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　　来源：APPSO

　　全球数千名工人正戴着头戴摄像头 ，以每小时15美元的价格
，将叠衣、铺床
、炒菜的身体动作卖给硅谷机器人公司。这些来自印度、尼日利亚 、菲律宾的普通人，正在为特斯拉人形机器人贡献无法言说的“默会知识
”——而他们对自己数据的去向几乎一无所知 。幽灵劳动 ，正从屏幕蔓延至人类的身体本身。

　　你或许刷到了一段来自印度南部服装厂的视频
。

　　工厂工人佩戴头戴摄像头
，记录手部动作以训练人工智能系统。

　　这是因为随着特斯拉
、Figure AI 等公司竞相开发人形机器人，训练它们所需的真实世界动作数据变得极为紧缺 。

　　帕洛阿尔托的 Micro1 因此在全球 71 个国家招募了约 4000 名工人 ，每月收到超过 16 万小时的视频素材
。每人每周至少提交 10 小时录像
，交替完成不同类型的任务。

　　Scale AI 和 Encord 也在招募各自的数据采集队伍，DoorDash 甚至在 2026 年 3 月推出 Tasks 应用 ，让旗下送餐员顺带在家录家务视频
，不过专门排除了数据隐私法律严格的州 。

　　每小时15美元

　　这份工作的具体操作，比听起来要奇怪
。

　　应聘者首先要通过一个叫 Zara 的 AI 智能体面试。Zara 会和你对话 ，评估你是否适合，并要求你提交一段试录视频 。

　　通过之后
，你会收到一个额头头带支架、一份录制说明，和一张任务清单
。说明上写着 ，要让双手始终保持在镜头可见范围内
，动作要‘保持自然速度’。

　　可自然速度在摄像头下往往显得太快，所以工人们普遍反映 ，实际录制时必须刻意放慢
，结果动作反而变得不自然，像是在模仿梦游 。

　　还有一个门槛：你需要带有 LiDAR 传感器的 iPhone ，也就是至少要 iPhone 12 Pro 以上的机型
。

　　视频提交之后
，还要经过 AI 和人工双重审核，只有大约一半的素材最终可用。被拒的原因可能是光线不够 、手移出了画面
、动作太快 ，或者背景里出现了不该出现的东西 。

　　工人按小时计酬
，但如果视频被拒，这段时间的劳动就白费了。通过审核的视频 ，随后还会进入一个标注流程，由另一批人工标注员逐帧标记动作类别、物体名称和运动轨迹
。

　　新德里的家教 Arjun 说
，他通常要花一个小时构思，才能想出能录满 15 分钟的家务内容。Micro1 要求工人不断‘变换内容’ ，因为多样化的场景对训练效果至关重要
，但家的体量就那么大，创意迟早会耗尽 。

　　美国家庭的视频比其他地区卖得更贵
。数据标注公司 Objectways 的创始人 Ravi Rajalingam 解释说 ，因为机器人公司预设了美国消费者会最先购买人形机器人
，所以美国家庭的操作环境数据更有价值，对应的工人时薪有时高达越南或印度工人的三倍。

　　图源：https：//newatlas.com/robotics/figures-humanoid-robots-household-chores-2025-helix-ai-brett-adcock/

　　Micro1 的副总裁 Arian Sadeghi 说 ，160 万小时的月度素材远远不够
，‘大概需要几十亿小时 。我们连人与人之间的互动都还没开始采集，现在只是最基础的家务而已
。’

　　几十亿小时 ，按照目前的采集速度
，大概要连续工作一万年。

　　幽灵劳动，显形了

　　2019 年 ，人类学家 Mary Gray 和计算机科学家 Siddharth Suri 出版了一本书，叫 Ghost Work
，直译是‘幽灵劳动’ 。

　　他们想描述的，是那些让 AI 系统显得‘聪明’ 、却从不出现在任何产品介绍里的人工劳动 ，标注图片
、过滤违规内容、清洗训练数据
。

　　《销声匿迹：数字化工作的真正未来》

　　著者：[美]玛丽?L．格雷 、[美] 西达尔特?苏里

　　译者：左安浦

　　Gray 说
，当她刚开始研究这个问题时，去问工程师们 ，‘谁在做这些工作’
，得到的回答是‘我也不太清楚’‘我不敢去查’。

　　过去，幽灵工作主要发生在屏幕前 ，是点击
、标注、审核这样的操作 。现在
，身体本身，叠衣服的手势 、炒菜的节奏、打开冰箱的动作 ，都开始成为可以被采集
、被定价、被转售的原材料
。

　　这些原材料从印度 、尼日利亚
、菲律宾、肯尼亚的普通家庭流出
，汇聚到帕洛阿尔托和旧金山的公司，再转化成产品流向市场。

　　Nick Couldry 和 Ulises Mejias 在研究数字经济时提出了一个框架 ，叫‘数据殖民主义’，意思是：科技公司对数据的占有
，在结构上延续了历史殖民主义对土地和资源的掠取逻辑，把人类的日常生活本身转化为一种可供资本提取的原材料 。

　　放在 Micro1 的案例里 ，工人每小时拿到 15 美元
，在内罗毕或马尼拉是有竞争力的工资，但放在流入机器人公司的数十亿美元投资面前 ，连零头都算不上。

　　更值得注意的是信息上的不对等
。Micro1 以保密为由
，不向工人透露客户名单，工人们也不清楚自己的数据将如何被存储 ，会不会被转售给其他第三方。工人签了协议
，收了钱，但他们在整条产业链里的信息处于末端 ，对自己正在参与的事情的全貌
，知道得很少 。

　　Gray 在研究幽灵劳动时发现了一件让她印象深刻的事，工人们往往会自发找到彼此 ，建立非正式的互助网络，因为工作本身提供的支持几乎是零
，人们必须靠彼此维持做下去的意义感
。孤立是这类劳动的默认状态。

　　2026 年，全球人形机器人市场预计达到 42.3 亿美元 ，而到 2027 年
，特斯拉等公司的量产计划将使全球累计安装量突破 10 万台 。

　　这些机器人，大概率将进入工厂和家庭 ，承担体力劳动
。而训练它们的数据
，正是来自那些现在还在用体力劳动糊口的人。

　　图源：https：//developer.nvidia.com/blog/teaching-robots-to-tackle-household-chores/

　　我们知道的，多于我们能说出的

　　哲学家迈克尔·波兰尼在 1958 年写了一本书叫 Personal Knowledge ，他在书里说：我们知道的
，多于我们能够说出的 。他称之为‘默会知识’，意思是人类有大量的知识不以命题的形式存在 ，而是以动作 、感知
、直觉的形式附着在身体里
。

　　骑自行车是一个常见的例子
，你知道怎么保持平衡，但没有办法把这件事写成一套可以教给别人的规则。它只能通过实践习得 ，通过观察、模仿和重复，在身体内部慢慢积累
，而不能被直接传递 。

　　波兰尼写这本书的时候，AI 还不存在
。但他的论断在今天获得了一种新的现实重量。

　　我们正在做的事 ，是试图把这种默会知识
，从人的身体里抽取出来，转化为机器可以处理的数据 。

　　Micro1 的工人们额头上的摄像头录下的 ，除了是一个叠衣服的动作
，还是手指如何感知布料的重量，手腕如何在恰当的时机翻转 ，视线如何在叠的过程中追踪布料的边缘。

　　Scale AI 宣布已收集超过 10 万小时的素材：https：//scale.com/blog/physical-ai

　　这是人类历史上第一次尝试大规模地把身体知识外化
。

　　波兰尼说
，默会知识不能被完全言说，但这不代表它不能被掠取。Couldry 和 Mejias 说 ，数据殖民主义把日常生活本身变成了一种资源
，一种‘就在那里，随时可以被提取’的东西 。现在 ，连在家铺床这件事也被包含在内了
。

　　人们常常把 AI 的冲击描述为‘机器会取代知识工作者’，但现在最普通 、最不被算作技能的那些动作也在被采集。如果连这些都可以变成训练数据
，那‘什么是人的劳动’这个问题，就不再是哲学思辨 ，而变成了一个非常实际的政治问题 。

　　Zeus 是尼日利亚中部高地一座城市里的医学生
。他每天下班后把手机固定在额头上
，然后开始给自己的床铺床单。

　　他说，他觉得这是‘留下印记的机会’ 。他不觉得自己只是在被使用 ，他觉得自己在参与一件重要的事
。

　　这也许是对的
，但它同时并不妨碍另一件事，那就是他留下的那个印记 ，最终的形状将是他自己铺床动作的运动轨迹
，由一家他叫不出名字的公司买走，用来训练一台他将来不一定负担得起的机器。

　　波兰尼说 ，所有的知识都是个人的
，是由具体的人
、在具体的处境里、通过具体的实践产生的 。把这种知识从人身上剥离出来，让它在人离开之后继续运转 ，那么现在，人作为知识的承载者
，究竟拥有什么？

　　这个问题现在还没有答案
。但它已经在尼日利亚的公寓里 、印度的厨房里
、菲律宾的院子里，以每小时 15 美元的价格 ，被悄悄地问着。

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