以下文章來源于差評(píng)前沿部 ，作者世超

大家都知道，如今的AI大模型發(fā)展迅猛，仿佛都有統(tǒng)治世界的架勢(shì)，資本圈也不斷砸錢，甚至一億美金挖人才，比巔峰時(shí)期的爽子掙得還多。

可能在一些人印象中，AI就是靠大牛搭建框架，再把互聯(lián)網(wǎng)資料灌進(jìn)去就能成功。但實(shí)際上，人工智能首先得靠人工，甚至我們自己都可能在不知不覺中成為了AI的免費(fèi)勞動(dòng)力。

不信的話，回憶一下刷短視頻時(shí)，突然彈出窗口問視頻是否是廣告或?qū)ζ涫欠駶M意，只要你提交了答案，就成了算法進(jìn)化的一環(huán)，這和人機(jī)驗(yàn)證找紅綠燈一樣，本質(zhì)是在利用你的勞動(dòng)力。

不僅普通人如此，背后還有AI的老師、保姆、心理醫(yī)生等，日夜為AI服務(wù)，但他們的日子卻并不好過。

前幾天國(guó)外媒體曝光，Google的AI評(píng)估員多次集體抱怨，原因是谷歌財(cái)大氣粗，卻給他們的工資很低。

要明白他們?yōu)楹尾粷M，得先了解他們的工作。以前訓(xùn)練AI的視覺模型，多是純體力活。比如我們?cè)w驗(yàn)過的數(shù)據(jù)標(biāo)注兼職，就是在照片里框出文字、車和人，像“拉框”“打點(diǎn)”，看似簡(jiǎn)單，實(shí)則是“賽博流水線”上的計(jì)件工?？蛞粋€(gè)文字框0.03元，手速快一分鐘能框5 - 8個(gè)，想日入150元，一天得框5000條文本，而且還有甲方的奇葩規(guī)則，性價(jià)比極低。

而現(xiàn)在大語(yǔ)言模型的評(píng)估工作更復(fù)雜。評(píng)估師要評(píng)估AI生成的內(nèi)容，如用戶問關(guān)于天體物理學(xué)的問題，AI的答案是否正確、資料是否準(zhǔn)確、語(yǔ)氣是否專業(yè)；用戶讓AI寫莎士比亞風(fēng)格的十四行詩(shī)，作品是否有那種韻味；當(dāng)AI遇到倫理困境時(shí)，回答是否符合道德觀等。這需要判斷力、審美、領(lǐng)域知識(shí)和高文化素養(yǎng)，所以能干這活的都不是一般人。

據(jù)外媒報(bào)道，Google招來的“AI老師”很多是經(jīng)驗(yàn)豐富的作家、有碩士學(xué)位的老師甚至物理學(xué)博士。但他們的工資卻很低，時(shí)薪16到21美元，一個(gè)月三千美金左右。這在美國(guó)是很低的水平，甚至不如聯(lián)邦政府給流浪漢的救濟(jì)金。而Google總部寫代碼的AI工程師，年薪10萬美刀都是低的。

所以他們出來抱怨也不是矯情，大家都是高學(xué)歷，憑什么寫代碼的年薪幾十萬美刀，而他們連學(xué)生貸款都還不上。這背后是硅谷精英“技術(shù)至上，文科無用”的思想在作祟。在他們眼里，工程師是英雄，文科專業(yè)的工作價(jià)值看不見摸不著，不受重視。但在AI領(lǐng)域，這種思維不一定行得通。就像生孩子，工程師負(fù)責(zé)“生”，但孩子的三觀等還得靠老師來教。

回到國(guó)內(nèi)，情況也類似，甚至“賽博包工頭”玩法更多。以前大專就能干的數(shù)據(jù)標(biāo)注工作，現(xiàn)在要求本科學(xué)歷，有些還明確要一本、全日制985/211以上，還需特定領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)。

有211本985碩背景的土木應(yīng)屆生小夏，接了AI數(shù)據(jù)標(biāo)注工作，主要是糾正AI給出的題目答案，但實(shí)習(xí)沒多久就辭職了。原因是公司看重她的專業(yè)知識(shí)來幫模型進(jìn)化，這個(gè)崗位本身學(xué)不到太多新東西，也難有職業(yè)發(fā)展，就是把她的知識(shí)一次性榨干注入AI。雖然有些崗位薪資7 - 10k，但本質(zhì)還是“賽博流水線”。

數(shù)據(jù)標(biāo)注工作雖重要，但大廠不組建自己的團(tuán)隊(duì)，是因?yàn)樾枨罅看?、?xiàng)目時(shí)間緊、任務(wù)重，外包更省時(shí)省力。于是形成了一個(gè)金字塔產(chǎn)業(yè)，頂層是少數(shù)算法天才，塔身是被當(dāng)作小時(shí)工的高材生，還有專門承接外包項(xiàng)目的“包工頭”。

外包公司的鏈條很長(zhǎng)，甲方包給乙方供應(yīng)商，供應(yīng)商再層層轉(zhuǎn)包。下游小工作室為了利潤(rùn)，缺乏規(guī)范。漢語(yǔ)言文學(xué)專業(yè)的彤彤，干了四五年數(shù)據(jù)標(biāo)注，每月到手4 - 6k，公司績(jī)效要求高，她后來很難拿到。今年2月份，因甲方項(xiàng)目調(diào)整，她直接失業(yè)。

這種不穩(wěn)定的工作狀態(tài)很常見。員工反映，項(xiàng)目期間瘋狂加班，結(jié)束后調(diào)休沒工資，新項(xiàng)目可能還得重新面試。工資少就算了，績(jī)效還和正確率掛鉤，低于90%當(dāng)月績(jī)效直接取消，項(xiàng)目驗(yàn)收有問題工資都可能發(fā)不出。在公司眼里，員工可隨時(shí)替換。

這種層層轉(zhuǎn)包、壓榨到底的模式，成了全球AI產(chǎn)業(yè)的“路徑依賴”。比起國(guó)內(nèi)的數(shù)據(jù)民工，金字塔最底層的勞動(dòng)者犧牲的更多，比如OpenAI為讓ChatGPT拒絕不良內(nèi)容，把污穢內(nèi)容外包給肯尼亞工人，他們拿著不到2美元的時(shí)薪，不少人留下心理創(chuàng)傷。亞馬遜無人超市、多倫多送餐機(jī)器人背后也都有人工操作。

AI是偉大的，但不應(yīng)建立在底層勞動(dòng)者的犧牲之上。我們贊美AI，卻往往忽視背后的人工。這就像古代修金字塔、挖大運(yùn)河，東西雖好，但靠的是無數(shù)底層勞動(dòng)者的付出。要讓AI解放生產(chǎn)力、解放人類，人類首先要尊重自己，尊重知識(shí)和勞動(dòng)。別讓高科技變成壓榨勞動(dòng)力的工具。

撰文：納西 & 西西

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