它们在探讨影响劳动可见性的内外部因素与发生机制时，忽视了在“退隐”与“显现”间劳动可见性的各个维度并不是作为一个整体动态沉浮。陆晔等^［6］发现不同职业声望的劳动者在展演职业可见性时，选取了差异化的可见性维度。可见，劳动可见性作为一种社会实践，其各个维度并不均衡地消长。本文聚焦数据标注员这一“幽灵劳工”群体，探讨社会行动者在建构其职业想象时，劳动可见性的何种维度得到凸显，何种维度被遮蔽。

（二） 技术的社会想象：多元主体的话语争夺

社会领域中的想象指向了集体认同的社会实践层面^［7］。泰勒^［8］18-25认为，社会想象是“人们想象其社会存在的方式，人们如何待人接物，人们通常能满足的期望，以及支撑这些期望的更深层次的规范观念和想象”。Sheila^［9］19等将科学技术纳入“社会想象”的轨道，将社会技术想象定义为“集体持有的、文化有序的、制度稳定的理想未来愿景，它由可以通过科学和技术进步达到的以及支持这些进步的社会生活和社会秩序形式的共享理解所激发”。社会技术想象不仅仅是对社会愿景的被动反映，而且通过为技术的设计和实施提供框架，积极塑造了技术的使用和发展^［10］。

在技术社会想象的视角下，一项技术概念的兴起不仅是意义制造和价值协商的过程^［7］，更在传播过程中潜藏着形塑不同行动者之间认知鸿沟的可能。现有研究多关注国家机构、科技企业、媒体等主导行动者参与新兴技术社会想象的意义争夺与价值塑造过程，分析它们如何在技术话语中争夺主导权^［11］。同时，也有研究关注到普通公众面对主导技术想象时的感知、态度和应对策略，展现了公众在这一过程中的能动性和局限性^［12］。上述研究在探讨社会行动者对技术本身的想象时，往往忽视了技术从业者，特别是数据标注员这一群体，他们作为技术发展的直接参与者，其劳动实践推动了人工智能的未来走向。理解他们在幕后劳动中生产的“反想象”话语，不只是对主导社会技术想象的矫正，更有利于促使社会重新审视和调整对相关技术应用和职业发展的想象，推动制定更合理的职业规划和劳动政策。基于上述讨论，本文针对数据标注员的社会想象提出以下研究问题：

Q1：社会行动者对数据标注员群体建构了怎样的职业想象？

Q2：对数据标注员的职业想象与其实际工作实践之间是否存在偏差？这些想象提升了劳动可见性的哪些维度？同时，它们可能遮蔽了哪些工作实践？

Q3：面对偏差，数据标注员群体如何策略化应对？

二 研究设计

在探讨群体对某一新兴职业的想象时，不难发现这是一个社会建构的过程，适合从质化的角度进行考察。本文采用文本分析与深度访谈相结合的研究方法，呈现社会行动者对数据标注员的职业想象，以及这些想象与数据标注员在实际工作中所体验到的张力和他们采取的应对策略。

（一） 样本选取

本文选取微博平台原创发帖作为样本来源，以“数据标注员”“数据标注”为关键词，时间范围为2020年2月25日至2024年7月1日2

2 数据标注员被纳入国家职业分类目录的日期为2020年2月25日，故以此时间为起始日期。

，以“原创”为筛选条件，使用Python自建爬虫爬取微博平台所有原创发帖，共计4 188条。爬取内容包括发布账户、发布时间、发帖内容、转发、评论、点赞6个指标。为保证发帖内容与“数据标注员”的核心主题密切相关，进一步剔除发帖中不包含“数据标注”或“训练师”的帖子，并剔除重复样本，最终得到1 115条有效样本。

同时，本文采用滚雪球抽样方法，招募10位正在从事数据标注工作的受访者。其中，女性5人，男性5人，均从事数据标注工作6个月及以上，对数据标注工作流程与要求有一定了解（见表1）。2024年6—7月，笔者通过腾讯会议、微信对被访者进行了半结构化访谈，访谈时间为30~60分钟。所有受访者的访谈均保留了录音，并获得共计8万余字的文字记录。

（二） 数据预处理

本文使用隐含狄利克雷分布（latent Dirichlet allocation，LDA）模型对采集到的1 115条样本数据进行分析，以描述样本的叙事主题分布情况。首先，通过Python提供的Jieba中文分词工具和自建停用词库、自建词典对文本进行清洗与分词，综合考虑困惑度（perplexity）与一致性（coherence）指标确定LDA模型的最优主题数。一般而言，将困惑度低、一致性高的主题数作为最优主题数k。计算发现，当k=10时，困惑度曲线达到最低点，且一致性曲线明显升高，故确定主题数为10，获得10个文本主题。

三 职业的可见：社会行动者对数据标注员职业的认知

（一） 基于文本的分析：对未来劳动图景的期待

1 词频分析

为从宏观角度探知社会行动者对“数据标注员”的职业想象，本文对分词结果进行词频分析，得出出现频次最高的前20个关键词（见表2）。

表2中，“数据”“AI”和“数据标注”出现频次位列前三，反映了人工智能领域对高质量数据标注的迫切需求，强调数据作为推动人工智能发展的核心生产要素的重要性。“模型”“人工智能”“工作”等高频词次之，显示出数据标注员在人工智能、数据科学发展中的角色与贡献，映射了社会行动者对这些领域的关注与技术期待。此外，“发展”“技术”“标注”等词出现频次较高，描绘了数据标注在不同领域的应用，以及在推动相关产业数字化转型中的贡献。“数据标注员”“企业”“项目”“科技”等高频词显示了数据标注员在企业数据项目实施中的基础作用。同时，企业的成功和技术突破不仅是社会行动者讨论和关注的焦点，也为数据标注员提供了职业发展的方向。

2 情感分析

通过对发帖内容进行可视化描述，可以探知社会行动者对“数据标注员”议题的关注焦点，但较难深入挖掘文本背后的情感色彩。为弥补这一不足，本文引入SnowNLP工具对发帖内容进行情感倾向性分析。该方法将情感得分界定在0~1区间，得分越接近1，情感态度越接近正向，得分越接近0，情感态度越接近负向。发帖文本的总体情感均值为0.704，表明社会行动者对“数据标注员”议题的总体态度较为积极，情感分值分布的可视化呈现如图1所示。

从图1可以发现，情感得分大于0.8的极端积极文本最多，情感得分小于0.2的极端消极文本次多，这反映出社会行动者对“数据标注员”议题有明显的情感倾向。社会行动者对数据标注员的正向态度源自他们对人工智能相关领域发展的积极评价。有发帖文本提到“人工智能已经渗透到千万个行业之中，算法为车，数据为油，有人工智能的地方就离不开数据标注”（编号98），表现出对数据标注员在推动人工智能技术进步过程中作用角色的认可。消极倾向的文本指出了社会行动者对劳动异化的隐忧，尤其是OpenAI“雇佣时薪不到2美元的肯尼亚外包劳工”（编号690）等新闻的曝光，揭开了数据标注员在自动化神话下的边缘化境遇。诸如“千亿ChatGPT的狂欢和月薪3 000元的数据标注员”（编号259）等话语的使用，凸显了社会对数据标注员工作条件和职业地位的同情，以及对其职业尊严的关注。

3 LDA主题分析

根据困惑度与一致性确定最佳主题数k=10后，将样本数据导入LDA模型进行训练，识别每个主题下出现概率最高的词汇。训练完成后，抽取各主题下出现概率最大的20个词，按照词频由大到小的顺序进行输出，并选取出现概率排名前10的词进行人工标识，得到“主题－词”的分布情况，如表3所示。

从表3可以发现，关于数据标注员的讨论集中于数据标注企业、行业及工作岗位三个层面。社会行动者强调标注员产出的原始数据是人工智能企业技术创新的数据基础，影响着企业的科技竞争力。2021年3月，百度在香港二次上市，“上市仪式中，数据标注员郭梅作为敲锣代表出现”（编号43），象征着百度对标注员群体的重视。借此机会，社会行动者呼吁加强对数据标注行业的重视，促进对数据标注员劳动价值的更广泛认可。此外，社会行动者较关注数据标注行业的技术潜力。“从自动驾驶到语音识别，都离不开它（数据标注）的支撑”（编号348），映射出数据标注在提升模型精度与推动垂直技术场景落地方面的基础作用，也让数据标注员被誉为“幕后英雄”“AI的启蒙老师”。招聘公司与自媒体在推介数据标注岗位时，大量涉及其产生的经济效益与社会效益，展现出数据标注岗位的多重价值维度，由此促进公众的积极职业认知与想象。

（二） 职业想象的三个维度：待遇、身份、未来

对数据标注员的想象话语进行分析发现，社会行动者建构了灵活就业的直接想象、数字白领的身份想象和技术变革的未来想象三个维度的职业想象。这些维度共同塑造了公众对数据标注员的认知框架，使得该职业群体的市场需求、职业声誉和社会贡献等可见性维度凸显。

1 灵活就业的直接想象

在现代社会话语中，灵活就业被视为实现工作与生活平衡的理想工作模式。这种观念构成了社会行动者对数据标注员的直接想象——在时间和空间上拥有自主权。发帖内容中自主配置劳动时间和即时薪酬结算等话语的大量出现，正是这一想象的具象体现，迎合了公众对传统人工智能行业从业者“体面、高薪”的职业想象，反映出社会对技术进步带来的工作方式变革的积极预期。

此外，数据标注具备的支持远程办公的工作模式和对技能门槛的较低要求等职业特性，也为长期以来被传统劳动力市场边缘化的家庭主妇、残障人士等群体提供了就业新选择。“科技扶贫，让农妇吃上了AI饭”“小山村有了人工智能数据标注员”等媒体话语使用，凸显了数据标注岗位在为特定群体提供包容性经济机遇方面的潜力。灵活就业模式所提供的多样化收入来源，成为数据标注员这一岗位进入社会场域的基础，它向人们提供了在不稳定经济环境中寻求稳定的可能。

2 数字白领的身份想象

生产和生活的数字化催生了数字职业的大量涌现，进一步引发新旧职业更替。在社会技术想象理论中，“建构身份”是集体获得归属感从而采纳新技术^［13］、参与技术秩序讨论^［7］的重要因素。随着“机器换人”的议题日益受到公众关注，劳动者普遍存在被自动化技术取代的隐忧。数字技术领域的新职业向公众承诺了一种充满潜力的职业未来，“我们”象征着行业发展的前沿，“他们”则可能面临被机器替代的命运。这种身份区分为数据标注员的社会技术想象提供了成长空间。

从人类劳动的历史演进来看，第一次工业革命后，随着大机器生产的持续推进，机器在生产过程中的作用日益凸显，逐步替代了部分体力劳动。这一转变促使人类的体力劳动与脑力劳动开始明确分化，从事体力劳动的工人成为“机器的延伸”^［14］，而脑力劳动被视为引领人类社会经济发展的主要趋势^［15］，这一分化构成了现代社会对不同职业的价值判断和地位认知的基础。在平台经济中，体力劳动特征明显的劳动者，如网约车司机、外卖员等面临着多重污名化的境地^［16］。而数据标注员从事的是认知劳动^［17］，在国家政策的明确承认与有力支持下，其职业身份正从传统“蓝领”走向数字“白领”，并在社会想象中逐渐成型。

3 技术变革的未来想象

当前，人工智能的发展正从特定领域的弱人工智能向具有广泛适用性的通用人工智能迈进，作为一种新质生产力，它预示着人类未来生产与生活方式的智能化转型。在对新兴科技议题的讨论中，社会行动者常常通过引述、挪用和展演等手段建构自身的叙事合法性^［11］。科技公司与众包组织通过援引《国家职业分类大典（2022）》中关于数据标注员职业角色的叙述，强化数据标注与人工智能之间的联系。它们频繁挪用基于人工智能、数字技术的未来生活的想象，展演无人驾驶、智能制造、智慧城市等智能应用场景。这种宣传策略将数据标注工作嵌入人工智能革命的宏大叙事中，塑造出一种观念，即从事数字标注工作是通向未来技术的桥梁。公众在想象未来生活时产生的兴奋、期待与焦虑情绪催生了新的社会技术想象^［12］。

由此可见，社会对数据标注员的想象勾勒出一种未来图景，其中职业实践与技术革新紧密相连，共同推动着人类社会向更智能化、便捷化的方向发展。这种想象引导职业超越其本身的界限，融入更广泛的社会经济体系和脉络之中，为数据标注员的职业身份赋予了更深层的社会意义和价值。

四 职业空间的遮蔽与调适：数据标注员工作实际与纠偏实践

（一） 智能技术的幕后劳动：“线上流水线”、算法逻辑与劳动分层

职业认知是指个体对职业外在特征与内在性的认知，既包括个体围绕职业所形成的规范性的认知^［18］，也包括个体关于职业角色对自我重要程度的认识和评价^［19］。从美好的想象话语走向现实，在智能技术的“后台”，投身于处理非格式化数据的数据标注员普遍感受到这份工作“没有他们宣传得那么好”，由此生成对社会“主导想象”的“反想象”话语。

随着数字技术的普及，传统劳动过程中的劳动资料、劳动者被数字平台的表象所掩盖，但数据标注对密集劳动的需求不曾改变，标注员观察到了这份工作内在的劳动特性与制造业流水线的相似之处。受访者小黄说：“它除了是用电脑工作，其他的就跟流水线没什么区别。我们拖一下鼠标，他们就可能要搬一下货。”这种比较指出了数据标注工作在操作上的机械性，劳动者被限定在一系列重复且有限的工作中，缺乏对工作过程的创造性投入。

在数据标注的劳动场域内，平台的角色超越了任务汇集与展演的基础设置，它们以强有力的系统算法深度介入对标注员劳动价值的评估与管理过程。平台算法将标注员的工作简化为合格率、在线时长等可量化指标，根据标注员的任务记录为其评级，“等级”越高分配任务越多。反之，平台对低于设定合格率的标注员实施经济惩罚。“你要错得太多，平台给你号直接封禁了，你提现也提现不了。”H的话揭示了算法管理的残酷性，劳动者可能会感受到他们的职业价值和个人贡献被边缘化，进而降低对这一职业的认同。

资源的非公开分配机制引发了数据标注行业中的劳动分层现象。一部分标注员因能够接触到更优质的资源而处于较为有利的地位，另一部分则因缺乏这些渠道而面临较低的收入和较少的发展机会。优质的项目资源往往不在公开平台出现，而是通过更为封闭和核心的公会组织进行内部传播与分配。受访者小淼说：“如果只是在平台上接零散的活儿，真是挣不到钱，因为有任务只会在微信群、公会里发，不会在App的主页去发。”机会不均等的结构性问题，使标注员们在职业发展上遭遇了更多不平等。

（二） 偏差空间的调适策略：再技能化、去平台化与个体脱域

身处社会想象与职业现实之间的偏差空间，标注员普遍感受到职业认同感的减弱以及资方对劳动者权益的侵蚀。数据标注员在人工智能产业链中被置于最边缘的位置，缺乏足够的话语权，他们的工作条件和待遇受到资方的单方面决定。随着劳动场域的平台化，标注员的工作过程变得更加原子化，多数情况下他们需要独自一人理解并完成任务，难以形成有力的集体协商力量。他们不得不进行自我调适，优化与职业环境的互动，以求在有限的空间内争取更多的职业发展机会和改善劳动条件。

在自动化标注技术的快速演进下，“替代执行”成为新一轮去技能化的劳动逻辑^［20］。在这一背景下，部分数据标注员采取再技能化策略以积极适应新兴技术的发展，并在社会技术想象的推动下，构建对未来工作的新愿景。面对“AI流水线工人”的刻板印象，受访者雨选择主动更新职业技能，“像是通过LATEX实现简单的转码，或者使用AU进行修音”，雨由此提升了个人在劳动力市场中的竞争力，增加了通向更高端任务的机会。受访者小雪进一步强调未来的标注员“不仅需要具备基本的操作技能，还需要拥有丰富的领域知识”，以适应不断演变的工作方式和市场需求。因此，随着机器学习技术的不断进步，数据标注员的工作将更加侧重于处理深层次理解和创造性思维的复杂任务。

面对平台内部算法控制与行业劳动分层的劳动生态，富有经验的标注员采取去平台化策略。受访者小扬并不完全依赖平台给予的任务资源，而是时常依靠个人人脉与关系网络“私下接活”。他的客户群体是具有特定需求的公司和进行学术研究的学生，“相对于平台上的标注，这种工作没有那么累，数据量也没有那么多，只要别用太离谱的时间做完都是可以的”。小扬通过去平台化策略建立了直接与客户沟通和协商的渠道，这种直接的劳动关系使得他可以根据工作难度、任务量来协商劳动报酬及时间，从而拥有对劳动过程的更大控制权。

个体脱域通常是标注员遭遇不利工作条件时采取的一种策略性撤退行为。吉登斯认为，脱域即“社会关系在彼此互动的地域性关联中，通过对不确定的时间的无限穿越而‘脱离出来’”^［21］18。标注员通过减少工作时间或将标注工作转变为兼职，以适应职业环境带来的压力。小淼观察到：“看结算表的时候会发现有的人差得特别多，别人做一千多，这个人可能就几十块钱，就知道这个人肯定不想做了。”这种脱域行为反映出标注员在劳动市场中被边缘化的无力感，以及对当前劳动条件的无声抗议。

五 结 语

本文试图呈现社会行动者对数据标注员的职业想象，在社会技术想象的作用下，“幽灵劳工”被放置在社会场域中进行职业建构，提升了劳动可见性。这些想象反映了对未来劳动形态的积极预期，并围绕灵活就业的直接想象、数字白领的身份想象以及技术变革的未来想象三个维度展开。需要注意的是，各类行动者在建构职业想象时，劳动的各个维度并不均衡地“被看见”，这种想象忽略了数据标注员日常工作的复杂性和挑战性。在劳动者进入数据标注行业后，处理非格式化数据的任务为标注员揭开了机器学习的原始面貌，也让他们受到“算法逻辑”的管理和劳动分层的影响。身处社会想象与劳动实践的偏差空间中，标注员通过“再技能化”化解了沦为数字资本主义社会中的“无用阶级”的危机^［22］286，或通过“去平台化”抵抗平台对劳动权益的侵蚀，或以“脱域”的姿态脱离劳动场域。这些策略反映出标注员适应劳动市场变化的生存智慧，同时指向对更包容和公平劳动市场环境的希冀。

借助社会技术想象的理论工具，本文尝试在相对宏观的劳动可见性控制机制研究下，更具体地考察“幽灵劳工”可见性维度的“显”与“隐”。将研究范围延伸到辅助技术进行劳动的职业群体，既是对社会技术想象理论适用边界的拓展，也是对“幽灵劳工”劳动状态的洞察。在社会技术想象的推动下，“幽灵劳工”在社会场域中的可见性虽有所增强，但也是不完整的。主导想象遮蔽了劳动可见性的一些关键维度，如劳动者面临的不稳定工作条件、低薪酬和污名化等问题。作为人工智能产业链的底层劳动者，数据标注员群体尚不具备“以自己的方式可见”的机会^［23］，他们往往通过媒体及学术社群代理其可见性^［4］，矫正主流社会技术想象。而如何将想象的力量转化为行动的可能，促进政策制定者、科技公司、众包平台与数据标注员进行协商对话，改善劳动者的工作环境，关乎劳动正义与数字化工作的可持续发展。

参考文献

[1] 格雷，苏里.销声匿迹：数字化工作的真正未来［M］.左安浦，译.上海：上海人民出版社，2020.

[2] 尹连根，刘运来.短视频平台的技术赋权与可见性劳动：基于传播政治经济学考察［J］.未来传播，2021（6）：41-49.

[3] 易前良.算法可见性：平台参与式传播中的注意力游戏［J］.现代传播（中国传媒大学学报），2022（9）：16-25.

[4] 束开荣.平台外包人：论幽灵工作的可见性：以人工智能数据标注员为个案［J］.福建师范大学学报（哲学社会科学版），2023（3）：122-133.

[5] 戴宇辰，袁冰雨.云上车间中的劳动折叠：人工智能数据标注的劳动过程研究［J］.福建师范大学学报（哲学社会科学版），2023（3）：108-121.

[6] 陆晔，赖楚谣.短视频平台上的职业可见性：以抖音为个案［J］.国际新闻界，2020（6）：23-39.

[7] 许莹琪，董晨宇.想象元宇宙：新兴技术的意义制造及其媒介逻辑［J］.新闻与写作，2022（11）：81-91.

[8] 泰勒.现代社会想象［M］.林曼红，译.南京：译林出版社，2014.

[9] SHEILA J， SANG-HYUN K. Dreamscapes of modernity： technical imaginaries and the fabrication of power［M］.Chicago：University of Chicago Press，2015.

[10] 曹玫.社会技术想象：科学技术人文社会学研究领域新的分析性概念工具［J］.国外社会科学前沿，2021（2）：53-64.

[11] 高鑫鹏，李娜.社会技术想象视域下ChatGPT的“媒介神话叙事”：基于微信公众平台的计算机辅助内容分析［J］.新闻记者，2023（10）：28-44.

[12] 谭小荷.AI想象的展褶：技术乐观主义与无能主体的共生：以普通人对ChatGPT的社会技术想象为中心［J］.新闻界，2023（11）：52-65.

[13] 强月新，胡青山.电子革命神话与身份认同下的新技术采纳：基于扎根理论的ChatGPT使用者研究［J］.新闻大学，2023（4）：59-74.

[14] 孔明安，谭勇.论脑力劳动与体力劳动的统一：以黑格尔、索恩-雷特尔和马克思为线索［J］.北京行政学院学报，2021（3）：70-77.

[15] 杨嵘均.智力劳动与知识价值论：传播政治经济学的理论基础［J］.社会科学，2022（7）：20-37.

[16] 魏巍，刘贝妮，凌亚如.平台算法下数字零工职业污名感知对离职倾向的影响［J］.中国人力资源开发，2022（2）：18-30.

[17] 贾文娟，颜文茜.认知劳动与数据标注中的劳动控制：以N人工智能公司为例［J］.社会学研究，2022（5）：42-64.

[18] 陈辉.公务员职业认知与公务员管理对策的完善［J］.理论探讨，2016（2）：141-146.

[19] 魏淑华，宋广文，张大均.我国中小学教师职业认同的结构与量表［J］.教师教育研究，2013（1）：55-60.

[20] 许怡，叶欣.技术升级劳动降级：基于三家“机器换人”工厂的社会学考察［J］.社会学研究，2020（3）：23-46.

[21] 吉登斯.现代性的后果［M］.田禾，译.南京：译林出版社，2011.

[22] 赫拉利.未来简史：从智人到智神［M］.林俊宏，译.北京：中信出版社，2017.

[23] 周葆华.算法、可见性与注意力分配：智能时代舆论基础逻辑的历史转换［J］.西南民族大学学报（人文社会科学版），2022（1）：143-152.

基金资助

人力资源社会保障部办公厅，市场监管总局办公厅，统计局办公室.关于发布智能制造工程技术人员等职业信息的通知［EB/OL］(2020-02-25)

人力资源社会保障部办公厅，市场监管总局办公厅，统计局办公室.关于发布智能制造工程技术人员等职业信息的通知［EB/OL］(2024-06-10)

https：//www.mohrss.gov.cn/xxgk2020/fdzdgknr/rcrs_4225/jnrc/202112/t20211227_431388.html