ChatGPT 爆火背后，那些帮它「洗白」的人

AI 不会识别物体，需要大量数据学会分辨五官和交通灯。

AI 对信息来者不拒，仰仗人工帮它剔除数据库有害的那部分。

当 AI 最终出现在镁光灯下，数据标注员们完成了单调而重要的职责，然后又隐入黑暗。

火爆全球的 ChatGPT，大概也是一个「一将功成万骨枯」的故事。

ChatGPT 的「幕后英雄」

ChatGPT 有多厉害不必多言，它和你用自然语言交谈，编写代码、撰写论文、通过考试、创作诗歌都不在话下。

比起之前的「人工智障」，ChatGPT 的前身 GPT-3 也是一大进步，但它存在一个问题，容易脱口而出暴力、性别歧视和种族主义言论，所以无法真正普及开来。

有了前车之鉴，为了保证 ChatGPT 的温和无害，OpenAI 建立了一个额外的安全机制。

它基于涉及暴力、仇恨和性虐等内容的例子，训练出能够检测有害内容的 AI，再把这个 AI 作为检测器，内置到 ChatGPT 之中，在内容到达用户之前，起到检测和过滤的作用。

以上例子需要经过数据标注（Data labelling），这是一项浩如烟海的人力劳动，由肯尼亚的工人们负责，为有害内容打上标签。

从 2021 年 11 月起，OpenAI 向外包公司 Sama 发送了数万个文本片段，其中大部分体现着互联网最黑暗的角落，涉及性虐、自杀、酷刑等内容。

一位数据标注员在阅读无法接受的有害内容后，开始反复出现幻觉。

工作的重负，并没有换来待遇的优越。

《时代周刊》调查发现，为 OpenAI 工作的 Sama 数据标注员，工资约为每小时 1.32 美元至 2 美元。他们每 9 小时轮班，阅读和标注 150 至 250 段文字，每段从 100 个单词到 1000 多个单词不等。

但是 Sama 回应，工人每 9 小时轮班标注 70 段文字，而不是最多 250 段，税后每小时的收入在 1.46 美元到 3.74 美元之间。

Sama 还自称是一家「有道德的 AI 公司」，帮助 5 万多人摆脱了贫困。

如果有道德是指帮助脱贫，那或许没有错，毕竟这些生活困苦的工人没有更多的选择。

但是「副作用」如影随形，身心折磨成了必要的代价。

因为 Sama 对员工工作效率要求极高，公司很少组织心理辅导活动，更何况这些活动本身也没有什么用处。有员工曾提出想要一对一的咨询，但被 Sama 管理层一再拒绝。

OpenAI 也回复了外媒 Quartz，他们支付的费用几乎是东非其他内容审核公司的两倍，并给员工提供福利和养老金。

尽管各方说法不一，但是基本的事实没有出入。

为了让 AI 更安全，为了让 OpenAI 的通用 AI 造福人类，海量工人付出了巨大的精力，甚至遭受了创伤。但是当 OpenAI 估值近 300 亿美元，他们始终籍籍无名。

末端的毛细血管

数据标注员并不是一个新鲜的工种。

早在 2007 年，计算机视觉专家李飞飞雇佣了一群普林斯顿的本科生，以 10 美元/小时的价格让他们试验做数据标注。

如今，数据标注早已发展成产业，但待遇明显下降，主角也不再是大学生。

2019 年前后，有媒体报道过国内的数据标注员，他们散落在河南、山东、河北等地的四五线小城。

类似地，Sama 的总部位于旧金山，在肯尼亚、乌干达和印度雇佣员工。除了 OpenAI，它还为 Google、Meta 和微软等硅谷客户标注数据。

然而在近两年，Sama 打定主意「金盆洗手」。

2022 年 2 月，Sama 决定结束与 OpenAI 的合作，员工不再需要忍受痛苦，但生计也难以维持，「对我们来说，这是养家糊口的一种方式」。

今年 1 月，Sama 的态度更加决绝，打算退出所有自然语言处理和内容审核工作，只做计算机视觉数据标注，与所有涉及敏感内容的业务分道扬镳，包括终止与 Meta 在东非的合同。

为 Meta 工作的 Sama 员工在非洲内罗毕办事处，专注审核本地生产的内容，斩首、虐待儿童等内容超出了他们的接受程度。一位员工将审核图片内容描述为「生活在恐怖电影中」。

有需求就有市场，从来不缺这样的外包公司。

总部位于卢森堡的外包公司 Majorel，在非洲负责 TikTok 的审核服务，有报道称将由它接手 Meta 的工作。

这家公司也曾为人诟病。2022 年 8 月，Insider 调查了摩洛哥 Majorel 的状况，发现工人们经常轮班工作超过 12 小时，标注涉及虐待动物、性暴力等的短视频，休息时间少于美国同行，公司的「健康顾问」又帮不上什么忙。

作为科技产业链末端的毛细血管，数据标注还出现在更多的地方。

2022 年 11 月，The Verge 报道，亚马逊在印度和哥斯达黎加聘请了工人，他们负责观看仓库摄像机数以千计的视频，从而改进亚马逊的计算机视觉系统。

但是因为至少八小时的目不转睛，他们出现了头痛、眼痛和视力下降。

自动驾驶汽车同样需要数据标注，才能学习怎么识别路牌、车辆、行人、树木和垃圾桶，它对标注的准确性要求还要更高，因为这可能直接决定了人的生死。

《麻省理工科技评论》2022 年 4 月的一项调查发现，包括特斯拉在内的自动驾驶公司，让委内瑞拉工人标注自动驾驶数据，工资仅有平均每小时 90 美分多一点。

至少目前，数据库依然需要人类净化，AI 识图仍然需要人类拉框。而问题在于，和付出的精力相比，工人们的待遇和心理健康并不那么理想。

那些越来越边缘的人

自 ChatGPT 横空出世，不少人担心起了自己的饭碗，这可能是一种非常具体的危机感。

与此同时，AI 和人类的关系，也在另一个维度发生了微妙的变化——它改变了人类的工作方式，以及存在的工作类型，让海量的劳动力隐居幕后。

比如数据标注员，他们的工作门槛并不高，往往没有硬性的学历要求，经过几天培训就能上岗。知道要标注的是什么、标在哪里，基本就算入门了，剩下的时间留给熟能生巧。

他们往往也不是正式员工，而是外包形式，就像为 OpenAI 服务的肯尼亚工人。

这意味着，他们身处一个更加不稳定的世界，待遇更低，地位更加边缘，职场发言权也更少，只是亦步亦趋而已。AI 的进展究竟如何，他们或许并不知道。

2018 年，GQ 报道在 《那些给人工智能打工的人》提到：「我们没有研发能力，纯粹也就是一个（代工的）富士康。」

相似的情形曾在历史上演。在 19 世纪初的英国，自动化纺织机普及开来，工厂更希望雇佣廉价的无技术劳动力操作机器，导致许多技术娴熟的手工工人失业。

时代的车轮在继续前行，为 AI 服务的数据标注员，也在被 AI 慢慢替代。

2022 年 6 月，特斯拉计划解雇 200 名美国员工，他们负责标注视频，帮助改进驾驶员辅助系统。原因可能在于，近年来特斯拉的自动化数据标注有了进展，可以代替人力完成部分工作。

特斯拉 Autopilot 软件总监曾在 AI Day 上表示，公司能在一周内收集并自动标注 1 万个 45 到 60 秒的视频片段。相比之下，「人工标记每个片段可能需要几个月的时间」。

2020 年，世界经济论坛预言，到 2025 年，8500 万个工作岗位将被机器取代，9700 万个新工作岗位又将诞生。

被他们看好的职位，基本都是人工智能和机器学习专家、数字化转型专家、信息安全分析师这类技术人才。

与之相对的低收入、低技术职业，则在一步步地退出舞台，最终可能消失在机器的阴影之中。