1.直击“数字劳工”真实困境，揭秘AI产业链隐秘真相
是谁在为人工智能提供“养料”？
·在乌干达，有人每天标注模糊的图像，时薪仅为1.16美元；
·在伦敦，科创公司因赶进度而忽视伦理审查，致大语言模型输出低俗语言；
·在谷歌，大量临时工、外聘人员及合同工，待遇低、无长期福利，在公司中被看作“二等公民”……
他们又如何成为“投喂AI”的饵料？
·自动驾驶系统安全的背后，是无数标注员在进行数据清洗和精准标注；
·视频与社交平台的背后，是数以万计的审核员在高压下过滤不良内容；
·AI生成内容的背后，是大量创意者的作品在未经同意下被纳入训练数据集……
3位牛津大学学者、穿越6个大洲、访问200余人，走访肯尼亚、乌干达、冰岛、美国等多国，深度对话AI全球产业链上7类核心角色，直击“数字劳工”真实困境，揭秘AI产业链隐秘真相。
2.一本书读懂AI产业链的“血汗地图”
从冰岛数据中心的技术员，到亚马逊仓库的算法管控员工，再到东非的底层标注员，通过全球企业案例与跨国数据，拆解AI产业链的全球分工暗链——权力集中于“全球北方”科技巨头，“全球南方”劳动者沦为低成本劳动力，资本如何通过技术操控固化不平等。
3.洞见技术伦理之困，推动科技向善之力
书中提出5项核心措施，破解AI产业的剥削逻辑，为劳动者呼吁技术时代的公平与正义。如果你是：
·担心被AI替代的普通职场人
·关注数字不平等的社会观察者
·科技行业从业者与政策制定者
·技术伦理、劳动权益的研究者
·对资本运作感兴趣的投资者
读懂这本书，你才算真正理解AI。
4.知名社会科学专家诚意荐读
田丰（中国社会科学院社会学研究所研究员） 严飞（清华大学社会学系副教授） 吴桐雨（浙江大学社会学系研究员、《牛马游戏》作者） 孙萍（中国社会科学院大学新闻传播学院副教授） 诚意推荐。
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。
引言
剥削机器
默茜舒展了一下筋骨，深深吸了一口气，然后在电脑上开启了一项新的任务。紧接着，一连串令人不适的图像和视频开始在屏幕上连续播放。作为Meta公司［原名Facebook（脸谱网）］位于肯尼亚内罗毕的外包部门的一名网络内容审核员，每个班次她需要坚守10个小时，而每55秒她就必须处理一条违规报告，也就是所谓的“工单”。
此刻，她正在看的是一段被用户上传到Facebook平台的惨烈的车祸视频，该视频因被标记违规而需要她的审核。默茜的任务是判定这段视频是否违反了公司关于禁止传播极端暴力或血腥内容的规定。她的目光紧跟着摄像者的视角，细致地观察着每一个画面。然而，当画面逐渐清晰时，她惊愕地发现，车祸的受害者之一竟然是她的祖父。
默茜猛地起身，朝着办公室出口狂奔，所经之处，同事们关切地看着她。办公室外，她哭着给家人打电话，但没人相信她的话，毕竟谁也没有收到任何消息。她的主管出来安慰了她，但也提醒她，再不回到工作岗位，就无法完成今天的工作任务了。鉴于这次突发情况，主管表示她明天可以休息一天。至于今天，既然工作已经开始了大半，不如把这个班次完成。
默茜回到工位，屏幕上出现了很多新任务，但无一例外都是她祖父那场车祸的视频。其中有重复转发的同一条视频，也有从不同角度拍摄的新视频。肇事车辆的照片、受害者的照片、对现场的文字描述，这一切让默茜逐渐了解事情的全貌。几小时前的傍晚，在她无比熟悉的街道，发生了一场车祸，四人不幸遇难。看着电脑屏幕，默茜感到无比煎熬，好像今天的班永远上不到头了。
我们在肯尼亚和乌干达走访了隶属于同一家公司的三家数据标注和内容审核中心，采访了数十位类似默茜的网络内容审核员和数据标注员。网络内容审核员主要负责人工审核社交媒体上的帖子，删除违规信息、标记违反公司规定的不良内容。数据标注员则负责给数据打标签，以便算法能够识别。这两种工作都可以被称为“数据工作”，这类工作包含了支撑我们数字生活的各种后台劳动。虽然默茜的故事听着让人揪心，但这绝非个例。数据工作对从业者的要求极为严苛。
一位从尼日利亚移民来的数据工作者告诉我们：“我的身体和精神都备受折磨，如同行尸走肉。”员工们不仅要长时间工作，还要完成基于速度和准确性的严格的绩效指标。数据工作需要极强的专注力，员工们不能随意开小差，必须严格按照工作标准正确标记视频，根据Meta公司的审核定义找出严重的违规行为。比如，暴力和煽动比一般的霸凌和骚扰更危险，因此不能看到一个违规行为就下结论，审核员要看完整条信息，以防错过更危险的违规行为。
另一位审核员向我们透露：“真正让我深感不安的，不仅仅是那些令人触目惊心的暴力场景，更是那些充斥着性暗示与恶意的内容。”
审核员们“几乎每天”观看自杀、虐待和强奸的影像，这些对他们来说已变得“司空见惯”。他们每天都在承受大量暴力和色情影像的冲击，几乎没有时间停下来去思考和消化这些内容。据估计，每位审核员每天需要处理500~1000个工单。许多人坦言，他们已无法找回昔日的心境，这份工作给他们的生活留下了难以磨灭的烙印，其潜在影响可能是毁灭性的。一位被解雇的员工直言不讳：“我们中很多人都遭受了心理问题的困扰，有些人甚至试图自杀。更令人心碎的是，有些人的伴侣因无法承受这种压力而选择离去，而他们束手无策……”
还有一位审核员告诉我们：“公司的规章制度比这份工作本身还要严苛。”在我们走访的一家审核中心，员工们被斩首视频吓得泣不成声。然而，公司管理层的解决方案仅仅是为他们安排一位“健康顾问”。员工们每周可以跟顾问咨询30分钟，可这位所谓的顾问其实就是他们的同事，根本不具备正规的心理咨询资质。那些因恐怖内容吓得逃离岗位的员工还被告知违反了公司规定，原因是他们没有在电脑上输入“休息”或“去厕所”的指令，他们的生产效率评分也因此被扣减。我们听到了太多类似的说法：“我曾在办公室晕倒”，“我患上了严重的抑郁症”，“我因病重不得不求医”，“公司对我们的健康漠不关心”。令人心寒的是，公司管理层甚至会查看员工的就医记录，这并非出于对员工健康的关心或希望他们早日康复，而是为了查验他们是否在借病假逃避工作。
公司员工的就业保障几乎形同虚设。我们采访的大多数审核员的劳动合同期限极短，通常为1~3个月，客户工作一完成，合同也基本到期了。审核员的办公环境也一言难尽，工作地点是位于内罗毕郊区的一个大商业园的生产车间，里面昏暗拥挤，一排有100多个工位。他们的雇主是Meta公司的客户—一家颇有名气的业务外包公司，其总部位于旧金山，在东非地区设有众多交付中心。中心主要负责招聘当地人，给他们安排低保、低薪的工作。许多审核员和默茜一样，之前住在附近的基贝拉贫民窟—非洲最大的城市贫民窟，公司以帮助弱势劳动者参与正规就业的理由雇用了他们。实际情况却是大部分员工因为害怕失去这份工作，不敢对公司管理方式提出任何疑问。
公司往往会压制那些有怨言的员工，甚至警告他们随时都可能被替代。我们采访的审核员大多数是肯尼亚本地人，也有一些是从其他非洲国家迁来的移民。这些移民在业务外包公司工作，协助Meta公司审核非洲多种语言的相关内容。其中有些人透露，他们在街头常被认出是外国人，结果常受到当地警察的骚扰甚至虐待，然而，这仅仅是他们所面临问题的冰山一角。一位女性受访者坦言，由于对某些审核决定的不满，邻国某组织竟然获取了Meta公司审核员们的姓名和照片，并在网络上公布，甚至对他们发出威胁。审核员们对此感到极度恐慌，并将这些证据提交给了业务外包公司。公司表示会考虑加强工作场所的安全保障，但除此之外，只能提醒员工“自求多福”。
大多数人都不愿在默茜和她的同事们所经历的那种不人道的工作环境中煎熬。然而，令人遗憾的是，全球范围内存在数百万个这样的岗位。我们走访之后，审核中心的工作环境有所改变，我们将在第8章再讨论。像Meta这样的大型公司通常拥有多个外包审核服务中心，这些中心为争取利润最高的合同而展开激烈竞争。数据处理工作已深深融入我们的日常生活，无论是社交软件、聊天机器人，还是更为先进的自动化技术，它们的顺畅运行都离不开这一关键环节。若没有审核员在幕后的不懈努力，网络将迅速被暴力和露骨的内容所充斥。
同样，若没有数据标注员精心构建数据集，指导AI（人工智能）识别红绿灯和路标，自动驾驶汽车便无法安全驶上道路。而缺乏AI训练师对机器学习算法的指导，我们也无法创造出诸如ChatGPT（美国OpenAI公司发布的AI聊天机器人）这样的先进AI工具。
AI，在广义上，指的是一种以机器为核心的系统，它通过数据处理从而具备结果推导能力、预测功能以及提供建议的能力。其应用范围极为广泛，既可以执行自动填写邮箱地址这样的日常任务，也可应用于无人机战争中的定向武器系统等高端领域。“AI”这个词更像是一个营销术语，或者更确切地说，它是一个涵盖了计算机视觉、模式识别以及自然语言处理（即处理日常生活中的语音和文字）等诸多技术的总称。然而，这一概念的外延依然模糊，它既能激发人们对超越人类智能潜力的惊叹，同时也警示我们它可能带来的毁灭性风险。
AI已经成为公众热议的话题：有人视其为经济增长的新引擎和科技进步的象征；而另一些人则担忧自动化会导致工人失业，引发不公平的决策，甚至使人类沦为科技的附属品。随着技术浪潮的不断推进，AI的定义也在不断演变和拓展。
近来，人们的注意力集中在为聊天机器人提供核心动力的系统上，即大语言模型（LLM），大语言模型利用统计方法来处理和生成序列数据。这些模型的训练过程涉及庞大的数据集，其中包括从互联网上抓取的大量文本数据。“大”语言模型（如ChatGPT）之所以被称为“大”，主要体现在两个方面：一是其训练数据集规模巨大，达到了数千亿千兆字节（GB）的数据量级；二是模型训练所涉及的参数数量极多，例如，ChatGPT-4的参数数量高达约1.76万亿。参数是提升系统性能的关键因素，它们可以在训练过程中进行微调，从而优化模型在数据中检测模式的能力，并进一步提高其处理新数据时的性能。
当前，我们正处于技术炒作周期的高峰，众多企业正竞相将AI工具整合到各类产品中。无论是物流业、制造业，还是医疗保健行业，都因AI而经历前所未有的变革。AI技术在疾病诊断、设计高效供应链以及货物运输自动化等领域均展现出了应用价值。据统计，2023年全球AI市场的总值已成功跨越2000亿美元的门槛，并以每年约20%的增长率稳步上升。预计到2030年，这一数字将达到近2万亿美元的惊人体量。3尽管AI的发展相对隐秘且晦涩难懂，难以精确统计全球参与该产业的具体人数，但肯定已超过百万。若按目前的速度持续发展，这一规模还将显著扩大。
通过使用AI产品，我们无形中与全球各地的劳动者直接且紧密地相连。不论我们情愿与否，这种联系已经悄然形成。就像品味一杯咖啡时，我们实际上已经参与了一个由咖啡豆到咖啡杯的全球供应链。
同样地，每当我们使用搜索引擎、与聊天机器人交流，甚至只是简单地使用智能吸尘器打扫卫生，我们都在引发全球数据和资本的流动，这种流动将全球各地的工人、公司和消费者紧密相连。然而，许多科技公司在对外展示时，只呈现出亮丽、自主、智能的机器形象，让人们认为机器通过搜索大量数据以自学成才，却刻意隐瞒了这些机器的制造过程，对那些拿着微薄薪水、艰辛训练机器却又被机器所束缚的幕后工作者避而不谈。作为消费者、社会活动的参与者和公民，我们的积极行动能够切实改善这些工人的工作条件，让他们工作得更舒适。
这些工人站在技术变革的前沿，但AI的监控和生产工具正为取代人工而来，即使是那些认为自己的工作会不在此列的劳动者。为此，我们首先需要了解AI的生产过程以及不同系统的运行方式。只有这样，我们才能清晰地看到AI是如何将权力、财富和改变未来的能力集中到少数人手中的。
本书讲述了AI行业工作者们的故事，同时剖析了导致全球资本、网络和就业机会不平等的权力结构。书中揭示了那些鲜为人知的AI幕后工作者的日常工作与生活状态，以及他们如何被刻意隐匿的现实。
我们深入访谈了200多名数据标注员、内容审核员、机器训练工程师、AI伦理学家、仓库工人、劳工组织者和行业专家，揭开了AI产业链的神秘面纱，生动展现了那些常被社会忽视的数字劳工的真实世界。
这些工作者分布于行业的各层面—从在恶劣工作环境中挣扎、缺乏基本劳动保障的低收入且工作不稳定的数据标注员，到在全球顶尖科技公司总部享受高薪待遇的机器学习工程师。通过追踪AI生产网络中的资金流向，我们能够挖掘出AI的历史根基，并揭示那些至今仍在对其产生影响的殖民时代遗留问题。
本书汇聚了作者10多年的研究成果，每一章节都引领读者跨越地域界限，深入探访在各地服务于AI产业链的幕后工作者的生活。书中共有7位主要人物，分别是标注员、工程师、技术员、创意工作者、仓库工人、投资人、组织者。书中记录均源自真人真事，但为保护个人隐私，作者在部分描述中进行了适当的处理，甚至将多位受访者的经历糅合。书中每章都深刻揭示了从业者的工作环境、社会背景及日常生活，从而让读者更加全面地理解AI生产过程中的人为因素以及这些因素对从业者产生的深远影响。这些人中，有一位乌干达的数据标注员，她觉得自己的工作乏味枯燥，但当地工作机会稀缺，她感到前途无望；一位爱尔兰配音演员，她惊愕地发现自己的声音竟被机器算法擅自合成，而这项技术最终或许会取代她；还有一位肯尼亚的政治活动家，他与同事们携手并肩，试图改变只为数字经济中的权贵富人服务的不公平体系。书中展现了这7位主角之间错综复杂的联系，以及他们的一举一动对他人的生活产生的深远影响。
本书篇幅有限，无法详尽探讨AI是如何被生产的及其多样化的应用。比如，在聚焦AI幕后工作者的章节中，作者并未用整章篇幅去描述在恶劣的工作环境中，那些开采科技产品所需关键矿产的矿工，或是在全球各地工厂中组装这些产品的劳工。实际上，这方面的故事还有很多，但我们的目标是超越硅谷的局限，提供一系列全球视角，以便让读者能够更全面地理解AI。本书将引领读者穿越肯尼亚、乌干达、爱尔兰、冰岛、英国和美国，探索AI的全球影响。
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最近几年，AI 的飞速发展引发了全世界的巨大震动，AI 甚至成为大国竞争的关键领域。在全球范围内，当政治家、企业家、科学家和专业技术人员畅想 AI 所蕴含的改变社会的巨大潜力时，这本书给读者送来振聋发聩的反思声音：“人正在成为 AI 的生产原料。”这是一个近乎残忍的现实，AI 源自人类行为、人类智慧和人类知识的数据积累，却在不断拉大不同人群之间的权力和财富差距。这本书的作者关注到 AI 生产的整个流程，对流程中的不同职业群体进行了细致入微的观察和调研，深刻透视了 AI 领域的社会不平等问题，也意味着未来只有采用全供应链管理的模式等方法，才有可能对抗 AI 时代资本主义的逐利本性。这本书颇具可读性，同时也展现出深邃的思想性，是一本帮助社会大众理解当下数字社会的重要著作。
——田 丰 中国社会科学院社会学研究所研究员
这本书揭示了 AI 背后不为人所见的劳动体系—从数据中心的技术员到亚马逊仓库的员工，再到肯尼亚的外包标注员，这条跨越了阶级、种族与地理的权力链条让我们看见，AI 的成长不仅源于大语言模型的算法进步，更依赖成千上万隐身的“数据工人”的“投喂”。这是一本讲述 AI 发展的书，更是对数字不平等与人类尊严的深刻追问。
——严 飞 清华大学社会学副教授
在早已喧嚣不休的AI研究领域中，这本书脱颖而出，通过“投喂”这一富有穿透力的隐喻，串联了AI发展各环节中隐蔽的劳动——从数据流水线的标注与清洗到模型训练中的工程劳动，再到被AI系统压缩与再配置的创意劳动与仓储劳动。它以冷静而尖锐的书写发出追问：当人类劳动面临被降格为AI运转“燃料”的风险时，我们能否拒绝并开辟另一种未来？这正是当下围绕AI与劳动的公共讨论中所亟需的声音。
——吴桐雨 浙江大学社会学系研究员、《牛马游戏》作者
AI 在人类的欢呼雀跃声中突飞猛进，也在警惕与哀叹声中创造着一批又一批“数字难民”。这本书以广博的全球视野和翔实的一手数据，向我们展现了新的技术结构如何重塑人们的劳作与生活。其中不乏对殖民主义、资本主义、加速主义的重新思考。技术与人类的关系正在进入新的阶段，伴随 AI 产生的数字劳动者越发值得我们关注，因为，自始至终他们的故事就是我们的故事。
——孙 萍 中国社会科学院大学新闻传播学院副教授