这些标注员无法获得持久的劳动合同保障，他们大多签的是一两个月的短期合同，时辰担忧若是本人没有完成使命，就无法获得续约。标注工做并不不变，客户也可能随时撤单，这就导致标注员数量持续波动。大项目一竣事，这些赋闲的标注员就会被公司放进候补名单，他们要期待将来的机遇，如公司扩大规模，才可能从头上岗。古卢本地的劳动力市场很蹩脚，这些正在“候补名单”上的人只能去打零工来维持生计，眼巴巴等着外包公司可以或许再有活儿。

　　AI非但没无为社会供给更多立异机遇和多元可能性，跟着人才大大都选择插手行业内的成熟公司，财富和进一步集中正在小部门人手中。

　　接管培训后，他们按照客户要求辨认图像中的元素。他们会用分歧的多边形来标注分歧的物体，如交通信号灯、标、人脸等。

　　！科技圈喝彩雀跃，说这是 “AI 时代的加冕礼”：硅谷AI手艺精英动辄年薪百万美元；ChatGPT 秒回你的疑问，从动驾驶汽车穿越城市，仿佛将来已来，人人都能分一杯手艺盈利。

　　将AI注释为机械，就扔掉了其所谓客不雅取中立的。所无机器都有本人的成长汗青，人类基于本身正在特按时间段的特定需求创制了这些机械。

　　若是要扶植更人道化、、公安然平静面子的AI出产收集，就需要采纳一系列相辅相成的策略。这些策略需要正在分歧的地址，以分歧的规模，由分歧的参取者来实施。只要正在合力之下，才无望改变整个系统。

　　没有人类，AI就无法运做。无论是标注数据集、编写软件、修复办事器，仍是创做新的艺术和文学做品以及维持供应链的运转，人类只要不断地工做才能维持AI的存正在。AI这台抽剥机械把人类当做原料，借帮人类处置日益复杂的数据集和海量学问，给它的算法供给动力。

　　但谁也想不到，人工智能财产的另一头，是数百万的低薪数字劳工，这些劳工大多集中正在“全球南方”国度。好比，乌干达时薪1。16美元（约合人平易近币 8。3 元）的数据标注员是乌干达的数据标注员安妮塔，每天凌晨 5 点摸黑步行两小时上班，只为省下 4 美元的摩的费；是数百名工人挤正在暗淡的办公室里，持续9小时盯着屏幕标注交通信号灯和人脸，精确率必需超 95%，歇息超1小时就扣绩效；是他们签着一两个月的短期合同，项目竣事就赋闲，只能靠打零工糊口，却要无偿加班到深夜才能完成方针。

　　AI常被视为人类智能的一面镜子，它试图通过复制发生正在人脑内部的过程来发觉聪慧的素质。然而从本书的视角来看，AI更像是一台抽剥机械。当我们做为消费者取AI进行互动时，只能看到AI的一个侧面，只是纯真关心它产出的成果。现实上，正在其光鲜的外表背后，藏匿着复杂的组件收集以及为其供给支持的人力关系。

　　20世纪90年代，其时外包营业起头向新兴市场转移，次要缘由是这些地域的劳动力更为廉价，更有规律性。跟着外包的添加，新的节制手段也应运而生。

　　如许的世界单靠某小我或某个群体的勤奋无法实现。从数据标注员、内容审核员，到仓库员工、创意工做者和机械进修工程师，这些正在出产收集中处于分歧节点的人有一个配合点——没有节制权。

　　做过德律风客服工做的人会对这里感应熟悉，由于这里的和工做轨制取客服工做大同小异。灯光被特地调暗以减轻9小时高强度工做形成的眼委靡。图片和视频不竭呈现正在屏幕上，期待数据标注员进行标注。

　　除了速度和质量，标注员还得寄望本人的效率分数：10个小时的工做时间中，歇息时间不得跨越1个小时。除了的歇息时间，其余时间标注员都要分秒必争地勤奋工做。只需没正在工做，标注员的出产效率评分就会降低。

　　AI曾经不只仅是全球本钱的东西，它已深深融入了本钱从义系统。虽然呈现的时间不长，但它已成为本钱从义系统不成或缺的一部门。

　　AI和其他手艺所需的环节矿产正在“全球南方”进行开采和加工，然后被运送到特地的拆卸地制成科技产物，如狂言语模子所需的高级AI芯片。这些做法延续了国度由来已久的殖平易近模式，即操纵它们的经济从导地位，通过压榨边缘国度的资本和劳动力来赔取财富。

　　一个项目可能需要数百名标注员，这些人会被分为20人摆布的小组。每组有一名组长巡视，担任监视小组数据，看看有没有人偷懒。组长们要小组的工做效率，指点效率不高的员改良工做。

　　AI的出产运做体例和殖平易近期间的体例差不多，都是签定不服等商业协定，压榨劳动，劳动材料。殖义意指强大的帝国占领殖平易近地国度的国土，抽剥殖平易近地国度的劳动力。

　　他们无法决定本人的工做组织体例、工做前提、劳动的价值和工做影响。他们都被接入了协调全球劳动分工的系统，这个系统之所以可以或许抽剥价值，并不是由于它使劳动变得笼统，把世界各地的每个劳动者都当做机械中可替代的齿轮，而是由于它对世界各地的劳动者进行了详尽分工。

　　但做为抽剥机械的AI将不竭向这些国度，却仅将其视为可的原材料，投喂给那运转的机械焦点。

　　当我们做为消费者取 AI进行互动时，只能看到 AI的一个侧面，只是纯真关心它产出的成果。现实上，正在其光鲜的外表背后，藏匿着复杂的组件收集以及为其供给支持的人力关系。

　　AI系统集中了劳动过程的学问，并通过法式化和简单化操做来降低完成使命所需的技术程度，导致工做强度更大，节拍更快。如许一来，雇从就能够从劳动者身上更多的价值。这将是AI给通俗人带来的最大。

　　当客户急需标注成果时，公司就会实行迟早轮班：一班从早上8点到下战书6点，另一班从晚上8点到早上6点。若是单个使命较大，包含多个标瞩目标，公司会多给标注员一些时间进行标注。项目起头前，他们会对标注员进行测试，以确定完成项目所需的时间。测试竣事后，他们会制定绩效方针，这个方针是10%~15%工做效率最低的标注员所无法告竣的，所以每小我都必需全力以赴才能完成就效方针。并且方针并非固定不变，跟着标注员工做效率不竭提高，从管就会提高尺度，从而加速工做进度来添加公司利润。

　　殖平易近性是AI建立逻辑的一部门，这点既表现正在其出产体例上，也表现正在其运做体例上。AI的出产依托国际数字化劳动分工，出产使命被分派给全球劳动力，最不变、最高薪和最抱负的工做岗亭大多分布正在美国的各大城市，而最不不变、最低薪和最的工做则被外包给“全球南方”（新兴市场国度和成长中国度的调集体）边缘地域的工人。

　　我们把AI称为“抽剥机械”，并不只仅由于它的降生源自对资本的、人力的抽剥以及对集体智能的，还由于当AI系统被使用于现实工做时，会催生更深层的抽剥。最焦点的就是对劳动者精神的。

　　正在，建立这台机械的系统就是本钱从义——一种成立正在私家对经济具有所有权和节制权根本上的社会次序。

　　工程师为供给手艺支撑，亚马逊员工为了涨薪而，内容审核员也结合起来争取更好的待遇……世界各地的劳动者正正在引领这场变化，他们曾经为这场空费时日的和役吹响了军号。

　　标注员若是没有完成当天的工做方针，就需要无偿加班。若是一周的进度远低于方针，他们周末也得无偿来公司加班。标注员每周要高强度工做45个小时，有时还得无偿加班。他们的月薪大要是80万乌干达先令，折合200多美元，约合每小时1。16美元。

　　然而不管正在什么岗亭，让集中正在少数精英手中。

　　每小我都能够做出贡献，我们要跟从这些劳动者的脚步，配合摧毁这台抽剥机械，勤奋开辟一种可以或许人类潜能、推进人类成长的手艺范式。

　　正如《投喂AI》书中所展现的，这台机械会按照劳动者正在全球本钱从义系统中的分歧地位，以分歧的体例来抽剥他们！

　　我们大概并不会成为AI行业从业者，但AI将逐步我们的工做岗亭。这绝非一场发生正在异国异乡的遥远，也绝非一个永不会到我们头上的。此时此刻，它正实逼实切地发生正在你我的糊口中。

　　而这个故事的最终，将由我们的现实步履来决定。这取决于我们做为劳动者以及消费者，可否洞悉他们正若何被操纵，而且怯于坐出来。

　　但鲜少有人认识到，大约80%AI的锻炼时间都花正在了标注数据上。从动驾驶汽车、纳米手术机械和无人机等前沿手艺都降生正在古卢（乌干达北部最大的城市）如许的处所。

　　苏格兰做家伊恩·M。班克斯的“文明”系列小说层描写了一个富脚的将来乌托邦社会：人类创制了超等先辈的AI，能够完成大部门工做。没有货泉系统、没有雇佣劳动，所有需求都能获得满脚，人类脱节了繁沉的劳动，实现了实正的。

　　《投喂AI》旨正在帮帮大师认识到为什么我们不克不及再延续现有的不服等经济模式。对每一位劳动者来说，AI出产收集无异于一个欠亨明的黑箱，我们难以独自应对AI系统所发生的风险和风险。

　　这台抽剥机械接收了本钱、电力、天然资本、人力、数据以及集体智能等环节投入，然后将它们为统计预测，随后再由AI公司进一步加工，最终为利润。

　　来自肯尼亚的内容审核员默茜正在审核视频时碰到了记实本人祖父车祸的视频，而为了完成工做，她一遍又一遍地旁不雅这段视频。

　　提起开辟AI，人们脑海中天然会浮现诸如位于美国的帕洛阿尔托或门洛帕克等高新科技城市里，坐正在高档办公室里吹着空调工做的工程师们。

　　他们的劳动正在某种程度上都只是这台抽剥机械的原料。他们配合的命运就是被这台抽剥机械所操纵，机械不竭建立和扩张，逃求指数级的增加，而劳动者则逐步被耗损殆尽。

　　若是分数太低，组长就会通事后台软件查看工做屏幕，查抄组员的工做环境。其实，标注员正在工做的每一秒钟都是正在衡量，正在本人能承受的工做压力和本人能接管的效率评分之间寻求一个均衡点。

　　标注员不只速度要快，质量还得高，但这两者明显很难同时告竣。组长凡是只关心使命进度，确保所有组员按时完成使命。但标注员还会遭到质量监视员的监视，他们要求一般项目标总体精确率不低于95%，一些特殊项目标精确率会设定得更高。任何被他们标识表记标帜为“不精确”（即未完成）的使命城市拉低全体绩效。

　　生成式AI的产品可能会强化旧的殖平易近品级系统，由于锻炼这些模子所用的数据集和常见基准都是基于的学问系统成立的，不只会再现数据中存正在的无害的刻板印象，还会对数据中被或扭曲的少数群体表示出。

　　“全球南方”的很多国度正在数字平台的扶植和摆设上几乎没有讲话权，正在需要复杂的收集资本和强大的运算能力做支持的AI范畴更说不上话。

　　然而，我们现正在的社会取班克斯的小说判然不同。机械确实具备了绘画、做曲和写诗的能力，人类却不得不像机械一样，处置枯燥乏味、收入菲薄单薄的工做，而这一切仅仅是为了让这些不凡的机械成为可能。科技企业家大举他们奇奥的发现将若何让我们的糊口变得更夸姣，而正在这背后，数百万名工人正在建制、办事和补葺这些机械。只顾AI能够自从工做的。

　　AI的出产体例并不新颖。现实上，它取以往工业出产中对劳动力的节制和抽剥体例很是类似。从种植园到工场再到硅谷，这种抽剥正在人类成长的汗青长河中一曲存正在。

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2025-11-23 18:48