AI有工作烫潮下的隐秘裂痕：从烫门赛道到生存挣扎

当ChatGPT掀起新鲜一轮AI狂潮时 手艺公司高大管们在发布会上高大喊“改变世界”，而肯尼亚内罗毕的乔正盯着电脑屏幕，为一辆自动驾驶汽车标注视频里的行人。他不晓得的是自己标注的每一帧数据兴许正帮硅谷的工事师训练更智能的算法，时薪却只有1.2美元。这种冰凉的对比， 正是当前AI有工作买卖场最真实实的写照——头部企业在赛道狂奔中攫取巨额赚头，而普通从业者却在生存线上挣扎。

数据标注：AI产业链的隐形基石

AI巨大模型的训练离不开海量标注数据，这玩意儿环节催生了全球性的“标注钱财”。Scale AI创始人亚历山巨大·王2016年创立这家公司时没人想到它会成为AI时代的“数据寡头”。2021年公司估值冲上73亿美元，让19岁的他登上《福布斯》“最年纪轻巧白手起家亿万有钱翁”榜单。但困难得有人晓得，这家硅谷巨头在肯尼亚的外包公司Remotasks，正通过矮小时薪雇佣数千名标注员。

最热的赛道、最火的岗位、最低的时薪，头部企业与AI就业的距离

标注员的干活内容荒诞又琐碎。记者在Remotasks注册后找到， 所谓“培训”竟是要给社交新闻照片中的衣服分类：紧身裤要标，但连紧身裤袜不算；毛巾不能标，但真实实衣服的倒影要标。43页的指令书里充斥着矛盾规则——“给真实实的人能穿的真实实物品贴标签”，但一张杂志上的裙子照片却要被判定为“真实实服装”。这种乱让新鲜手标注员崩溃，乔训练营里超出一半的学生在结业前就放弃了。

时薪陷阱：从5美元到1美元的坠落

标注员的收入曲线像过山车。2019年刚入行时肯尼亚标注员时薪还能达到5-10美元，但三年后已跌至1-3美元。维克许多在WhatsApp群里看到《时代》杂志报道后生气不已：“如果我让某人成为亿万有钱翁， 而我每周只赚几美元，我真实的是在浪费生命。”他不晓得的是 自己参与的标注任务指令与OpenAI训练差不离相同，意味着他正用3美元的时薪为百亿级公司发明值钱。

这种剥削源于AI产业链的“动态定价”机制。Scale AI前员工透露，标注员的薪酬时 肯尼亚的标注员兴许熬夜36细小时给人群照片标记肘部膝盖头部；而当需求减少时他们又会一下子没工作。维克许多养成了每三细小时醒一次检查任务的习惯， 有次熬夜太久，妈妈问他眼睛怎么了他照镜子才找到眼球肿得像核桃。

信息黑箱：谁在为AI打工？

最荒诞的是绝巨大许多数标注员不晓得自己为谁干活。乔直到被记者告知Remotasks属于Scale AI时才惊觉自己兴许正训练ChatGPT识别有毒内容。更许多时候， 他们面对的是莫名其妙的项目代号——“蟹的传人”“鲸鱼段”“林地陀螺仪”，彻头彻尾不晓得这些个数据到头来会流向哪里。

这种信息差被刻意保持。Scale AI和Remotasks的网站上从未提及双方关系，训练营要求学员对干活内容保密。人类学家巨大卫·格雷伯称之为“反向狗屁干活”——本该被自动化取代的任务，却因AI的脆没劲性而非...不可保留人类参与。标注员就像AI的“隐形器官”，默默支撑着光鲜亮丽的智能世界。

手艺依赖：AI永远需要的“临时工”

工事师们总说标注是“短暂暂的先决条件”，但现实恰恰相反。自动驾驶汽车撞死行人、看病AI误诊病例，这些个“边缘情况”暴露了AI系统的脆没劲性。2018年Uber自动驾驶测试车撞死女人，正是基本上原因是算法无法识别骑自行车过马路的人。因为AI深厚入看病、王法等高大凶险领域，人类标注员反而成了再说说的“平安阀”。

AI伙伴关系研究研究员索南·金达尔指出：“标注是AI的基础设施，就像建筑需要脚手架。但没人关心脚手架，只关心建成的摩天巨大楼。”这种依赖催生了全球性产业：肯尼亚的标注员给自动驾驶标注视频， 菲律宾的工人训练聊天机器人情绪识别，印度的团队处理看病影像数据。全部这些个，构成了AI产业链最底层的“数字民工”生态。

资本狂欢与个体挣扎的鸿沟

头部企业的估值与标注员的收入形成刺眼对比。Scale AI估值73亿美元时肯尼亚标注员正为每3美元的时薪熬夜。这种鸿沟源于AI产业链的“马太效应”——掌握数据和手艺的巨大公司占据值钱链顶端， 而标注环节被外包到劳动力买卖场，成为本钱压缩的沉灾区。

更讽刺的是AI本应搞优良生产力，却做了新鲜的剥削形式。标注员的干活有力度远超老一套体力劳动：维克许多曾连续干活36细小时标记人体部位；乔为一个8秒视频标注8细小时赚10美元。这种“数字泰勒主义”将劳动拆解到极致，连歇着时候都被算法精准控制。

破局之路：谁该为AI钱财买单？

改变正在发生。2023年， 肯尼亚标注员通过WhatsApp群建立了互助机制，用谷歌Meets分享技巧，集体抵制矮小薪任务。维克许多说：“这是我们培养的相互帮文雅，基本上原因是单凭一个人无法掌握全部技巧。”这种自发组织或许能暂时改善处境，但根本性变革需要产业链沉构。

手艺公司不能再将标注视为“本钱负担”。Scale AI等企业应建立透明的薪酬标准， 将有些赚头反哺标注员；政府需出台行业规范，保障数字劳动者的基本权益；手艺层面或许该开发更高大效的标注工具，让人类从再来一次劳动中解放出来专注于更麻烦的AI训练环节。

当AI浪潮席卷全球，我们不得不面对一个残酷现实：手艺进步的红利从未均匀分配。头部企业不该只有少许数人享受手艺红利，更不该让无数“数字民工”成为沉默的基石。