皇帝的新算法：谷歌AI及其隐形劳动支柱
引言: 谷歌先进人工智能光鲜亮丽的表象之下，隐藏着一个令人不安的真相。Gemini和AI Overviews看似的智能并非单纯源于硅基魔力，而是严重依赖于一群境况不佳、薪酬微薄且常受创伤的人类劳工，这引发了关于人工智能革命真正成本和可持续性的深刻疑问。这不仅仅是关于完善；而是关于支撑着自主智能幻象的根本性人类支架。
核心提炼
- 谷歌 Gemini 等生成式人工智能模型的尖端性能，关键依赖于庞大的外包“影子劳动力”，他们不仅进行初始数据标注，还要承担高压的内容审核和质量控制工作。
- 这种对输出验证和安全方面脆弱人工劳动的依赖，直接与AI日益自主和智能的叙事相矛盾，暴露出该行业根本性的不成熟和隐性成本结构。
- 这些“AI审核员”所面临的伦理影响——包括接触令人痛苦的内容、缺乏心理健康支持、模糊的指导方针以及紧迫的截止日期——对大型科技公司而言，构成重大且日益增长的声誉和监管风险。
深度解读
科技巨头围绕其最新人工智能奇迹编织的叙事，常常谈及高级算法、神经网络和突破性计算能力。然而，当谷歌的Gemini和AI概览揭开面纱时，我们却发现了一个远不那么光鲜亮丽的现实：人类思维需要持续、紧急地干预，以防止面向公众的灾难。这并非过去的图像标注，工人细致地标注图片以供物体识别；这是一场活跃的、实时的“灭火”行动，成千上万的合同工充当抵御人工智能固有缺陷的“人工防火墙”。
原因很简单：生成式人工智能，尽管其能力令人印象深刻，却容易产生幻觉、偏见，并生成有害、不道德或事实不准确的内容。如果没有这一层人类干预，谷歌备受吹捧的人工智能产品可靠性会低得多，可能具有危险性，而且肯定还没准备好大规模推广。蕾切尔·索耶的经历，从审查会议纪要摘要到专门审核人工智能输出的暴力和色情内容，揭示了人工智能不可预测本质的原始、未经掩饰的真相。这些不是细微的调整；它们是确保基本用户安全和品牌完整性的关键干预措施。
谷歌的声明，将这些评估员定位为仅仅提供“外部反馈”，“不直接影响我们的算法或模型”，这是一种巧妙的企业推诿。数千人需要“检查模型响应对用户是否安全”、纠正错误并避免有害输出这一事实，本身就意味着对人工智能可部署质量的直接、不可或缺的影响。如果人工智能在没有持续人类监督的情况下无法可靠地生成安全内容，那么其“智能”本质上就是不完整的，需要一个持续的“人类副驾驶”。这不是反馈；这是对一个尚不能独立运作的产品进行的基本的、实时的质量保证。日益增加的压力、缩短的任务计时器和模糊的指导方针表明，这个系统一直在努力跟上快速开发周期的步伐，而非一个成熟、强大的人工智能。这种依赖不仅是一个肮脏的秘密；它是一种结构性弱点，对当前人工智能军备竞赛的长期可行性和道德立场提出了质疑。
对比观点
有人可能会争辩说，对人类“AI评估员”的依赖是任何复杂技术演进过程中一个必要但暂时的阶段。支持者可能会认为，这些工作者提供了宝贵的、细致入微的反馈，是任何自动化系统在初期开发阶段都无法复制的，从而实现了快速迭代和改进。此外，从纯粹的经济角度来看，通过GlobalLogic和埃森哲等承包商外包这项劳务，使科技巨头能够快速扩张、管理成本，并在快速变化的市场中保持灵活性，从而避免了直接雇佣非核心任务员工的复杂性。这种方法也在充满挑战的经济环境下创造了就业机会，尽管不尽完美。这种论点认为，如果没有这种“人类在环”的方法，人工智能的发展将明显放缓，更容易出现公开错误，并且最终安全性会降低，从而证明当前模式是通向完全自主人工智能的务实桥梁。
前景探讨
实际的一两年展望显示，AI背后的“影子劳动力”不仅会持续存在，而且可能扩大。尽管在内容审核的某些方面会努力实现自动化，但标记极端内容或辨别细微事实不准确性这种高度细致入微、情境敏感且情感耗费巨大的工作，仍然是人类独有的领域。预计将出现越来越多的呼吁，要求为这些不可或缺的工人提供更高的透明度、更好的工作条件以及心理健康支持，这可能由监管机构或劳工权益组织推动。
需要克服的最大障碍是多方面的。在道德层面，当前利用不稳定劳动力为科技巨头谋取经济利益的模式是不可持续的，并带来巨大的声誉风险。在运营层面，随着AI部署呈指数级增长，这个依赖于人类的质量控制系统的可扩展性将面临挑战。在技术层面，根本挑战依然存在：AI能否在没有持续人工干预的情况下，真正学会自我审核、识别细微危害，并以人类水平的可靠性进行事实核查？如果AI在真正理解能力和伦理推理能力方面没有重大突破，那么这一人类层面将仍然是我们所认为的“智能”AI的关键但脆弱的支柱。
原文参考: ‘Overworked, underpaid’ humans train Google’s AI (Hacker News (AI Search))