文章来源: 工劳小报 于 2025-03-29

01 本期重点 智能的“原子”——AI产业中的密集劳动

今年年初，Deepseek的爆火再次让人工智能（AI）成为热议话题。各行各业都出现了言必及AI的景况。根据智联招聘年初的报告，60%的职场人已经在工作中使用AI工具，远高于去年同期的44%。理想中，AI应该帮助人类从枯燥、重复的任务中解放出来，让人们有更多时间从事更具创造性的工作。然而，现实却是，随着AI的普及，越来越多的人被卷入一个看似“高科技”但充满重复劳动的行业——数据标注。

数据标注被称为“人工智能的基石”，指的是将语音、图片、文本、视频等数据进行处理，使其能被AI识别。早期AI模型训练所需的海量数据几乎全部依赖人工标注。



基础数据标注员的工作单调且重复，鼠标在屏幕上不停敲击，点选、拉框、标注，一个数据标注员每天需要标注1000到1500个数据，几乎没有休息。长工时、低工资和高度重复的劳动，是这一行业的典型特点。

值得深究的是，为什么一个号称“解放人力”的新兴技术行业，却催生了如此传统的劳动密集型行业？数据处理公司的老板深谙其中的成本计算：“早期AI的自动识别成本每单三毛，而人工标注的成本仅为一毛。” 数据标注不需要高端技术，在AI发展尚不成熟时，依赖低成本的人工劳动自然更具“性价比”。

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而资本恰恰最擅长通过转移和分包等手段压缩人力成本。在中国，超过百万名AI数据标注员分布在二三线城市，如贵州、江西、山东和河南等地，并持续向人力成本更低的县城拓展。科技公司通常将标注任务外包给乙方，乙方再将任务层层分配给下游公司，每一层的分包都会榨取一定费用，最终基层标注员的报酬往往只有几分钱。这些低成本劳动力，包括县城妈妈、工厂工人和职校学生，承担了大量需要人工干预的工作，支撑着AI技术的发展。

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随着AI技术的不断发展，其自动化能力逐步提高，自动标注的成本也越来越低。因此，科技公司纷纷转向AI自动标注，逐渐减少基础人工标注的需求。数据标注企业急于摆脱“低门槛、低技术”的标签，期望“吸引高素质劳动力，淘汰技术平庸的人”。 而这种淘汰往往又以“技能要求”为名，放大既有的地域、年龄、学历等社会不公。在关于县城数据标注女工的研究中，研究者发现，低学历的县城妈妈常被分配到费时费力且低效益的任务，重要任务根本不会交给她们，这使她们被排除在学习和提升的机会之外，最终也“注定”被升级后的数据标注行业淘汰。当然，在依赖低成本劳动力维持技术发展的生产体系中，她们也不会轻易被放弃，等待她们的，或许是下一个新的“低端技术加工”产业。