2025年10月，布魯金斯學(xué)會(huì)（Brookings Institution）發(fā)布報(bào)告《重新構(gòu)想全球南方數(shù)據(jù)與人工智能勞動(dòng)力的未來》（Reimagining the future of data and AI labor in the Global South）。報(bào)告聚焦人工智能時(shí)代的數(shù)據(jù)工作，涵蓋其具體內(nèi)容、工作環(huán)境等基礎(chǔ)議題，同時(shí)深入探討數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)外包引發(fā)的問責(zé)障礙、數(shù)據(jù)勞動(dòng)者剝削現(xiàn)象的應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，以及自動(dòng)化數(shù)據(jù)審核對(duì)勞動(dòng)力市場與包容性技術(shù)發(fā)展的影響等核心問題。啟元洞見對(duì)報(bào)告核心內(nèi)容進(jìn)行編譯整理，為讀者全面了解相關(guān)領(lǐng)域現(xiàn)狀提供參考。

引言

人工智能、社交媒體算法等日常工具，其運(yùn)行并非僅依靠技術(shù)，還需要人工篩選內(nèi)容，進(jìn)行標(biāo)簽標(biāo)注、分類、轉(zhuǎn)錄及數(shù)據(jù)處理等等，這些數(shù)據(jù)工作者大多居住在全球南方地區(qū)。長期接觸仇恨、暴力等不良圖文內(nèi)容，會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)工作者的心理健康造成嚴(yán)重?fù)p害，這也推動(dòng)了相關(guān)工會(huì)及倡導(dǎo)團(tuán)體的成立。此類組織同時(shí)針對(duì)剝削性工作條件與不透明商業(yè)行為發(fā)起維權(quán)與質(zhì)疑。數(shù)據(jù)外包領(lǐng)域缺乏全行業(yè)統(tǒng)一的監(jiān)管規(guī)范與透明度機(jī)制，這一現(xiàn)狀已成為包容性數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)的重要阻礙。

支撐此類工作的相關(guān)平臺(tái)早在2005年便已問世，近年來，隨著數(shù)據(jù)需求持續(xù)攀升，將標(biāo)簽標(biāo)注等工作外包給全球南方地區(qū)工作者的模式，已逐漸具備商業(yè)可行性與盈利空間。據(jù)世界銀行估算，目前有1.5億至4.3億的數(shù)據(jù)工作者，其勞動(dòng)成果正是尖端技術(shù)持續(xù)發(fā)展的重要基礎(chǔ)。

這些數(shù)據(jù)工作者往往在“數(shù)字血汗工廠”中工作，他們頻繁反映工作條件惡劣、遭受剝削，并承受著多種心理壓力。在非洲、南亞及東南亞地區(qū)，工作者一輪班次工作時(shí)長達(dá)到20小時(shí)、篩選1000個(gè)案例的情況并不罕見。盡管已成立工會(huì)和倡導(dǎo)團(tuán)體，但業(yè)務(wù)流程外包（BPO）操作模糊不清、零工平臺(tái)缺乏監(jiān)管約束以及數(shù)據(jù)工作前景不明朗等問題，仍制約著數(shù)據(jù)工作者群體爭取公平透明工作條件的組織化能力。

一、數(shù)據(jù)工作的具體內(nèi)容

帶標(biāo)注數(shù)據(jù)集是人工智能模型訓(xùn)練的核心基礎(chǔ)，此類模型通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的潛在模式，可實(shí)現(xiàn)內(nèi)容生成、預(yù)測分析或分類識(shí)別等功能。數(shù)據(jù)標(biāo)注更是平臺(tái)過濾仇恨、暴力等不良圖文內(nèi)容的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)處理全流程中的細(xì)微決策，離不開人類對(duì)語境的精準(zhǔn)把握，這類依賴人工判斷的工作，往往外包給全球南方地區(qū)的工作者承擔(dān)。部分內(nèi)容審核場景下，數(shù)據(jù)工作者需直接接觸各類不良內(nèi)容，其工作環(huán)境不僅令人身心不適，還存在明顯的剝削屬性。頗具諷刺意味的是，他們參與訓(xùn)練的系統(tǒng)，核心目標(biāo)恰恰是保護(hù)普通用戶免受同類不良內(nèi)容的侵?jǐn)_。而對(duì)各類內(nèi)容的處理與評(píng)估，本身也是內(nèi)容審核系統(tǒng)有效運(yùn)轉(zhuǎn)的核心構(gòu)成。

二、數(shù)據(jù)工作的環(huán)境問題令人擔(dān)憂

牛津大學(xué)公平工作項(xiàng)目（Oxford?s Fairwork project）調(diào)查了700多名在數(shù)字勞動(dòng)力平臺(tái)工作的從業(yè)者，圍繞工作條件、合同條款、管理模式及權(quán)益代表權(quán)等方面進(jìn)行評(píng)估后發(fā)現(xiàn)，15個(gè)受評(píng)估平臺(tái)中，沒有一個(gè)在公平薪酬方面的得分高于“最低標(biāo)準(zhǔn)”。2025年，對(duì)哥倫比亞、加納和肯尼亞的76名工作者開展調(diào)查研究的結(jié)果顯示，共發(fā)生60起獨(dú)立的心理傷害事件，包括焦慮、抑郁、易怒、恐慌發(fā)作、創(chuàng)傷后應(yīng)激障礙（PTSD）以及藥物依賴等。工作者還提到存在強(qiáng)制無薪加班、無固定薪資以及公司拖欠工資的情況。

數(shù)據(jù)工作者接觸的內(nèi)容包括很多極端不良內(nèi)容等。例如，一名前內(nèi)容審核員表示，他每天要瀏覽多達(dá)700條含暴力內(nèi)容的文本，工作帶來的心理壓力導(dǎo)致他失去了家庭。正因如此，許多工作者出現(xiàn)抑郁、焦慮情緒，甚至產(chǎn)生輕生念頭。加納的合同工反映，審核這些令人不安的內(nèi)容讓他們身處“繁重的工作環(huán)境”中。

三、業(yè)務(wù)流程外包阻礙問責(zé)

數(shù)據(jù)工作者通常受雇于跨國公司通過第三方外包機(jī)構(gòu)他們往往沒有明確的渠道去舉報(bào)勞動(dòng)權(quán)益受損與不公待遇。盡管研究機(jī)構(gòu)和記者已經(jīng)披露數(shù)據(jù)工作可能引發(fā)心理創(chuàng)傷并存在剝削性勞動(dòng)條件，但由于缺乏明確的爭議解決渠道，一些公司會(huì)利用責(zé)任主體模糊這一模糊點(diǎn)逃避問責(zé)。

此外，供應(yīng)鏈不透明也導(dǎo)致工作者難以知曉其勞動(dòng)具體支持或構(gòu)建了哪些系統(tǒng)。此問題在行業(yè)內(nèi)普遍存在，不透明的供應(yīng)鏈極大地限制了勞動(dòng)者對(duì)抗剝削性勞動(dòng)實(shí)踐的能力。

四、對(duì)抗勞動(dòng)者剝削面臨的挑戰(zhàn)

研究人員、倡導(dǎo)組織與多起訴訟，挑戰(zhàn)不合理的勞動(dòng)實(shí)踐。例如，內(nèi)容審核員成立了“非洲內(nèi)容審核員聯(lián)盟”（the African Content Moderators Union）和“全球內(nèi)容審核員貿(mào)易聯(lián)盟”（the Global Trade Union Alliance of Content Moderators），旨在跨國爭取公平薪酬與安全工作條件。在肯尼亞，數(shù)據(jù)工作者發(fā)起成立數(shù)據(jù)標(biāo)注員協(xié)會(huì)（the Data Labelers Association），改善工作條件、公平薪酬與心理健康支持而努力。盡管如此，許多人仍面臨報(bào)復(fù)威脅或?qū)嵸|(zhì)報(bào)復(fù)。在土耳其，為TikTok提供外包服務(wù)的某公司，以員工試圖組建工會(huì)為由解雇了部分內(nèi)容審核員。

研究與倡導(dǎo)組織也致力于記錄和揭示相關(guān)問題。例如，數(shù)據(jù)工作者調(diào)查（the Data Workers Inquiry）是一項(xiàng)全球性研究計(jì)劃，旨在助力數(shù)據(jù)工作者成為倡導(dǎo)者與社區(qū)研究員。倡導(dǎo)與互助組織Turkopticon則致力于改善亞馬遜土耳其機(jī)器人平臺(tái)勞工的工作條件。此外，數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)Karya，則為傳統(tǒng)數(shù)據(jù)標(biāo)注提供了符合倫理的替代方案，承諾為印度農(nóng)村人群提供公平報(bào)酬與體面工作機(jī)會(huì)。

司法管轄區(qū)也發(fā)起了相關(guān)訴訟和調(diào)查。在肯尼亞，法院裁定，某平臺(tái)因大規(guī)模解雇聲稱遭受剝削與心理健康受損的內(nèi)容審核員而面臨起訴。2022年底，哥倫比亞勞工部對(duì)為TikTok提供數(shù)據(jù)服務(wù)的第三方供應(yīng)商Teleperformance展開調(diào)查，原因是該公司讓工作者接觸令人不適的內(nèi)容卻僅支付日均10美元的報(bào)酬。目前，Meta公司在加納面臨訴訟。當(dāng)?shù)貫槠錁I(yè)務(wù)流程外包公司Majorel工作的審核員稱，工作條件極為惡劣，包括居住環(huán)境擁擠，并被迫接觸涉及謀殺、極端暴力與虐待的內(nèi)容。盡管這些法律行動(dòng)取得了一定進(jìn)展，但這種“打地鼠”式的個(gè)案訴訟與調(diào)查，無法遏制結(jié)構(gòu)性的勞動(dòng)侵權(quán)問題。

五、自動(dòng)化內(nèi)容審核對(duì)勞動(dòng)力

及包容性技術(shù)發(fā)展的影響

在勞動(dòng)者通過法律途徑組織起來抵制剝削性勞動(dòng)實(shí)踐的同時(shí)，企業(yè)正致力于開發(fā)工具，以進(jìn)一步優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)算法、識(shí)別潛在有害內(nèi)容，并評(píng)估產(chǎn)品在隱私與社會(huì)層面的風(fēng)險(xiǎn)。盡管這些工具有望減輕數(shù)據(jù)工作者的心理負(fù)擔(dān)，但企業(yè)不應(yīng)將自動(dòng)化內(nèi)容審核和標(biāo)注，視為替代建立公平、透明勞動(dòng)機(jī)制的解決方案。

基于機(jī)器學(xué)習(xí)分類器、哈希技術(shù)與關(guān)鍵詞過濾器的人工智能輔助內(nèi)容審核，旨在部分或完全取代人工審核。這類工具已有一定發(fā)展歷史，例如Google旗下公司推出的“減毒應(yīng)用程序接口”（Toxicity-Reducing API），可用于協(xié)助審核人員識(shí)別網(wǎng)絡(luò)不良信息與騷擾內(nèi)容。人工智能模型在內(nèi)容審核中的應(yīng)用，確實(shí)可能減輕人類數(shù)據(jù)工作者的心理與情感壓力，同時(shí)因其可大規(guī)模部署，能夠?qū)崿F(xiàn)快速、高效的內(nèi)容處理。然而，自動(dòng)化內(nèi)容審核在語境理解、判斷準(zhǔn)確性及決策透明度方面仍存在隱憂。人類標(biāo)注數(shù)據(jù)中若存在偏見，可能被算法大規(guī)模放大?；跉v史數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的人工智能模型，也難以理解隨時(shí)間演變的特定文化背景表達(dá)，在低資源語言等數(shù)據(jù)稀缺情境中尤其如此。例如，算法在處理語碼混合、新興語言形式以及為規(guī)避審核而產(chǎn)生的“算法語言”等抵抗性表達(dá)時(shí)，往往表現(xiàn)欠佳。

惡意行為者還可能利用內(nèi)容審核系統(tǒng)的語言理解漏洞傳播不良內(nèi)容。一項(xiàng)針對(duì)“減毒應(yīng)用程序接口”的研究表明，自動(dòng)化內(nèi)容審核存在較高的誤報(bào)率。Facebook外泄的文件也顯示，算法曾將77%的非暴力阿拉伯語內(nèi)容誤判為“恐怖主義內(nèi)容”并刪除，導(dǎo)致有關(guān)戰(zhàn)爭罪行的報(bào)道遭到不當(dāng)審查。

當(dāng)前內(nèi)容審核決策的透明度與可解釋性已顯不足且不穩(wěn)定，而自動(dòng)化審核可能加劇這一問題——算法無法始終如一地清晰解釋其判斷邏輯。盡管存在上述局限，在處理涉及有毒、有害內(nèi)容的低薪數(shù)據(jù)工作時(shí)，某些自動(dòng)化任務(wù)處理與審核形式仍具實(shí)用價(jià)值。除推動(dòng)任務(wù)全自動(dòng)化外，人工智能還可用于數(shù)據(jù)預(yù)處理，并為數(shù)據(jù)工作者對(duì)可能引發(fā)不適的圖像進(jìn)行模糊化處理等。

六、未來發(fā)展路徑

面對(duì)上述趨勢，各方利益相關(guān)者應(yīng)采取果斷行動(dòng)，提高數(shù)據(jù)標(biāo)注工作的透明度，并推廣符合道德準(zhǔn)則的勞動(dòng)實(shí)踐。國際機(jī)構(gòu)應(yīng)參考國際原則與有關(guān)公平勞動(dòng)的討論，明確業(yè)務(wù)流程外包中保護(hù)勞動(dòng)者的權(quán)責(zé)關(guān)系。

鑒于數(shù)據(jù)勞動(dòng)的全球性，跨國合作不可或缺。東南亞國家聯(lián)盟、非洲聯(lián)盟、加勒比共同體等區(qū)域組織應(yīng)致力于制定具有約束力的指令，保障數(shù)據(jù)工作者的權(quán)益。部分國家已有所進(jìn)展，如阿根廷與墨西哥正在擬定零工平臺(tái)工作指導(dǎo)方針。繼續(xù)加強(qiáng)國內(nèi)數(shù)字勞動(dòng)力領(lǐng)域的監(jiān)管、指導(dǎo)與執(zhí)法工作。既要落實(shí)現(xiàn)有勞動(dòng)法規(guī)，也需針對(duì)人工智能數(shù)據(jù)標(biāo)注與內(nèi)容審核類零工工作制定專門法規(guī)。此類法規(guī)應(yīng)涵蓋為數(shù)據(jù)標(biāo)注員提供充分的心理健康支持、符合人體工學(xué)的工作環(huán)境、充足的帶薪休假、集體談判權(quán)保護(hù)，以及強(qiáng)制公開工作內(nèi)容與福利信息等要求。此外，各國還須建立有效保障機(jī)制，在進(jìn)行事實(shí)核查與內(nèi)容審核的同時(shí)維護(hù)內(nèi)容完整性。此舉有助于遏制極端主義與仇恨內(nèi)容在數(shù)字平臺(tái)上的蔓延——這一問題已日益嚴(yán)峻。以Facebook為例，該公司僅雇傭少量內(nèi)容審核員監(jiān)控阿富汗地區(qū)數(shù)百萬用戶內(nèi)容中的仇恨言論，最終刪除比例不足1%，甚至引發(fā)了現(xiàn)實(shí)世界的暴力事件。若不加大在數(shù)字領(lǐng)域的投入，仇恨言論將繼續(xù)泛濫。在缺乏強(qiáng)制性立法的情況下，科技公司與業(yè)務(wù)流程外包公司應(yīng)主動(dòng)實(shí)施全行業(yè)統(tǒng)一的勞動(dòng)者保護(hù)標(biāo)準(zhǔn)。包括提供全面的心理健康資源、為接觸有害內(nèi)容的工作者提供崗位調(diào)換選項(xiàng)，以及公開工作分配信息等。同時(shí)，應(yīng)為數(shù)據(jù)工作者開辟明確渠道，使其能夠表達(dá)關(guān)切并參與更廣泛的工作討論，例如舉辦公眾論壇、設(shè)立數(shù)據(jù)工作者監(jiān)督委員會(huì)、開放反饋渠道等。部分公司雖已設(shè)立監(jiān)督委員會(huì)，但數(shù)據(jù)工作者是否真正參與其中尚不明確。必須指出，僅有監(jiān)督機(jī)制而缺乏實(shí)際授權(quán)或必要工具，難以促成實(shí)質(zhì)改變。例如，盡管一些公司聲稱為零工工作者提供心理健康資源，但許多工作者反映這些支持遠(yuǎn)不足以滿足需求。數(shù)據(jù)工作者應(yīng)在科技公司與外包公司的監(jiān)督與問責(zé)機(jī)制中發(fā)揮更積極的作用。在向自動(dòng)化內(nèi)容審核轉(zhuǎn)型的過程中，企業(yè)應(yīng)重新思考數(shù)據(jù)工作者的角色定位，而非簡單地以人工智能取代人力。過度依賴人工智能軟件進(jìn)行內(nèi)容審核，將威脅全球勞動(dòng)者的生計(jì)，尤其在許多經(jīng)濟(jì)體依賴在線零工工作的背景下。企業(yè)應(yīng)考慮制定相應(yīng)策略，使人類工作者在數(shù)據(jù)任務(wù)中充分發(fā)揮其文化智慧。例如，在需要本地語言技能與文化理解的決策環(huán)節(jié)引入人類判斷。這種定制化路徑既能結(jié)合人工智能輔助審核的效率，又保留了人類在文化理解上的不可替代性，同時(shí)有助于構(gòu)建更符合倫理的人工智能訓(xùn)練與內(nèi)容審核商業(yè)模式。

數(shù)據(jù)工作者擁有豐富的經(jīng)驗(yàn)、獨(dú)特的視角與專業(yè)知識(shí)，在他們熟悉的語境中，這些能力有助于提升平臺(tái)內(nèi)容與人工智能模型的質(zhì)量。面對(duì)全球各地社區(qū)語言的多樣性與文化價(jià)值的廣泛性，那些受困于重復(fù)性高、心理負(fù)擔(dān)重的工作，卻渴望自身訴求被技術(shù)所吸納的數(shù)據(jù)工作者，應(yīng)憑借其本地化知識(shí)，在改進(jìn)人工智能系統(tǒng)與數(shù)字工作環(huán)境中發(fā)揮關(guān)鍵作用。融合數(shù)據(jù)工作者人力與文化智慧的協(xié)作框架，將有力推動(dòng)全球人工智能朝著更具包容性的方向發(fā)展。

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