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“我不是牛馬,而是牛馬的飼料。”
這是演員邵逸凡在經(jīng)歷AI面試后的第一反應(yīng)。
當(dāng)她盯著屏幕上“120美元/時”的邀約,以為自己拿到的是一份體面的“AI教導(dǎo)合約”,自信自己是揮鞭的馴獸師。
真正的現(xiàn)實卻是,她幾乎被這場面試榨干。
在Mercor的面試流水線上,平臺要求她交出過往真實項目的核心邏輯、判斷鏈路與隱性經(jīng)驗——那些耗費(fèi)數(shù)月、價值數(shù)百萬美元的職業(yè)結(jié)晶。
所謂“高薪體驗”,不過是用幾百美元的快錢,換走她幾十年積累的專業(yè)價值,并在后臺被高速轉(zhuǎn)化為可交易的訓(xùn)練樣本。
AI面試,看似是科技加持下的新模式,實則是一場精巧的“智力折價”。
而在另一端,平臺正處于資本驅(qū)動下的狂飆階段。
10月底,Mercor宣布3.5億美元C輪融資、估值飆升至百億美元,三位22歲創(chuàng)始人成為“最年輕白手起家億萬富翁”。
這一切發(fā)生得如此迅猛,仿佛一體兩面——一邊是財富神話,一邊是勞動力的無聲崩塌。
但Mercor的商業(yè)模式繞開機(jī)構(gòu),直接從個體身上“提取”知識資本,以極低成本將它們商品化,再反哺給訓(xùn)練模型,撬動原本牢固的行業(yè)護(hù)城河。
在AI時代,這或許是最“成功”的商業(yè)模式:它既不創(chuàng)造產(chǎn)品,也不提供服務(wù),而是設(shè)計出最精巧的系統(tǒng),完成對知識資本本身的規(guī)模化、低成本“收購”。
時薪120美元,教AI取代我自己
這是一個關(guān)于“喂養(yǎng)”的隱秘故事。
最近,演員邵逸凡碰到了一件天上掉餡餅的事。一份來自Mercor平臺的Offer,赫然寫著:時薪120美元。
按現(xiàn)在的匯率,這就是時薪800多塊人民幣。也就是說,上一天班,能拿六七千塊。要知道,現(xiàn)在市面上的AI數(shù)據(jù)標(biāo)注民工,時薪普遍只有20美元。
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▲Mercor平臺的任務(wù)售價16~100+美元/時,一天大約工作幾個小時不等。
邵逸凡一開始也是不信的。畢竟,這平臺之前名聲不太好,屬于那種“面試兩小時,加上自己也有花了幾小時面試卻毫無結(jié)果的負(fù)面經(jīng)驗,內(nèi)心生出高度的懷疑,這會不會又是一場“數(shù)據(jù)收割”?
她索性甩甩腦袋,無視了這封郵件。然而,這一次,翻倍的時薪讓她心動了。
她決定“咬鉤”,再次踏入那套熟悉的流程:開啟攝像頭,面對AI面試官,完成又一個免費(fèi)的測試任務(wù)。盡管她自認(rèn)回答得十分混亂,半天后竟真的收到一份5小時的試用合約。
只是時薪只有承諾的一半——60美元。
這讓她在一絲竊喜之余,但更多是困惑——“它到底在測試什么?是我的專業(yè)能力,還是僅僅我的反應(yīng)模式?”
很快,任務(wù)的真正面目逐漸清晰。
這個任務(wù)根本不是讓你陪AI聊天,也不是讓你教AI怎么說人話。任務(wù)極其變態(tài):
讓你去刁難AI。你需要提出極其復(fù)雜的商業(yè)問題,比如估算某行業(yè)的市場規(guī)模,構(gòu)建復(fù)雜的財務(wù)模型。難度必須大到讓AI卡殼,讓AI腦子燒壞。
然后,重點來了。你手里必須有“正確答案”。你需要手把手教AI,怎么做是對的,怎么做是錯的。并且,平臺有一條紅線:不能用AI生成的答案,也不能用網(wǎng)上的公開案例。
這一刻,邵逸凡內(nèi)心從“找到高薪工作”的興奮,瞬間轉(zhuǎn)為震驚和強(qiáng)烈的道德不適。
這幾乎就是赤裸裸的暗示:得用真實項目的真實數(shù)據(jù)。
平臺甚至赤裸裸地問:你愿不愿意把之前的真實項目報告,抹掉敏感信息后傳上來?
這就很要命了。一個頂級的咨詢項目,那是團(tuán)隊幾個月熬大夜熬出來的,那是無數(shù)頭發(fā)換來的。一個從業(yè)者,干了幾年,手里攢下來的深度案例,可能也就十幾個。
這是什么?這是你的職業(yè)護(hù)城河,是你的飯碗,是你安身立命的本錢。
現(xiàn)在,Mercor拿幾十美元的時薪,就要把你幾百萬的智慧結(jié)晶買走。這哪里是工作?這分明是在讓她背叛前團(tuán)隊和客戶的信任,將價值數(shù)百萬的智慧結(jié)晶廉價出賣。
更讓人窒息的,是那種徹底的“非人感”。
以前我們上班,好歹能跟同事摸個魚,能跟老板吵個架,能積累點人脈。哪怕是去搬磚,工頭還會給你遞根煙。但在Mercor,你面對的只有屏幕和攝像頭。
沒有反饋,沒有人類,只有冷冰冰的倒計時。
為了防止你摸魚,電子眼全程盯著你。你想燒壺水?暫停計時。外賣來了去拿一下?暫停計時。想帶薪拉個屎?對不起,先暫停計時。
普通工作至少能“帶薪拉屎”、出去買咖啡,但這個工作完全無法摸魚。這意味著,想拿到5小時的錢,實際花費(fèi)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過5小時。
這30個小時的“賽博搬磚”,讓邵逸凡看透了那個血淋淋的邏輯:
當(dāng)公共數(shù)據(jù)的礦藏被挖掘殆盡,AI的鐮刀終于揮向了人類最后的壁壘——“專家知識”。那是你在江湖里摸爬滾打十幾年才懂的“Know-How”。
以前常說“教會徒弟,餓死師父”。但在AI面前,這話太輕了。你教會了它,它不是讓你餓死,它是直接把你的桌子掀了,把你的鍋砸了,順便把整個行業(yè)都埋了。
更絕望的是,在這個體系里,你是“日拋型”人才。你的案例一旦輸入,就固化成了大模型的參數(shù);你的價值一旦被提取,就淪為了廢棄的樣本。
這不僅是邵逸凡的困境,也是很多人面臨的困境。
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▲來源:David Plunkert
一場關(guān)于數(shù)據(jù)的“收割”游戲
這事兒不僅邵逸凡遇到了,很多人都遇到了。大家普遍的一個疑惑是:這破AI面試怎么跟鬧著玩似的?
有人被面試官瘋狂放鴿子;有人收到了Offer,結(jié)果發(fā)現(xiàn)發(fā)件人的領(lǐng)英是假的,查無此人;甚至有個老哥,才工作了9個月,愣是被Mercor評定為“全球頂尖人才”,進(jìn)入了所謂的“前1%人才池”。
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▲ 虛假的受聘郵件,發(fā)件人的領(lǐng)英頁面是假的
連這哥們自己都懵了。他為了測試,用同樣的內(nèi)容面了三次。前兩次掛了,第三次過了。為啥?可能是因為在第三次面試時,他調(diào)試了攝像頭的角度,還調(diào)了麥克風(fēng)。
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合著在AI眼里,你是不是人才不重要,你的“像素”高不高才重要。
也正因為如此,不少求職者認(rèn)為,這套AI面試工具正在收集他們的個人數(shù)據(jù):
你的面部輪廓、微表情、眼球轉(zhuǎn)動的頻率,被攝像頭一幀幀拆解;你的聲紋、音調(diào)、語速、甚至尷尬時的停頓和口音,被麥克風(fēng)一點點錄入。
最驚悚的一個細(xì)節(jié)是:多位求職者報告,那個AI面試官聊著聊著,竟然開始模仿他們的語音語調(diào)說話。這讓他們堅信了自己的判斷。
合同里的監(jiān)控條款和免責(zé)聲明,更是看得人脊背發(fā)涼。
有較真的求職者特意找律師審了那份CIIAA
(保密與發(fā)明轉(zhuǎn)讓協(xié)議),律師的結(jié)論很理性:“法律上沒大毛病。”但又忍不住感嘆,“這和我以前簽過的兼職合同很不一樣”。
如果說第一階段采集的是“你是誰”,第二階段就是系統(tǒng)性提取“你的腦子里有什么”。面試的技能測試和深度問答是爭議核心。
AI會結(jié)構(gòu)化地追問你的過往項目,拆解技術(shù)與業(yè)務(wù)細(xì)節(jié),深挖決策邏輯,索要真實問題場景及解決方案。
很多求職者還遇到重復(fù)提問、被打斷、測試耗時長、流程不透明的問題,最后往往被歸入"人才池"而不是直接錄用。
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這些內(nèi)容本質(zhì)上是稀缺的人類實戰(zhàn)經(jīng)驗:軟件開發(fā)的真實調(diào)試過程、醫(yī)學(xué)或法律領(lǐng)域的專業(yè)推理、產(chǎn)品運(yùn)營金融領(lǐng)域的真實決策邏輯。對大模型訓(xùn)練而言,這類非公開數(shù)據(jù)極具價值。
翻看這些工作的面試要求——寫代碼并解釋思路、撰寫法律分析或醫(yī)學(xué)診斷、深度分析商業(yè)案例、精細(xì)標(biāo)注圖片視頻、設(shè)計AI難題并提供高質(zhì)量答案……
任務(wù)被設(shè)計得與AI實驗室的數(shù)據(jù)需求高度重合,對應(yīng)了RLHF
(基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí))、RLAIF
(基于AI自評的人類樣本)、專家級思維鏈、高質(zhì)量合成種子數(shù)據(jù)和多模態(tài)標(biāo)注數(shù)據(jù)。
面試者們反映說,為了得到AI想要的答案,Mercor的面試系統(tǒng)被設(shè)計了追問機(jī)制。
例如,有人遇到8道題,根據(jù)回答不斷深挖,“只要你敢舉例子,它就敢追問”。
面試官還非常喜歡問專業(yè)問題,有用戶被問到“URL縮短系統(tǒng)系統(tǒng)的經(jīng)典設(shè)計”,“AI在法律科技行業(yè)的發(fā)展方向”。
你以為在完成"測試",實則輸出的內(nèi)容已是"現(xiàn)成訓(xùn)練樣本"。
一場面試下來,Mercor完成了三件事:
①通過攝像頭和麥克風(fēng)采集你的生物特征;
②通過專業(yè)對話套取獨(dú)家經(jīng)驗和思維鏈來訓(xùn)練AI;
③讓你進(jìn)入"人才池",實為以小時工或合同工形式持續(xù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注和模型修正。
面對這些問題,求職者能做得不多,反應(yīng)呈現(xiàn)兩極分化:要么無奈接受,要么主動退出。
“總得站在歷史正確的一邊”
就在“邵逸凡們”盯著空白的郵箱苦等回音時,大洋彼岸的香檳已經(jīng)開得震天響。
10月底,Mercor宣布融資3.5億美金,估值直接干到了100億美金。這是什么概念?一家做“人肉數(shù)據(jù)”的公司,比很多硬核科技公司都值錢。
幾乎同一時間,三位22歲創(chuàng)始人Brendan Foody
(CEO)、Adarsh Hiremath
(CTO)、Surya Midha
(董事會主席),獲得《福布斯》“最年輕白手起家億萬富翁”頭銜,取代Mark Zuckerberg在2008年創(chuàng)下的紀(jì)錄。
如今,作為“硅谷增長最快的初創(chuàng)公司”,Mercor的年化收入已接近4.5億美元,也就是說,每天進(jìn)賬超過150萬美元。
Mercor是怎么這么快發(fā)家的?首先是趕上了好時候。
隨著公開數(shù)據(jù)消耗殆盡,AI公司曾嘗試向高盛、安永這些機(jī)構(gòu)買數(shù)據(jù),但都被拒絕了。于是,Mercor看到了其中的縫隙。直接招攬前員工,從個人經(jīng)驗里挖掘那些藏在腦子里的專業(yè)判斷、推理邏輯和細(xì)致反饋。
▲Mercor CEO Brendan Foody在TechCrunch Disrupt 2025上回應(yīng)數(shù)據(jù)版權(quán)爭議
"這些公司總得站在歷史正確的一邊,"Brandon說。
他的邏輯很簡單:等AI公司拿到足夠數(shù)據(jù),訓(xùn)練出比人更聰明的模型,大家還得求著買。模型貴,但總比雇幾百個分析師便宜。
尤其當(dāng)Meta花143億美元收購了Scale AI后,各大AI實驗室紛紛轉(zhuǎn)投Mercor這個"中立方案"。
Mercor主打一個“恐怖交付”:別人啟動項目要兩四周,它只要48小時。
怎么做到的?把人當(dāng)耗材用。
2025年11月中旬,Meta的一個項目里,5000名標(biāo)注工人在凌晨三點收到了“死亡郵件”——你們被裁了。第二天上線,任務(wù)全空。沒過幾天,一個換湯不換藥的新項目上線了,但時薪從21美元降到了16美元,被裁的員工收到新邀請,要求重新簽約。
一邊用高薪把人騙進(jìn)來,一邊用這種騷操作壓低成本。資本家看了都要流淚,這哪里是創(chuàng)業(yè),這是在卡Bug。
很多人覺得AI是高大上的,是理性的,是文明的。錯!AI的屁股底下,坐著的都是無數(shù)“隱形勞工”的血汗。
AI不說臟話,不是因為它有道德,是因為OpenAI早期在肯尼亞雇了一群時薪2美元的勞工。這群人每天的工作就是看暴力、色情、血腥的內(nèi)容,然后打標(biāo),教AI“不能說這個”。
AI世界的所謂“清潔”和“光明”,全是靠這些邊緣勞力的精神創(chuàng)傷換來的。
Mercor不過是把這一套玩得更溜了。它把肯尼亞勞工換成了全球的行業(yè)專家,把時薪2美元換成了幾十美元
(雖然還要被砍一刀)
但本質(zhì)沒變。這仍然是一場建立在“數(shù)據(jù)剝削”之上的狂歡。
人們無償或廉價地貢獻(xiàn)出畢生所學(xué),這些知識被系統(tǒng)性地打包成商品,賣出了天價。而貢獻(xiàn)者,最終只得到了一個“被優(yōu)化”的結(jié)局。
這或許就是技術(shù)革命的另一面:那些支撐起時代躍遷的個體,常常只被留在歷史腳注里,連名字都無人提起。
文/朗朗
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