文章主题：数据标注员, AI产业链, 谷歌, 生成式AI
作者 | 袁斯来
编辑 | 苏建勋
在肯尼亚的内罗毕，一群年轻人紧密地拥挤在狭小的办公室里，他们低头专注于电脑屏幕上的英文字符，这些字符都来自于地球的另一端，由OpenAI发送过来。
在这些工作人员的每日工作流程中，他们需要投入9个小时的时间去阅读和标注150至200段文本，每段文本的字数一般在100至1000个单词之间。尽管工作强度较大，但他们的薪资却只有每小时1.32至2美元。这样的工作条件对于任何寻求经济独立的人来说都是一种挑战，更不用说那些需要养家糊口的人了。
在与Bard和ChatGPT交流的过程中，您可能并未意识到，他们所提供的每一个机智回答，都是建立在大量数据标注人员辛勤付出的基础之上。这些数据标注员们默默无闻地工作，为人工智能系统赋予其强大的语义理解能力，让他们能够识别并应对各种复杂的问题。因此，在与这些智能对话时，我们实际上是在与这些数据标注员们的劳动成果进行互动。
鲜有人关注标注员，也鲜有人深入探讨他们的工作。然而，在AI产业链中，标注员扮演着至关重要的角色。正是这些默默无闻的劳动者，通过一次次单调、枯燥的工作，使得AI模型日益智能。尽管他们的收入和待遇各不相同，但共同点在于他们在重复执行同样的工作。他们就是AI时代生产线上的勤劳者。
近期，谷歌公司的一份内部文件被曝光。根据文件内容，负责标注工作的员工需要在短短三分钟内快速审阅并标注完成Bard的回答。这些员工中，有许多外包人员，他们在最后期限的压力下，不得不努力阅读自己并不熟悉的专业术语，而每小时的收入仅为14美元。
“人们感到害怕、压力大、挣得太少，而且完全不知道正在发生什么。”一位外包标注员这样形容自己的生活。
在全球范围内，数以百万计的标注员分布广泛，其中大部分是外包员工，他们在零工经济中艰难地谋生，收入微薄。尽管他们身处人工智能技术革命的现场，却与台前的光彩照人的故事相去甚远。 industry experts 们对 ChatGPT 和大模型的创新潜力进行了深入探讨，而这些标注员的生活却没有发生任何显著变化，他们依然保持着“隐身”的状态，甚至生活状况更为严峻。
大战之下的小兵
谷歌正处于久违的危机中。在生成式AI竞赛中，谷歌已然落后于OpenAI。
在颠覆性创新的大潮中，谷歌感受到了前所未有的恐惧，内部甚至一度发布了极为罕见的红色警报（red code）。为了应对这一挑战，公司CEO Sundar Pichai亲自出手，全力负责AI业务的發展。
在2月季度财报的电话会议上，Pichai告诉投资者：“接下来你们会很快看到谷歌的动作。”
接着，它们匆忙推出聊天机器人Bard，5月又发布了大语言模型PaLM 2。
谷歌急迫地上马新项目，对Bard迭代心急如焚，最终的结果就是压力转移到最底层的数据标注员身上。
在谷歌加入人工智能领域的军备竞赛之后，许多合同工表示他们的任务量呈几何级增长，同时工作内容也变得越来越复杂。这些标注员需要处理包括药物剂量说明、法律文书等在内的专业文件，然而他们只有三分钟的时间来完成这些任务，而且他们甚至没有接受过相关的知识培训。
这种有时间限制，又要求精准的工作让人一直神经紧绷。标注员们的劳动伴随着恐惧，当然会影响工作质量。在一份员工提交的报告中，他们写道：如果一直要求他们这样求快，Bard会变成一个危险和充斥着错误信息的产品。
然而，在白热化的竞争中，谷歌无暇顾及数据标注员的感受。他们受雇于AI数据训练公司澳鹏（Appen）和埃森哲，和谷歌切身利益没有太大关系。
AI是个彻头彻尾的全球化产业。澳鹏的正式员工只有1600人左右，而外包员工数量高达上百万。这家位于澳大利亚悉尼郊区的公司伴随AI行业崛起成长为明星，一年收入6亿澳元。
可以预想，这一次生成式AI的狂欢会催生对标注员更庞大的需求，澳鹏也会从中分得更多利润。
只是，无论ChatGPT迭代多少代，硅谷大厂市值上涨多少倍，最底层的标注员不会得到太多好处。
我们可能摆脱标注么？
标注员的工作是纯粹的人类劳动。他们要比较两则新闻，评估哪条新闻相关性更高。他们也要判断AI给出的答案中有没有“一本正经胡说八道”的事实性错误。标注员们都有本守则，会从6个角度指导他们做出判断。
以目前AI的技术水平，根本无法离开真人训练。AI标注其实就是不断地动用人类主观性做出常识判断。
AI行业其实是一个劳动密集型行业，即便在大模型时代也是如此。
国家之间发展不平等的现状客观存在，所有劳动密集型行业要获得超额利润，必须全球分工。
对当地人来说，这种全球分工其实不是坏事。OpenAI合作的外包公司Sama总部虽然位于旧金山，但它的员工来自乌干达、肯尼亚和外包大国印度。在肯尼亚，这些标注员工的工资为每个月2.1万肯尼亚先令（约合1158元），算当地普通工人的平均水平，而且坐办公室，不用做体力活。
SAMA公司员工，图片来自官网
澳鹏这样的公司会很精明地将工资定在最低工资基准以上，而且还会给一个月70美元的奖金。这对当地人来说是笔不错的收入。
在加尔各答郊区，穆斯林女性因为全球分工获得了工作机会。她们给亚马逊、微软、eBay等等训练AR算法和自动驾驶数据。
一些中国年轻人则很欢迎这样的工作。在贵阳市百鸟河数字小镇，数字标准员中会有刚从高职学校毕业的学生，一个月挣1500元。比起送外卖、当服务员，他们其实更喜欢坐在办公室训练AI。
作者项飚曾经很客观地评估过这种共生关系：“由于IT行业的劳动密集型的特征，如果没有一个巨大的、额外的劳动力储备，该行业或许根本无法快速发展，由此无法向当地工人提供现有的就业机会。”AI需要发展中国家的廉价标注员，而标注员们也需要这份门槛不高的工作维生。他们从来不是受害者，也不是需要人同情的弱者，而是一群努力、勤奋工作的普通人。
当然，我们不能因此将低工资、高压力的工作合理化。国家和国家之间的不平衡也不是压榨标注工人的借口。即便只是自私地为了AI学习数据的质量，这些吝啬的科技公司也应该给标注工人更好的待遇和工作环境。
AI催生了明星公司、百万富翁，它还将改变各行各业，产生难以想象的收益。只是，这些宏大的愿景和坐在乌干达办公室埋头苦干的标注员无关。当某一天，AI进化到不需要标注员时，这群从来不被承认的功臣又会被毫不留情地扫去角落。
“我告诉我的朋友和家人，谷歌、亚马逊、苹果等公司的工程师就像人工智能婴儿的亲生父母和私人教师，而我就是清扫他们的育婴房并给他们洗衣服的女佣之一。”一位标注工这样形容自己的工作。
或许，即便我们不可能短期内改变经济、知识结构的区域不平等，起码可以看见他们，衷心认可他们的价值，承认他们在AI时代的不可或缺。
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