先說一件剛發生的事。美國外賣平臺DoorDash上周剛上線了一個新App,叫"Tasks"。騎手下載之后,可以接這樣的任務:用手機拍自己洗五個盤子,每個盤子洗完要對著鏡頭舉起來展示幾秒鐘;或者用西班牙語錄一段即興對話;或者拍自己疊被子、煎雞蛋、整理架子。每完成一個任務,獲得一筆報酬,金額根據任務復雜度提前標注清楚。這些視頻和錄音,會被用來訓練DoorDash的AI系統以及它合作伙伴的機器人模型,讓機器更好地"理解物理世界"。聽上去是不是有點奇怪?外賣員變AI老師,科幻感滿滿。但仔細想想,這件事背后藏著一個更大的邏輯——而且這個邏輯,已經悄悄開始影響全球幾千萬打工人的未來。
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DoorDash的底氣,來自一個驚人的數字:它在美國擁有超過800萬名活躍騎手。這800萬人幾乎覆蓋美國所有角落,而且他們本來就有大量碎片時間等待接單。在AI公司眼里,這是一支天然的、隨時可以調動的"數據采集大軍"。更關鍵的是,他們能提供的,是任何攝影棚都拍不出來的東西——真實的、帶有生活溫度的第一人稱視角。一個騎手拍自己真實的晨間日常,那種原生感是任何合成數據都無法復刻的。AI公司需要的,正是這種"臟活累活復雜的真實場景",因為只有在這些數據上訓練出來的模型,才能真正搞定現實世界的混亂。你以為AI只靠網上爬數據就夠了?不夠,遠遠不夠。
這件事不只是DoorDash一家的創意。去年Uber也宣布過類似計劃,讓司機通過上傳照片和錄音來賺取額外收入,用于訓練AI模型。Instacart也有類似動作。分析人士認為,這正在成為整個零工經濟平臺的標準操作。而背后是一個正在高速膨脹的市場:2025年全球AI訓練數據集市場規模已超過31億美元,圖片和視頻數據占據其中41.9%的份額,是最值錢的品類。這塊蛋糕還在以每年超過20%的速度增長。中國這邊也不甘落后——據行業數據,中國數據標注市場規模2025年預計達105億元人民幣,是2020年的三倍多;但與此同時,行業人才缺口接近3000萬。3000萬,什么概念?差不多相當于整個上海的常住人口都去做數據標注,還不夠填這個坑。
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但錢好賺嗎?這里有個細節,很多人沒注意到。DoorDash這次明確說任務報酬根據"努力程度和復雜度"計算,價格提前顯示——但具體每條多少錢,官方沒有公布。業內通行的行情是:一段幾十秒的家務視頻,報酬大概在幾美元量級。如果你花二十分鐘拍完、整理、上傳一段洗碗視頻,時薪算下來可能還不如去擺攤。國內數據標注從業者的情況更能說明問題:新入行頭六個月月薪僅1000到2000元,有經驗之后能漲到3000至4000元,能拿到一萬元月薪的是項目主管級別。這條賽道有機會,但"躺賺"是不存在的。真正的玄機在于:這些視頻一旦被用來訓練出價值數百萬美元的AI模型,你拿到的那幾塊錢,算公平嗎?
這是這件事最值得吵架的地方,也是它真正的爆點所在。有評論說得很直白:零工工人正在幫忙訓練那些未來可能取代他們工作的技術。這有點像親手組裝會替代自己的機器人。當DoorDash的騎手拍下自己送餐路線、門廊入口、停車場布局,這些數據不只是在訓練一個"能理解物理世界的AI",還可能在訓練未來的無人配送機器人——也就是他們自己的接班人。DoorDash已經公開表示,將在2026年商業化推進自動駕駛配送平臺,Tasks應用的數據采集與這一戰略直接相關。換句話說,騎手們正在用自己的勞動,幫平臺畫出一張"如何不再需要騎手"的地圖。這個邏輯,你品品。
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當然,也不能把這件事說得太灰暗。從另一個角度看,DoorDash這次至少做到了一件事:明碼標價,讓工人自主選擇,不強制。任務以兩種形式呈現:一個獨立App供騎手主動接專項任務,另一套直接嵌入現有Dasher配送App,騎手可以在等單的碎片時間完成。這比以前那種"平臺悄悄用你數據卻不告訴你"的做法,至少透明一些。而且對于那些收入不穩定的零工工人來說,能在等單間隙多賺幾美元,也不是壞事。問題的關鍵不是"這錢該不該賺",而是"這錢是否應該更多",以及"你的數據被用來做什么,你有沒有知情權"。
最后說一個讓人有點坐不住的細節。DoorDash的Tasks應用目前在美國部分城市上線,但明確排除了加利福尼亞州、紐約市、西雅圖和科羅拉多州——恰好是美國勞動法和隱私法最嚴格的地區。這個排除名單本身,就是一個意味深長的信號。這也意味著,當同類模式在監管相對寬松的地區快速擴張時,那些沒有法律保護的打工人,將是第一批"測試對象"。AI的每一步進化,背后都有人在埋單。這次,埋單的可能是那個正在廚房里拍自己洗碗的外賣員。
聊到這里,拋幾個問題給大家——如果美團或餓了么也推出類似的"拍視頻賺錢"任務,你愿意參與嗎?騎手用自己的勞動數據幫平臺訓練AI,報酬應該怎么定才算公平?還有,當你知道給你送外賣的人,可能同時也在幫訓練"未來取代他自己"的機器人,你對這碗飯的感覺,會有什么不同?
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