被AI取代后，她们开始训练AI取代自己

被 AI 抢走工作后，她又去训练 AI

大学毕业后，Katya 当过自由撰稿记者，后来转向内容营销，却发现 AI 已把其中很大一部分工作自动化了。失业后，她收到 Mercor 公司的面试邀请，对方销售用于训练 AI 的数据。她打开摄像头，与 AI 面试官 Melvin 对话，随后收到工作邀请，需签合同、接受背景调查并安装监控软件。

她被加入一个 Slack 频道，几百人正忙着编写用户可能向聊天机器人提出的问题示例，先写理想回答，再列出标准清单。每项任务要花几个小时，之后数据被送到下游审核。没人告诉她训练的是谁的 AI，也没人说明用途。她喜欢这份工作，报酬不错。但开工两天后，项目突然暂停，几天后主管宣布取消。“没有预警，没有保障，什么都没有。”

几天后，Mercor 又发来工作邀请，任务是评估聊天机器人与真实用户的对话，其中很多是马来西亚和越南用户在练习英语。她接受了邀请。

机器学习系统需要人来整理、标注和生产数据。ChatGPT 的流畅表达，离不开 Scale AI、Surge AI 等公司雇用的数千名劳动者。一年多前，行业担心技术进步进入平台期。软件工程是例外，因为代码能否运行有客观检验。其他人类活动很少提供明确反馈，AI 公司便着手创造测试，累计支付数十亿美元，请专业人士写出严格标准，定义怎样才算把工作做好。

Mercor 由三名 19 岁的湾区年轻人于 2023 年创办，最初是招聘平台，后转型生产训练数据。去年估值达 100 亿美元，三位创始人成为全球最年轻的白手起家亿万富豪。OpenAI 和 Anthropic 都曾是客户。Mercor 表示每周约 3 万名专业人士在其平台工作；Scale AI 声称拥有超过 70 万名高学历劳动者；Surge AI 宣传的专家包括最高法院出庭律师、麦肯锡资深项目负责人等。招聘岗位涵盖厨师、管理顾问、野生动物保护科学家、档案管理员、私家侦探、警长、记者、教师等，甚至寻找“北美青少年幽默”专家。

受过高等教育却就业不足的人越来越多，为这些公司提供了庞大招聘对象。去年 8 月，Handshake 发现职位发布量同比下降超 16%，每个职位申请增加 26%。Handshake 推出一项计划，把求职者与生产 AI 训练数据的岗位连接起来。

AI 实验室实际在做的，是花钱购买数据，逐项实现任务自动化。这对应两种未来：大规模失业突然到来；或更不易察觉却同样颠覆性的——越来越多人找到的新工作，是教 AI 做自己从前的工作。

我采访了 30 多名劳动者，每个人都处于数据供应链的某个位置。有人编写“评分细则”，有人打分，有人按细则评判回答，有人写“标准答案”，还有人用聊天机器人自言自语的口吻解释步骤，生成“推理轨迹”。有时实验室只想要模型尚不能完成的问题的评分细则，公司便要求劳动者编写“难题”。模型出错方式常违背直觉，找到弱点需要时间和创造力。

还有项目把律师、人力资源经理、教师等组织起来做“世界构建”，团队获得专用邮箱、日历和聊天应用，制作上百份文件，围绕虚构企业活动展开。一名劳动者回忆连续几天每天花 16 小时生产虚构文件，随后交给另一团队设法难倒模型。从“管理咨询世界第 133 号”等团队名称看，可能有几百甚至几千人参与。