Bạn không cần biết lập trình vẫn có thể tham gia huấn luyện mô hình AI và được trả tiền cho việc đó.
Trong môi trường làm việc hiện nay, đang xuất hiện một xu hướng khá thú vị: nhiều người nhận các công việc huấn luyện mô hình AI dù không có nền tảng kỹ thuật hay lập trình.
Những công việc này không yêu cầu bằng khoa học máy tính, và cũng không quan trọng nếu hồi phổ thông bạn không giỏi đại số hay thống kê. Bạn vẫn có thể được trả tiền để huấn luyện mô hình AI và kiếm thêm thu nhập trong dịp nghỉ lễ, với mức từ 15 USD đến 150 USD—thậm chí cao hơn—mỗi giờ trên nhiều nền tảng.
Tôi biết điều đó vì trong nhiều tháng qua tôi đã trò chuyện với những người đang làm công việc này (có người đã làm tới cả năm), và bản thân tôi cũng đã thử.
Cách thức hoạt động
Để hiểu cách kiếm tiền với AI, trước hết cần hiểu AI thực chất là gì.
AI là một hệ thống/công nghệ được “nuôi” bằng những tập dữ liệu khổng lồ, tổng hợp từ nhiều năm nội dung do con người tạo ra—từ văn bản, hình ảnh đến âm thanh và video.
Mô hình AI không thể tự huấn luyện. Nếu không có các tập dữ liệu lớn ấy, chúng ta sẽ không có AI tạo sinh (generative AI) hữu dụng như hiện nay.
Cùng lúc đó, chúng ta đang chứng kiến làn sóng bùng nổ AI: dòng vốn đầu tư mạo hiểm đổ mạnh vào các startup AI để phát triển mô hình mới hoặc tinh chỉnh các mô hình hiện có cho từng nhóm người dùng và từng mục đích cụ thể.
Để đáp ứng nhu cầu này, các công ty cần rất nhiều lao động không chuyên kỹ thuật để huấn luyện AI dựa trên dữ liệu quy mô lớn. Đằng sau ChatGPT, Claude, Gemini… đều có con người tham gia.
Vì vậy, các vai trò như “data annotator” (người gán nhãn dữ liệu) hay “AI generalist” (người làm các nhiệm vụ tổng hợp liên quan đến AI) ngày càng phổ biến như một công việc phụ làm tại nhà. Các nền tảng huấn luyện AI sẽ cung cấp những vai trò này và trả tiền cho người làm để thực hiện các tác vụ huấn luyện/đánh giá mô hình cho khách hàng của họ trên nhiều loại dữ liệu: hình ảnh, video, âm thanh, giọng nói và văn bản.
Tuy nhiên, cần nói rõ: đây là hợp đồng freelance và bạn không được xếp loại là nhân viên, dù bạn làm bao nhiêu giờ đi nữa. Bạn sẽ không có phúc lợi như bảo hiểm y tế, và bạn tự chịu trách nhiệm kê khai, đóng thuế cho thu nhập của mình.
Bạn sẽ làm những gì?
Trên các nền tảng huấn luyện AI, khách hàng có thể là Google, Anthropic hoặc các startup nhỏ—những đơn vị cần người tham gia thực hiện dự án, thường kèm theo NDA (thỏa thuận bảo mật).
Các dự án có thể yêu cầu bạn làm nhiều dạng nhiệm vụ khác nhau. Nhìn chung, khi đã quen thì không quá khó, nhưng đòi hỏi bạn phải rất cẩn thận về chi tiết, chất lượng và độ chính xác.
Nếu bạn chỉ dán câu trả lời do AI tạo ra, hoặc làm hời hợt cho xong, bạn có thể không đạt kiểm tra chất lượng, bị từ chối thanh toán, thậm chí bị khóa tài khoản trên nền tảng.
Một vài ví dụ nhiệm vụ điển hình:
- Đánh giá hình ảnh do AI tạo
- Xếp hạng lựa chọn (preference ranking) giữa các đầu ra của AI
- Kiểm tra lập luận (reasoning checks)
- Rà soát yếu tố đạo đức và an toàn
- Gán nhãn dữ liệu đa phương tiện từ nhiều nguồn
Nói rõ thêm: để huấn luyện mô hình AI ở những vai trò này, bạn không cần chuyên môn machine learning hay kỹ năng lập trình.
Dù vậy, nếu bạn có chuyên môn sâu trong một lĩnh vực—ví dụ STEM như sinh học hoặc khoa học máy tính—hoặc có nền tảng nghề nghiệp trong ngành pháp lý, bạn thường có cơ hội đạt mức thu nhập cao hơn.
Những công ty nào trả tiền để bạn huấn luyện AI?
Có rất nhiều công ty tuyển các vai trò nhập liệu hoặc gán nhãn dữ liệu, vì thế bạn cần cẩn thận khi tìm kiếm và đảm bảo họ thực sự uy tín (hãy đối chiếu thông tin trên Reddit, đánh giá Google và các dữ liệu nền về doanh nghiệp).
Một số cái tên phổ biến:
- Mercor
- Outlier AI (một bộ phận của Scale AI)
- Appen
- DataAnnotation
Tôi đã kiếm tiền nhờ huấn luyện AI mà không có kinh nghiệm như thế nào
Cách đây đúng hai tuần, tôi quyết định thử một trong các công ty này để xem liệu mọi thứ có đúng như tôi nghĩ không. Liệu có thực sự tăng thêm thu nhập trước Giáng sinh?
Vì vậy, tôi đăng ký Outlier, tạo tài khoản và hoàn tất quy trình đăng ký. Trong quá trình này, tôi phải cung cấp giấy tờ tùy thân thông qua Persona. (Một số freelancer đã bình luận dưới bài đăng LinkedIn này để nói rằng họ không thoải mái vì không thấy yên tâm ở bước này.) Tôi cũng được yêu cầu trả lời một câu hỏi (không quá kỹ thuật hay quá đặc thù) về sở thích, để họ đánh giá khả năng tiếng Anh, mức độ hiểu và kỹ năng diễn đạt của tôi.
Sau đó, tôi làm một bài đánh giá có giới hạn thời gian: viết các đoạn tiểu luận ngắn và phân tích một số trích đoạn văn bản. Mất khoảng 20 phút (tôi không dùng AI để làm; việc dùng AI ở giai đoạn này bị cấm tuyệt đối).
Kết thúc, họ nói sẽ thông báo nếu tôi đạt. Chỉ vài giây sau, hệ thống hiển thị tôi đã vượt qua và sẵn sàng bước vào giai đoạn hướng dẫn ban đầu. Sau khi hoàn tất phần này, khoảng ba giờ sau tôi mới bắt đầu nhận được nhiệm vụ (do hệ thống cần thời gian phân dự án cho tôi).
Từ đó đến nay tôi đã kiếm được hơn 400 USD, và có thời điểm khi rảnh hơn, tôi kiếm khoảng 100 USD trong vòng 24 giờ. Đây là những gì tôi quan sát trong hai tuần vừa qua khi làm nhiệm vụ trên nền tảng này, đồng thời tìm hiểu và phỏng vấn trải nghiệm của người khác:
- Với vai trò AI generalist và English language generalist, mức trả sẽ tùy theo đánh giá năng lực, và thường khác với nhóm có chuyên môn STEM (bạn sẽ được đánh giá để xếp vào mức phù hợp).
- Với dự án của tôi, tôi được trả 17 USD/giờ, dựa trên số nhiệm vụ hoàn thành trong khoảng thời gian đó.
- Mục tiêu không phải làm cho thật nhanh, nhưng cũng không nên sa đà quá lâu vào từng nhiệm vụ. Khách hàng của họ muốn chất lượng và độ chính xác ở mức cao nhất có thể.
- Thời gian bạn dành cho mỗi nhiệm vụ được theo dõi bằng một công cụ quản lý dự án đã được phê duyệt.
Ưu & nhược điểm của công việc phụ AI này
Dù có mặt tích cực, cũng không nên bỏ qua mặt trái. Đây là những gì tôi nhận thấy:
Ưu điểm
- Công việc linh hoạt 100%; thường bạn có thể làm nhiệm vụ vào bất kỳ thời điểm nào trong ngày hoặc đêm. Dù chỉ tranh thủ được vài chục phút mỗi lần, thời gian vẫn được cộng dồn vì bạn được trả theo thời lượng thực tế.
- Trên Outlier, thanh toán được thực hiện hàng tuần qua PayPal hoặc AirTM, và một số trường hợp qua chuyển khoản ngân hàng; tuy nhiên một vài người dùng nói chuyển khoản ngân hàng mất thêm vài ngày mới về. Mercor cũng trả hàng tuần và thường xử lý vào thứ Tư, nhưng dùng Stripe để chi trả. DataAnnotation thì trả sau bảy ngày kể từ khi dự án hoàn thành, thường qua PayPal.
- Rất phù hợp để tăng thu nhập mùa mua sắm cuối năm, xử lý một hóa đơn cần trả gấp, hoặc tạo quỹ dự phòng cho những lúc khó khăn bất ngờ.
- Bạn có thể kiếm từ mức lương tối thiểu đến 150 USD, đôi khi thậm chí 200 USD/giờ trong một số trường hợp, tùy kỹ năng và mức độ sẵn có của dự án.
Nhược điểm
- Không đảm bảo lúc nào cũng có nhiệm vụ, vì vậy đây không phải nguồn thu ổn định.
- Việc có dự án hay không cũng khó đoán, nên khi có việc bạn thường phải tận dụng thời điểm để làm.
- Công việc không quá “vắt não”, nhưng các nhiệm vụ lặp đi lặp lại có thể gây mệt và dễ chán. Tôi xử lý bằng cách nghỉ mỗi 30–45 phút hoặc bật nhạc nền (trên một thiết bị khác) khi làm.
- Khâu kiểm định chất lượng (QA) đôi khi thất thường và không phải lúc nào cũng phản ánh đúng công sức bạn bỏ ra. Đây có vẻ là vấn đề khá phổ biến, cũng là lời than phiền thường gặp trên các kênh nội bộ và các chuỗi thảo luận Reddit (xem r/outlier_ai như một ví dụ).
- Nếu bạn quên rằng công cụ quản lý dự án đang theo dõi trong lúc làm việc và bạn chuyển sang tab khác, điều này có thể hiện trong báo cáo và bạn có nguy cơ bị hệ thống đánh dấu. Bạn có thể giảm rủi ro bằng cách đóng các tab nền và tạm dừng bộ đếm thời gian mỗi khi bạn ngưng nhiệm vụ—kể cả chỉ ra ngoài mua cà phê.
Một freelancer Outlier mà tôi trao đổi (xin được ẩn danh) đã kiếm tới 60.000 USD trong ba tháng kể từ tháng 10/2025, nhờ một dự án trả 80 USD/giờ. Họ làm 14–16 giờ/ngày (hoàn toàn là lựa chọn cá nhân), trung bình khoảng 25.000 USD mỗi tháng.
Một freelancer khác nói thu nhập của họ có lúc rất nhiều, có lúc gần như không có: “Tôi kiếm được 9.000 USD từ tháng 4, có nhiều tháng gần như không có việc, nhưng ở một dự án làm reviewer tôi được trả 31,50 USD/giờ. Đó là dự án tốt nhất của tôi.”
Các công ty khác tôi liệt kê như Mercor cũng có không ít đánh giá trên Glassdoor, Reddit và nhiều nơi khác. Trên Indeed, có người nhận xét: “Đây là một cách khá ổn để kiếm thêm thu nhập nhưng tôi sẽ không dựa vào nó như nguồn thu chính. Giờ giấc linh hoạt nhưng không có gì đảm bảo có việc.”
Trong phần lớn trải nghiệm được chia sẻ, chủ đề xuyên suốt vẫn giống nhau: “Lúc nhiều việc, lúc không có việc.” “Giao tiếp không rõ ràng.” Dự án bị tạm dừng hoặc kết thúc đột ngột. Kỳ vọng ở một số dự án không minh bạch.
Gán nhãn dữ liệu AI là một công việc phụ bạn có thể bắt đầu ngay, nhất là vào thời điểm cuối năm khi nhiều người đã chi tiêu khá nhiều.
Có nên dùng Mercor, Outlier hay bất kỳ nền tảng nào khác để kiếm tiền với AI không?
Nếu bạn định thử kiếm tiền trên các nền tảng huấn luyện/gán nhãn AI này, đừng quá mạo hiểm đến mức nghỉ việc chính.
Nếu bạn đang thất nghiệp, hãy xem đây như giải pháp tạm thời chứ đừng đặt cược vào nó. Hãy tiếp tục các hoạt động phục vụ sự nghiệp khác, bao gồm tìm việc hoặc phát triển công việc freelance và tìm khách hàng/dự án từ các kênh khác.
Tốt nhất, đây chỉ nên là một công việc phụ.
Dù vậy, cũng đừng bỏ qua hoàn toàn. Việc được trả tiền với vai trò AI annotator freelance có thể rèn tư duy phản biện, kỹ năng giao tiếp, phân tích và lập luận. Nó cũng có thể giúp bạn xoay xở khi gặp khó khăn tài chính—đặc biệt khi tài khoản đã mỏng sau kỳ nghỉ và thị trường tuyển dụng thời điểm này cũng không quá sôi động.
Như một Redditor nói: “Cứ chấp nhận rằng nó không kéo dài, được lúc nào thì kiếm lúc đó.”
AI data annotation, Freelance side income, Model evaluation
