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内容简介:
薪酬过低、工作过载、心理创伤、版权掠夺，无数工人、工程师、创作者，成为“投喂AI”的饵料。
当自动驾驶汽车平稳驶过路口时，当你网购点击“立即下单”时，当AI帮你生成图片、PPT、视频时，你是否想过，是谁在为这些“智能”提供运行养料？
这本书带你穿越人工智能发展的狂欢与喧嚣，直击产业最隐秘的源头：在肯尼亚，有人在审核用户上传的斩首视频时被吓到崩溃；在乌干达，有人每天标注模糊的图像，时薪仅为1.16美元；在英国，有人每小时要处理300件中转快递，速度不达标就会被系统抓出；在爱尔兰，有配音演员被擅自用AI生成新声音而丢了饭碗……
3位牛津大学学者，穿越6个大洲，访问200余人，直击全球人工智能盛世背后的“数字劳工”真实困境。
这本书聚焦那些被数字浪潮吞噬的底层劳动者。他们是喂养人工智能的“隐形父母”，却鲜少出现在技术的赞歌中。他们的血汗汇成数据流，他们的困境拷问技术时代的公平与正义。
翻开这本书，读懂这个时代最该被看见的沉默与呐喊。
作者简介:
詹姆斯·马尔登（James Muldoon）
博士，埃塞克斯大学商学院管理学准教授、牛津大学互联网研究所助理研究员、智库“自治研究所”（Autonomy）数字研究负责人。著有《平台社会主义：如何从大型科技公司手中夺回我们的数字未来》(Platform Socialism: How to Reclaim Our Digital Future from Big Tech)。
马克·格雷厄姆（Mark Graham）
牛津大学互联网研究所互联网地理学教授、格林坦普尔顿学院高级研究员、地理与环境学院研究员，开普敦大学非洲信息技术与国家发展中心副研究员，柏林社会科学研究中心客座研究员。领导涉及数字劳动、零工经济、互联网地理学、信息和通信技术与发展等主题的一系列研究项目。
卡勒姆·坎特（Callum Cant）
博士，全球人工智能合作伙伴关系组织（GPAI）发起的“人工智能公平劳动” (Fair Work for AI) 项目博士后研究员，专注于工作场所中人工智能的监管框架研究。著有《为外卖平台送餐》(Riding for Deliveroo)，探讨了平台资本主义中的阶级冲突。
引言 剥削机器
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第1章 数据标注员的故事
AI数据标注中心的内部
人机闭环系统
全球数据标注劳动力市场
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第2章 工程师的故事
ChatGPT并不聪明
机器能否取代你的工作
算法审判日
设计上的偏见
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第3章 技术员的故事
在冰与火的国度涌动的数据流
AI的动脉
数据基础设施的力量
谷歌会用光镇上的水吗
AI领域的军备竞赛
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第4章 创意工作者的故事
没有创作者的作品
创造力测试
为什么AI无法复制卡拉瓦乔的作品
新事物的诅咒
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第5章 仓库员工的故事
亚马逊的剥削机器——SCOT
你未来的老板可能是机器
罢工
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第6章 投资人的故事
AI热
加利福尼亚州风投的故事
不民主的技术发展
第16街和目标
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第7章 织者的故事
数据工作者能团结吗
AI生产网络中的技术工作者组织
全球劳动者运动
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第8章 改造机器
措施一：增强劳动者的集体力量
措施二：让企业承担责任
措施三：政府干预
措施四：探索劳动者合作社模式
措施五：拆除剥削机器，构建美好未来
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结论
致谢
注释
· · · · · · (收起)
原文摘录:
中国也在实践这种模式，支付宝公益基金会和阿里巴巴人工智能实验室联合中国妇女发展基金会，发起了“A豆计划”，其中一项内容就是将AI的数据标注工作分配至中国农村地区。”该计划首个试点地区在贵州铜仁市，通过提供免费职业培训，让贫困群众尤其是女性成为“AI培育师”，在家门口实现就业、脱贫。在印度南部喀拉拉邦的库马拉普图尔村里也有类似的项目。这个村子大概有3500户人家，村里200多人组成了一个数据标注团队为数据标注公司fos工作。该公司致力于为女性赋能，并培训她们为欧美的A1公司工作。丛然而，这种AI伦理的问题在于，市场竞争压力会迫使这些公司优先为投资者赚钱，无法真正优先为员工提供福利。科技公司利用廉价劳动力大幅提升效率和降低成本，但这通常意味着从依赖这种工作的脆弱劳动者身上榨取最大的价值。 (查看原文)
韧勉
6赞
2025-10-18 20:51:45
—— 引自章节：人机闭环系统
如今，科技公司利用所积攒的财富和权力，控制全球AI数据工作的分配。“全球南方”的许多国家失业率居高不下，劳动者找不到正式工作，赚不到钱，也无法享受就业保障。在这种情况下，作为弱势群体的劳动者，不仅被迫接受低工资，而且由于他们知道自己很容易被取代，也不太可能向公司提出改善工作条件的要求。许多大公司都选择把工作外包给“全球南方”，并不是为了提高当地就业率，而是看中了那些地方更严格的劳动纪律、更高的工作效率和更低的用人 成本。
数据标注行业目前仍是买方市场。如果科技公司对其外包公司的工作效率或质量感到不满意，随时可以取消合同，把工作交给其他公司。这一周数据标注工作分配给了乌干达，下一周同样的工作就可能转给菲律宾。在平台时代，西方的一些汽车制造公司会将其生产制造供应链转移到用人成本更低的中国和墨西哥等地，但这需要高额投资。而这种转移在数据标注行业却不需要什么成本，客户只需动动手指，就可以把数据和利丰厚的合同转给另一家外包公司这就导会范围内劳动力的工资水平和工作条件一再下滑。外包公司为了争取合同而相互竞争，降低员工工资，勒紧自己的裤腰带，给客户提供最低报价。这场游戏的真正赢家是外包公司背后的投资者和高管们，他们榨取劳动者的价值，把大部分钱都装进了自己的腰包。
科技公司为了获得更高的利润，可以随时在不同的外包公司间切换，但“全球南方”的劳动者安土重迁。地理学家大卫·哈维（DavidHarvey）曾指出：工作本质上是由地点决定的，因为“工人们晚上都得回家”。”这样又产生了另一种矛盾：工作可以流动，但人很难流动，这也限制了外包公司调控工资和工作条件的能力。如果安妮塔所在的公司大幅提高工资、降低工作强度，那它很快就会因成本过高而被市场淘汰。无论客户提什么样的要求，外包公司都得接受，没有什么商量余地。简言之，能拿到合同的都是承诺以最低价格提供最高质量数据标注服务的公司。 (查看原文)
闻夕felicity
1赞
2025-10-21 17:33:03
—— 引自章节：全球数据标注劳动力市场