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日期: 2025-03-29 | 來源: 工勞小報 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
01 本期重點 智能的“原子”——AI產業中的密集勞動
今年年初，Deepseek的爆火再次讓人工智能（AI）成為熱議話題。各行各業都出現了言必及AI的景況。根據智聯招聘年初的報告，60%的職場人已經在工作中使用AI工具，遠高於去年同期的44%。理想中，AI應該幫助人類從枯燥、重復的任務中解放出來，讓人們有更多時間從事更具創造性的工作。然而，現實卻是，隨著AI的普及，越來越多的人被卷入壹個看似“高科技”但充滿重復勞動的行業——數據標注。
數據標注被稱為“人工智能的基石”，指的是將語音、圖片、文本、視頻等數據進行處理，使其能被AI識別。早期AI模型訓練所需的海量數據幾乎全部依賴人工標注。
基礎數據標注員的工作單調且重復，鼠標在屏幕上不停敲擊，點選、拉框、標注，壹個數據標注員每天需要標注1000到1500個數據，幾乎沒有休息。長工時、低工資和高度重復的勞動，是這壹行業的典型特點。
值得深究的是，為什麼壹個號稱“解放人力”的新興技術行業，卻催生了如此傳統的勞動密集型行業？數據處理公司的老板深諳其中的成本計算：“早期AI的自動識別成本每單叁毛，而人工標注的成本僅為壹毛。” 數據標注不需要高端技術，在AI發展尚不成熟時，依賴低成本的人工勞動自然更具“性價比”。
而資本恰恰最擅長通過轉移和分包等手段壓縮人力成本。在中國，超過百萬名AI數據標注員分布在贰叁線城市，如貴州、江西、山東和河南等地，並持續向人力成本更低的縣城拓展。科技公司通常將標注任務外包給乙方，乙方再將任務層層分配給下游公司，每壹層的分包都會榨取壹定費用，最終基層標注員的報酬往往只有幾分錢。這些低成本勞動力，包括縣城媽媽、工廠工人和職校學生，承擔了大量需要人工幹預的工作，支撐著AI技術的發展。
隨著AI技術的不斷發展，其自動化能力逐步提高，自動標注的成本也越來越低。因此，科技公司紛紛轉向AI自動標注，逐漸減少基礎人工標注的需求。數據標注企業急於擺脫“低門檻、低技術”的標簽，期望“吸引高素質勞動力，淘汰技術平庸的人”。 而這種淘汰往往又以“技能要求”為名，放大既有的地域、年齡、學歷等社會不公。在關於縣城數據標注女工的研究中，研究者發現，低學歷的縣城媽媽常被分配到費時費力且低效益的任務，重要任務根本不會交給她們，這使她們被排除在學習和提升的機會之外，最終也“注定”被升級後的數據標注行業淘汰。當然，在依賴低成本勞動力維持技術發展的生產體系中，她們也不會輕易被放棄，等待她們的，或許是下壹個新的“低端技術加工”產業。
02 工人動態
—— 工廠工地——
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