【編者按】“AI”無疑是過去一年最熱的話題之一。國產大模型能力的迅速躍升，讓越來越多的人開始嘗試用AI解決工作和生活中的問題。這股AI使用熱潮的背后，《投喂AI》像一束探照燈，向人們展示AI產業勞動者們的現實處境。

經出版社授權，第一財經節選了書中部分篇章，以饗讀者。

在廣義上，AI指的是一種基于機器的系統，它通過數據處理來生成決策、預測和建議等輸出。其應用范圍極為廣泛，既可以執行電子郵件的自動填充這樣的日常任務，也可應用于無人機戰爭中的定向武器系統等高端領域。“AI”這個詞更像是一個營銷術語，或者更確切地說，它是涵蓋了計算機視覺、模式識別以及自然語言處理（即對日常語音和文本的處理）等諸多技術的總稱。然而，這一概念的外延依然模糊，它既能激發人們對超越人類智能潛力的驚嘆，同時也警示我們它可能帶來的毀滅性風險。AI已經成為公眾熱議的話題：有人視其為經濟增長的新引擎和科技進步的象征；而另一些人則擔憂自動化會導致工人失業，引發不公平的決策，甚至使人類淪為科技的附屬品。隨著技術浪潮的不斷推進，AI的定義也在不斷演變和拓展。

近來，焦點已轉向驅動聊天機器人的核心技術，即大語言模型（LLM）。這些模型的訓練基于從互聯網抓取的龐大數據集，其中包括海量文本數據。大語言模型（如ChatGPT）之所以被稱為“大”，主要體現在兩個方面：一是其訓練數據集規模巨大，達到了數千億千兆字節（GB）的數據量級；二是模型訓練所涉及的參數極多，例如，ChatGPT-4的參數約達1.76萬億。參數是提升系統性能的關鍵因素，它們可以在訓練過程中進行微調，從而優化模型對數據中模式的識別能力，并進一步提高其處理新數據時的性能。

當前，我們正處于技術炒作熱潮之中，眾多企業競相將AI工具整合到各類產品中。無論是物流業、制造業，還是醫療保健行業，都因AI而經歷前所未有的變革。AI在疾病診斷、設計高效供應鏈以及貨物運輸自動化等領域均展現出了應用價值。據統計，2023年全球AI市場規模已成功跨越2000億美元的門檻，并以每年約20%的增長率穩步上升。預計到2030年，這一數字將達到近2萬億美元。盡管AI的發展相對隱秘而不透明，難以精確統計全球參與該產業的具體人數，但肯定已超過百萬。若按目前的速度持續發展，這一規模還將顯著擴大。

通過使用AI產品，我們無形中與全球各地的勞動者直接且緊密地相連。不論我們情愿與否，這種聯系已經悄然形成。就像品味一杯咖啡時，我們實際上已經參與了一個由咖啡豆到咖啡杯的全球供應鏈。同樣，每當我們使用搜索引擎、與聊天機器人交流，甚至只是簡單地使用智能吸塵器打掃衛生時，我們都在觸發全球數據和資本的流動，這種流動將全球各地的工人、公司和消費者緊密相連。然而，許多科技公司在對外展示時，只呈現出光鮮、時尚、自主運行的機器形象，讓人們認為機器能檢索海量數據并自主學習，卻刻意隱瞞了這些機器的制造過程，對那些拿著微薄薪水、艱辛訓練機器卻又被機器所束縛的幕后工作者避而不談。作為消費者、社會活動的參與者和公民，我們的積極行動能夠切實改善這些工作者的工作條件，讓他們工作得更舒適。這些工作者站在技術變革的前沿，但AI驅動的監控和生產力工具正席卷各行各業，即使是那些自認為不會受此影響的從業者，也無處可逃。為此，我們首先需要了解AI的生產邏輯與運作機制。只有這樣，我們才能清晰地看到AI如何將權力、財富和塑造未來的能力集中到少數人手中。

神話背后的冷酷真相

企業只是一味地宣揚AI是多么的智能和便捷，而對于其背后大量的基礎投入以及人工勞動只字不提。一提到AI，人們腦海中便浮現出發光的大腦、神經網絡和失重的云朵等意象，仿佛AI本身就能飄浮在以太中。我們往往不會去想象這樣的真實圖景：在高耗能的數據中心里，裝在重型機架上嗡嗡作響的服務器，不斷釋放熱量，制造白噪聲，以及觸須般交錯縱橫的海底電纜將AI訓練數據傳輸到全球各地。AI是有實體的，它存在于由芯片、服務器、電纜以及各種配件構成的機體中。如同人類身體一樣，AI的材料結構也需要源源不斷的“營養供給”，它需要電力來維持運轉，需要水為服務器降溫。無論何時何地，當我們向ChatGPT發問或使用網絡進行搜索時，AI便在它的電子軀殼中呼吸著，運行著。

另一個常常被忽略的事實是，AI看似自動運行，實際上背后隱藏著人力勞動，以彌補技術的局限性。從標注數據、檢查輸出到調整參數，AI的運行需要大量人工勞動來維持。一旦它不能正常運行，就需要人工介入，調整算法完成工作。當Siri這樣的智能助手不能正常識別語音指令，或者人臉識別系統無法正常運轉，這些問題就會被反饋給人類員工，由他們確定哪里出了問題以及如何改進算法。18世紀末，由沃爾夫岡·馮·肯佩倫（Wolfgangvon Kempelen）發明的“機械土耳其人”（Mechanical Turk，亞馬遜眾包平臺以此為名）曾在歐洲巡演。據說它是一個可以自動下棋的真人大小的木雕人偶。實際上這就是一個騙局，因為在人偶的內部藏著一位真人國際象棋大師，他借助機械杠桿和鏡子在暗中操作。如今，所謂AI自主運行，也是類似的把戲。事實上，復雜的系統需要依靠大量的人工勞動來維持運轉，這種工作耗時長、薪酬低廉、單調乏味，工人們被迫像機器人一樣工作，只為使機器更接近人類狀態。

AI的運行不但需要物質資源和人工勞動，還需要依靠其訓練數據集中所包含的人類智能。AI在抓取到人類知識后，會借助機器學習模型將其編碼為自動化程序。AI其實是這些數據的衍生品，通過訓練數據，它學會了進行各種各樣的活動：駕駛汽車、識別物體、生成自然語言。追根究底，它依靠數據集運行，它學會的每項技能都建立在數十億數據點構成的人類知識庫之上。背靠如此龐大的數據集，AI的表現超過了人類。它所收集的大部分數據具有公開版權，但也有未取得版權方授權的數據。AI企業常常通過限制訪問數據庫將集體智能變為私有財產，或者使用某些專利軟件將有爭議的版權數據洗成新數據。AI對智力資源的渴求，絲毫不亞于對物質資源的需求。

我們把AI稱為剝削機器，并不僅僅因為它的誕生源自對資源的掠奪、人力的剝削以及對集體智能的榨取，還因為當AI系統被應用于實際工作環境時，會催生更深層的剝削。最核心的就是對勞動者精力的榨取。AI系統集中了勞動過程的知識，并通過程序化和簡單化操作來降低完成任務所需的技能水平，導致工作強度更大，節奏更快。這樣一來，雇主就可以從勞動者身上榨取更多的價值。這將是AI給普通人帶來的最大傷害。短時間內，我們或許并不會轉行成為內容審核員，但AI同樣在侵蝕我們的工作崗位。

從平臺時代到AI時代

我們即將邁入一個技術發展的新紀元，對AI所處的社會大環境的研究日益重要。在21世紀第2個10年，少數“數字守門人”崛起并迅速發展，在各自的平臺上積攢了數十億用戶，成為市值萬億美元的巨頭，并利用自身地位施展前所未有的政治和經濟影響力。AI的發展也導致科技行業內部發生巨變，對全球經濟產生了深遠影響。2005年前后到2022年是平臺時代，而現在我們已經踏入了AI時代。隨著ChatGPT的推出以及大型科技公司與AI公司之間新合作關系的建立，投資策略和商業模式正受到一股圍繞AI的新合力的驅動。

AI時代的到來催生了一個新的主要參與者格局，這一格局與平臺時代有所重疊，但又有所不同。21世紀第2個10年占據主導地位的大型科技公司逐漸被一群新興的“大AI”公司所取代，成為新時代的核心力量。這些公司包括亞馬遜、谷歌母公司Alphabet、微軟和Meta等傳統科技巨頭，以及OpenAI、Anthropic、Cohere和英偉達等AI初創企業和芯片制造商。如果將目光轉向中國，AI時代舉足輕重的第二梯隊科技巨頭有阿里巴巴、華為、騰訊和百度。盡管這個群體的具體成員可能會發生變化，但這些公司的共同特點是將AI視為可以為公司贏利的商品，其相關技術需被嚴格保密。它們試圖封閉有關訓練AI的知識，這樣它們就能保持先發優勢繼續開發AI產品。隨著ChatGPT的公開亮相，傳統科技巨頭與AI初創企業之間掀起了一波新的戰略合作浪潮：微軟向OpenAI注資100億美元，谷歌向Anthropic投資了20億美元，亞馬遜對Anthropic投入了40億美元，Meta與微軟及AI初創公司Hugging Face展開合作，微軟在AI初創公司In?ection中建立了一個新的AI部門。與此同時，英偉達已經成為一家市值2萬億美元的公司，占據機器學習領域圖形處理器（GPU）95%市場份額。

在平臺時代，社交媒體和廣告平臺占據主導地位，它們有極大的網絡效應，即平臺用戶越多，服務效率越高、價值越大，所獲利潤也就越高。大量的用戶數據既讓平臺更加深入了解數字世界，又讓平臺通過收費和打廣告等形式具備了更高的變現能力。在AI時代，軟件所有權仍然重要，但底層硬件的重要性也日益突顯。平臺時代公司的一大特點就是輕資產。愛彼迎名下沒有實際房產，優步名下也沒有汽車。它們賣的是服務，依靠用戶網絡來運營和贏利。而大AI得益于我們所說的“基礎設施力量”，即擁有用于訓練大型基礎模型所需的計算能力和存儲資源。這主要通過控制大型數據中心、海底光纜以及用于訓練模型的AI芯片來實現。全球大型數據中心有一半以上屬于三家大公司，只有少數幾家公司能夠提供訓練尖端AI模型所需的硬件。這種基礎設施力量吸引各路AI人才，行業中的拔尖人才都想加入頂尖企業，從事最前沿的AI開發。AI非但沒有為社會提供更多創新機會和多元化可能，隨著新入局的人大多選擇加入行業內的成熟公司，財富和權力進一步集中在一小部分人手中。

這就導致企業融資模式和初創公司的股權結構發生變化。AI公司起步就要幾百萬美元，后期還需要上億美元的資金來維持云平臺運行以訓練基礎模型。因此，許多初創公司選擇與現有的云服務提供商建立戰略合作關系，這些提供商通常會購買初創公司的少數股權。大型科技公司擁有大量現金儲備，能夠為初創公司提供數十億資金支持。在平臺時代，第一代平臺獲得了風投的資金支持，但創始人會對平臺業務決策擁有控制權。這樣一來，許多平臺變成了由一位身家上億的創始人統治的龐大帝國。但在AI時代，這種事不太可能發生，因為任何新“帝國”都必須與現有的大型公司合作或合并。AI產品的商品化導致AI行業形成了多足鼎立之勢，老牌科技公司會與有能力的初創公司結成新聯盟，以擊敗競爭對手。

或許最有趣且尚未為人所知的轉變要算領先的AI公司的商業模式的改變。在平臺時代，留下最大惡名的是廣告平臺，典型代表就是Meta和谷歌，肖莎娜·祖波夫（Shoshana Zubo?)提出監控資本主義理論，對廣告平臺進行了批判。監控資本主義是指一些大型科技 公司通過為用戶提供免費數字服務來向用戶推銷定向廣告。這是平臺時代的典型特征，但廣告并不是唯一的商業模式，比如，亞馬遜可以利用自己的壟斷市場賺錢，愛彼迎和優步會收取交易傭金，網飛和Spotify（美國流媒體音樂服務平臺）采取付費訂閱模式。目前，尚不清楚監視模式是否會對新一代AI公司產生同樣的影響，畢竟祖波夫提出的是一種商業模式，而不是資本主義新形態。科技公司也愿意通過其他方式贏利，具體會出現什么形式還有待觀察，但從目前來看，早期AI公司的贏利方式大多是付費授權、收取會員訂閱費、提供AI嵌入服務和出租AI云服務。

AI時代的背景較為復雜，氣候危機、能源危機和中美兩國間的緊張局勢等極端問題和地緣政治因素都會深刻影響AI的發展。數字平臺始終與安全、監控和邊緣技術問題緊密相關。AI與第一代社交媒體App（應用程序）和電商之間的區別在于，政府普遍認為AI具有巨大潛力，可以直接用于提升國家的軍事和經濟實力。中美關系愈發緊張，技術在文明發展、軍事力量和經濟競爭方面，都扮演至關重要的角色。

地緣政治競爭還需要關注環境的可持續發展問題。所有大型科技公司至少表面上都提到了要認真考慮環境問題。在平臺時代，沒有太多關于數字基礎建設需要消耗環境成本的報道，但如今情況大不一樣了。可持續發展訴求會影響不同國家獲取先進AI芯片所需的關鍵礦產的途徑，并重塑特定地理區域在礦產開采和加工鏈條中的戰略地位。在一個日益動蕩的世界中，這些因素都將直接影響AI的發展方向和格局。

AI時代的技術是基于過去數十年的技術進步發展起來的，兩者之間有深刻的連續性。非要說有什么不同的話，那就是AI時代的科技公司更有野心，它們想主導世界，想滲透社會生活的方方面面，想擁有政治話語權。AI將會助它們一臂之力，讓權力更加集中于權貴之手，讓美國科技巨鱷變得更加富有。相反，對于底層人民，AI留給他們的確實不多。“全球南方”（新興市場國家和發展中國家的集合體）的許多國家在數字監控平臺的建設和部署上幾乎沒有發言權，在需要龐大的網絡資源和強大的運算能力做支撐的AI領域更說不上話。但作為剝削機器的AI將不斷向這些國家索取，卻僅將其視為可吞噬的原材料，投喂給那貪婪運轉的機械核心。

“全球南方”的聲音

評論家們總是熱衷于爭論AI在未來幾十年可能的發展，以及它可能帶來的社會危害，卻忽略了當下這些構建AI的從業者的重要性。人們只顧著猜測AI是否會像電影《終結者》（Terminator）中所描述的那樣，對人類生存造成威脅，卻忽略了對當下AI背后強大利益集團的分析和批判。現在已經有許多研究表明AI系統給出的結果帶有偏見與歧視，會危害人類社會的發展。然而，卻沒有人去分析這些偏見與歧視如何進入生產環節，給女性、少數族群和來自“全球南方”的勞動者造成負面影響，也沒有人去深究AI在工作場所和社會環境中是如何被使用的。

2009年，東非成了世界上唯一一個仍未接入全球海底光纜網絡的主要人口聚居區。但當距離蒙巴薩—烏干達舊鐵路終點站不遠的蒙巴薩港口鋪設了第一條光纜后，一切都變了。從那時起，這些光纜將整個東非接入互聯網，使得該地與世界其他地區之間的信息能夠以接近光速的速度進行傳輸。與此同時，肯尼亞政府也提出了一個大膽的愿景：要在新興的外包領域創造數萬個工作崗位。肯尼亞的勞動力價格低廉，又會講英語，在正式經濟活動中的工作機會有限，所以外包行業很適合這些人。這樣一來，肯尼亞的企業就可以跟印度、菲律賓的企業競爭歐洲和北美市場的外包后臺工作。

盡管鐵路和網絡改變肯尼亞的方式非常不同，但它們有一個關鍵共性：把基貝拉等地的勞動者納入了全球網絡。這些網絡跨越大洲，傳遞信息和價值。最近，AI產業利用這些網絡來尋找數據標注員，讓他們在AI數據集上工作，并將成品傳回“全球北方”（北美、歐洲等地的發達國家）的AI實驗室。但數據標注員發現自己在機器面前顯得很無力，拿到的工資與自己所創造的價值也不成正比。盡管付出勞動和創造價值的是世界上最貧困的人口，獲利的卻主要是歐洲和美國的大型科技公司。這不是一個偶然性的錯誤，而正是AI機制的設計初衷。

AI產業具有剝削性、不公正性和殘酷性。它壓榨勞動者，獲取大量勞動成果，卻只給他們微薄的報酬。但是，AI的未來并不一定非得如此。如果要改變這臺剝削機器，就需要先理解它。那些掌握AI的力量固然強大，但我們還是看到了在工作場所、街頭和法庭上抗爭的勞動者，他們在努力抗爭剝削者。他們團結起來捍衛自己的利益，也向全世界尋求支持。

《投喂AI：人工智能產業的全球底層工人紀實》

[英] 詹姆斯·馬爾登  卡勒姆·坎特  馬克·格雷厄姆 著  賈青青 牟一凡 譯

中信出版社/中信·萬物  2025年10月

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