2026-03-10 23:47
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本文来自微信公众号： 不懂经 ，作者：不懂经也叔的Rust
有时候，一个时代的荒诞，不需要靠小说来写。
现实比小说更荒诞。
最近，《纽约》杂志和《The Verge》联合发表了一篇很长的调查报道，讲的是一群高学历白领正在经历的新命运：他们原本是律师、科学家、编剧、设计师、教师、记者、顾问，后来，他们中的很多人被AI冲击失业；
再后来，他们找到了新工作——去给AI生产训练数据，帮助机器变得更聪明、更可靠、更像一个“专业人士”，然后可以更好地替代他们过去的同行。
换句话说，他们正在靠喂养AI谋生，而这份工作的终点，很可能是让更多像他们一样的人失去工作。
除了之前那篇《AI替代了我的工作，然后还建议我买台链锯》，这是几年来我看到的，关于AI最残酷、也最具有时代隐喻的一幕。
我们总以为，AI带来的风险是某一天机器突然成熟，然后大批白领一夜失业。但这篇报道展示的，其实是另一种更真实、更慢性、也更难反抗的路径：很多人不会立刻失业，而是先被拖进一条新的流水线。
他们不再以律师、科学家、编剧、设计师的身份存在，而是被拆解成一个个零散的“数据工人”，出售自己的专业判断、语言感觉、经验积累和行业直觉，去训练下一代模型。
正如那句话所言，这就是世界结束的方式，不是轰的一生，而是一阵叹息。
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一、先被AI砸掉饭碗，再去教AI干活
文章里有个特别典型的人物，叫Katya。
她原本是做新闻和内容营销的。大学毕业后，当过自由记者，收入不稳定；后来又去读研究生，想转向内容营销，找一个更“稳定”的职业。结果等她转过去，AI已经把这类工作的很大一部分自动化了。她失业了，手头越来越紧，还急着找房子。
这时候，她在LinkedIn上看到一则招聘启事，看起来像诈骗：时薪45美元的文案工作。她点进去，发现自己被引导到一家叫Mercor的公司，要先和一个名叫Melvin的AI进行视频面试。
她起初觉得一切都“诡异得要命”，关掉了页面。可几周后，她还是回来了。因为没钱。因为没工作。因为生活不会给你太多讲尊严的空间。
她后来发现，这家公司干的事，是把人类的专业能力拆成训练数据卖给AI公司。而她自己，就是被招来生产这些数据的人。
她说了一句非常扎心的话：我的工作就是被ChatGPT搞没的，现在他们来邀请我训练模型，把这份工作做成最糟糕的版本。
这句话几乎可以概括整篇报道的核心：你先被机器冲击，然后被平台招募，去让机器更强。
Katya的工作是什么呢？
撰写用户可能会问聊天机器人的问题；给出这个问题的理想答案；再制定一份非常细的评分标准，告诉模型什么样的答案才算合格。
也就是说，她不是在“创作”什么东西，她是在把自己原本作为内容工作者的判断力、语感、经验、标准感，一条条拆出来，变成机器可以学习和复制的东西。
更残酷的是，这份工作刚给她一点“像样工作”的感觉，就突然消失了。
她上工两天，项目暂停；几天后，项目取消；毫无预警，没有保障，没有解释。她本来正按这份收入计划租房，结果一下子又被打回原形。后来平台又在周日晚6点半通知她：45分钟后入职另一个项目，爱来不来。她只好立刻签字，熬夜开工。
她很快发现，自己和一大群人都被困在同一种生活里：守着Slack消息，等任务掉下来；消息一响，所有人像食人鱼一样扑上去抢；几小时后任务清空，大家又回到频道里，礼貌地哀求主管多给点活，讲自己要交房租、要给孩子过生日、真的很需要工时。
她说，有时候自己在厕所里，在吃晚饭，甚至和人说着话，只要听见Slack“叮”一声，就得立刻冲去工作。
看到这里，你会发现，这不再是“白领工作”了。这已经是平台劳动了，是零工经济，和送外卖、跑滴滴没有区别（没有职业歧视的意思）。
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二、律师、编剧、设计师，正在被改造成知识零工
像Katya这样的遭遇，一个人，而是整整一批人，而且都是曾经光鲜亮丽的职业。
有个叫Chris的人，原本给真人秀节目写脚本，做前采、搭情节、写类似“非虚构剧本”的东西。后来项目方告诉他，团队要缩编，他不用来了。再后来他才知道，公司开始用ChatGPT起草新节目。
失业之后，他接到的新工作是什么？给一家大型AI公司写完整的科幻剧本。
这是多么讽刺的一幕：你被AI赶出行业，然后你回头去教AI怎么进入这个行业。
还有一个叫Mimi的编剧，是单亲妈妈，给流媒体剧写过东西。她形容这种工作像生活在鱼缸里，等主人撒食，只有最快游到上面的鱼才能吃到。
她说有一次，晚上7点孩子刚回家，平台突然发消息说任务上线了，她只能立刻回到电脑前抢活，孩子找不到学校用品，她直接情绪失控，对着孩子大吼。
她说，"这份工作把我变成了一个恶魔，我就像鱼缸里的鱼，在等主人撒食，只有游得最快的鱼才能吃到。"
还有50多岁的平面设计师Lindsay。过去一年，她85%的工作都蒸发了，她怀疑这和生成式AI的进步直接相关。她不喜欢这项技术，甚至痛恨它，但最后还是不得不“吞下厌恶”加入Mercor，因为她得交房租。
她一开始做的是给Meta标注短视频内容，时薪21美元。后来平台突然通知原项目结束，把所有人移出Slack。接着又发邮件请他们加入一个新项目，时薪16美元。进去之后，所有人发现：这就是同一份工作，只是工资突然打了七六折。
最荒唐的是，原来的支持频道、帮助频道、水群频道几乎都被删了，私信功能也被关闭，大量工人挤在公共频道里疯狂刷屏：我现在该去哪？我还要不要重新做评测？有人能回复吗？整个现场像一场数字化踩踏事故。
报道里还有律师、科学家、教师、顾问、银行从业者，他们被组织起来扮演“真实职场团队”，用自己的专业知识模拟公司运作、写文档、做分析、搭建案例，再把这些东西喂给模型，帮助它在越来越复杂的场景里表现得像一个真正的人类专业人士。
一位参与法律训练任务的律师告诉记者，管理他们的是一群二十出头、几乎没有专业背景的年轻人。这些人在给有三十年经验的律师打分，告诉他们什么是"好的法律推理"，什么是"不达标的回答"。
他说："你感觉自己是一台自动贩卖机。你放进去专业知识，出来的是零件。"
注意，这里最关键的变化是什么？
不是AI在取代“低技能劳动者”。
而是AI正在把原本高学历、高门槛、有职业身份认同的知识工作，也拖进一套低保障、强监控、随时清退、拼命抢单的零工系统里。
律师不再是律师，科学家不再是科学家，编剧不再是编剧。
他们成了认知流水线上的临时工。
三、更值得警惕的不是失业，而是白领的零工化
很多人看AI，还停留在一个很简单的想象里：AI会不会让我失业？
我在两个月前写过《AI将杀死所有律师》，引述了伦敦一位资深大律师詹姆斯的观点。他说，AI在30秒内写出来的法律文书，比他花了一天半写的更好。他说，那些靠写法律意见为生的律师，"已经完蛋了"。
当时我们讨论的，是AI会不会取代律师这个问题。
这篇The Verge的报道告诉我们：答案不是取代，而是更扭曲的东西。
这篇报道真正的重点在于，在于它告诉你，问题可能不是“会不会立刻失业”，而是另一件更深层的事：你的工作正在被拆碎、被标准化、被平台接管。
先别急着问机器会不会完全替代律师、教师、设计师。现实往往不是这么一步到位的。更可能发生的是，工作先被拆成无数个小模块：写提纲、做初稿、审语气、出方案、改格式、找漏洞、做评估、写推理链条。然后这些模块一部分交给模型，一部分交给平台工人，一部分再回到模型手里循环优化。
结果就是：职业还在，职业的完整性没了。
人还在上班，但已经不是以前那种“我就是做这份职业的人”了，而是“我在某个平台的某个项目里，负责一个可替换的局部环节”。
这就是为什么我之前在文章里反复提到，我们今天正在见证的，很可能不是某个行业短期调整，而是“公司工作”这套旧制度本身的衰亡。
过去一个世纪里，很多人对体面生活的想象，都建立在同一套结构上：进公司、拿工资、慢慢升职、积累经验、获得保障。但现在，这套东西正在一点点裂开。
AI当然不是唯一原因。可它像一台加速器，把这种瓦解推得更快、更彻底。
以前，零工化主要发生在出租车、外卖、快递、家政这些领域。现在，知识工作也开始进入同一条轨道：不稳定、按项目、无保障、强监控、高竞争、低归属。表面上你还在做“脑力劳动”，实际上你和平台骑手之间的差别，可能只剩下工作界面不同。
这才是最值得警惕的地方。
不是白领突然消失，而是白领先被平台化、零工化，然后渐渐消亡。
这不是新的雇佣关系。这是旧工厂流水线的知识工作版本，只是流水线上传送的不再是零件，而是人类的专业判断。
但还有一层更深的问题。
工厂工人在流水线上重复的是体力动作，动作完成了，工人还在。知识工人在这条流水线上输出的，是他们的判断逻辑、推理方式、专业直觉——这些东西一旦被充分标注、充分学习，就被永久封装进了模型权重里。
那个曾经拥有这些判断的人，不再被需要了。
一位参与过这类项目的工人说了一句话，我觉得是整件事最精准的描述："感觉就像被递了一把铲子，然后被命令去挖自己的坟。"
鸟尽弓藏。挖完了，铲子也收回去了。
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四、
AI时代真正的分野，不是会不会用工具，而是谁拥有定价权
我在《年轻人失业飙升只是序幕：我们正在亲历"公司工作"的死亡》里写过一个判断：今天我们面对的不只是一轮就业寒冬，而是"公司工作"这套制度本身在松动。
那篇文章讨论的是长期雇佣关系的瓦解，以及"寄生再创生"的个体策略。
但Mercor这个案例补上了那篇文章没有写到的一面：在"公司工作"消亡之后，填进来的不一定是自由和创业，更可能是平台化的零工陷阱。
很多人以为，AI时代的危险是"突然失业"。但这篇报道呈现的现实是另一种：
你不会突然失业。你会被重新招募，以更低的单价，更碎片的方式，继续工作。你仍然有事做，但没有积累，没有成长，没有定价权和议价权，没有谈判筹码。
任务来的时候你很忙，任务消失的时候你很慌。在算法通知声里活着。
这比单纯的失业更难对抗，因为它表面上看起来还像一个机会。
曾经有研究者把这种状态叫做"零工化"，但那个词描述的是外卖骑手和网约车司机。现在的问题是：零工化的触手，已经伸进了那些本以为自己安全的知识阶层。
AI时代的真正赢家不是会用AI的人，而是拥有定价权的人
律师不再是律师，是"法律推理数据提供者"。编剧不再是编剧，是"叙事结构标注员"。科学家不再是科学家，是"实验推理轨迹生成者"。
他们只是供应链最底部的一群人，按小时出售自己的专业经验。他们并不拥有客户，不拥有平台，不拥有模型，不拥有品牌，不拥有流量，不拥有分发，也不拥有规则。他们只是被系统临时调取、计算、压价和替换的认知劳动力。
这正是我文章里想说的：AI时代的赢家，不是会用AI的人，而是拥有定价权的人。
什么叫定价权？
不是“我能做什么”，而是“别人必须通过我，才能得到什么”。
有定价权的人，用AI放大自己。没有定价权的人，被AI压低身价。
这就是为什么，今天很多人越努力学工具，越焦虑。因为你隐约意识到，工具能力在迅速贬值，而结构位置才是决定命运的东西。
当信息和内容的生产成本被AI压到无限接近于零，真正稀缺的就不再是“能不能产出”，而是信任、入口、关系、判断、资源调动能力和市场识别度。
你有没有自己的受众？有没有别人会优先想到你的那个位置？有没有一套无法轻易复制的判断系统？有没有能力直接面对市场，而不是永远被夹在平台和客户之间？
报道里有一个细节，我觉得是整篇文章最残忍的地方。这些公司明确禁止工人使用AI来完成AI训练任务。原因是"AI训练AI会导致模型退化"——这在技术上叫model collapse模型崩溃。
也就是说，他们需要的是真实的人类判断。不是AI模拟出来的人类判断，是真的。
但与此同时，他们在尽一切努力把这份"真实的人类判断"压到最低价格，放进最不稳定的工作形式里，用监控软件榨取到最后一滴。
这件事本身，就是一个完整的悖论：你因为人类而有价值，你又因为"只是人类"而没有议价权。
你不再首先被看作一个主体，一个完整的人。你被看作一块等待开采的数据矿，一个能被提炼成训练材料的资源包。
这才是技术时代真正令人难受的地方：它不只是替代劳动，它还在重写“人”的定义。你原本以为自己的专业性是一种尊严，到头来，它可能只是别人模型优化流程中的原材料。
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六、真正危险的不是技术落后，而是议价能力的消失
很多人看到这种报道，会下意识觉得：这是美国的事，这是硅谷的事，这是数据标注行业的事。
其实不是。它只是更早、更清楚地呈现了一个可能在全球蔓延的趋势。
内容行业已经先发生了。设计、翻译、教育支持、客服、基础咨询、基础法务，也都在路上。未来几年，越来越多中间层、模板化、可标准化的知识工作，都可能被改造成一种“人机混编”的平台劳动：人负责兜底、校对、标注、优化；机器负责生成、扩张、复制；资本和平台吃掉中间的大部分收益。
所以，普通人今天最该警惕的，不是“我会不会用AI”，而是“我会不会被系统性地变成一个可替换节点”。
再说一遍，真正的危险不是技术落后，而是议价能力消失。
正如我在之前文章里一直强调的，旧世界正在沉没。那个靠学历、资历、公司title和线性晋升就能稳稳通向中产生活的时代，正在结束。
新的时代里，最关键的能力，可能不是学更多工具，而是更清楚地理解自己，识别自己身上哪些东西真有稀缺性，哪些只是旧系统里看起来有用、其实随时会被自动化的壳。
你需要的，可能不是更拼命地追逐每一只“龙虾”，而是更诚实地回答几个问题：我真正擅长什么？我能解决什么值得解决的问题？市场为什么要记住我？谁会愿意为我的判断付费？我能不能建立自己的受众、关系和声誉，而不是永远寄生在别人的平台之下？
说到底，很多人今天缺的不是努力，也不是工具。
你已经够努力了，工具也学了一个又一个。
你缺的是定价权，一个结构，一个系统，一个IP和品牌。
就像我在《跑赢AI的进化，你需要的不是龙虾，而是个人品牌》一文中，讲到的用瑞士手表业的经历。当石英机芯让精密机械变得廉价，能活下来的是那些把制表本身变成品牌的厂商，而不是那些把自己定义为"工时流水线上的一环"的工人。
AI训练数据市场正在做同样的事：把专业判断变成石英机芯，量产，压价，抛弃。
唯一的问题是：你是那块可以被量产的机芯，还是那个有名字、有故事、有定价权的品牌？
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七、未来已来，只是尚未均匀分布
那群被裁掉的律师、科学家、编剧、设计师，现在正在给AI打工，看上去像一种奇怪的新零工；但我更愿意把他们理解成一种时代预告。
他们是第一批被旧职业抛出来的人。也是第一批被新系统吸进去的人。
他们先于大多数人，体验到了AI时代最真实的一种命运：不是轰轰烈烈地失业，而是慢慢地被拆解、被压价、被平台化，最后靠训练机器来延缓自己的淘汰。
今天投喂AI的是他们。明天，也可能是更多的我们。
所以，真正的问题从来不只是：AI会不会取代人。而是：在AI重组工作的过程中，你站在什么位置？
你是在定义规则，还是在被规则消耗？
你是在拥有杠杆，还是在出售自己最后一点还没被标准化的判断力？
这才是AI时代每一个普通人都必须尽快想清楚的事。【懂】
