在硅谷精英为人工智能（AI）时代欢呼之际，一份横跨六大洲的实地调研，将目光投向了这场智能革命光环之下的隐秘角落。

英国学者詹姆斯·马尔登、卡勒姆·坎特、马克·格雷厄姆合著的纪实类图书《投喂AI：人工智能产业的全球底层工人纪实》，揭示了一个颠覆常识的经济现实：当前的AI看似“智能”，但其根基并不是“由代码独自堆砌而成的”，而是深植于一个分布于全球、高度剥削的古老人力网络中。

作者举例，自动驾驶汽车能识别行人，大语言模型能提供信息，所有这些都并非“智能的魔法”。其训练依赖海量经过人工清洗、标注的数据，而这份最基础、最耗费人力的工作，大多流向了劳动力成本低廉的全球南方国家。在乌干达，数据标注员安妮塔每天工作超9个小时，时薪约1.16美元，为远方的自动驾驶系统逐帧标注图像。他们的工作不仅仅是“单调的重复”，还是一场严密数字化监控下的“压力测试”：休息时长被精确限定；识别准确率必须维持在95%以上；大多数人只能获得短期合同，这意味着失业的阴影始终笼罩着他们。根据相关调查，从事此类工作的合同工普遍存在焦虑情绪，部分人正处于“心理创伤阴霾笼罩下”。

换言之，这本书不仅仅是一部沉甸甸的产业调查，还是一部血淋淋的劳工权益报告，是又一份关于“全球经济权力在数字时代重组与固化”的扎心经济学样本。

将数据工作外包给全球南方国家，本质上是平台经济逻辑的延续与深化，是一种基于全球既有不平等结构的成本压缩策略。高速互联网的普及，使得数据包可以瞬时抵达世界任何角落，企业转移业务的边际成本无限趋近于零。这催生了一个极端竞争环境下的全球劳动力市场。从菲律宾的标注中心到肯尼亚的审核工厂，各地劳动者为获取硅谷科技巨头的合同而不得不竞相压价。一种普遍的生存意识由此形成：如果你不够快、不够廉价，工作瞬间就会流向地球的另一端。在此模式下，技术进步催生的巨额红利，并未沿着产业链的延展方向公平扩散，反而加剧了赢家通吃的垄断格局。

作者援引同行的分析报告指出，大型科技公司的AI竞赛与历史上的帝国扩张颇为相似。“它们不仅榨取廉价劳动力，还大规模占有数据资源，消耗水电等自然资源，并试图垄断关于AI未来的定义权。”与此同时，科技公司通过投资、人才垄断和游说，深刻影响着AI的监管规则与公众认知。这种基础设施权力与数据权力的结合，使得少数巨头掌握了前所未有的经济与文化影响力。在此结构下，全球南方国家往往被固化为提供原始数据的“资源供应商”，以及承受生理、心理与环境代价的“数字殖民地”，在技术发展与治理的核心对话中持续缺位。

面对这些系统性困境，寻求变革与全球治理的呼声日益高涨。从印度数据工作者尝试联合到欧盟推动数字劳工权利立法，局部改善的努力已然开始。国际机构呼吁，科技巨头必须为其价值链上所有工人的福祉承担责任，确保他们获得足以维持生活的工资、起码的安全保障以及基本的心理健康支持。

另有学者指出，AI的发展路径本身也值得反思。相较于追逐“全能”但耗费巨资的通用大模型，开发针对医疗、环保等具体领域的专用AI，或许是更高效、更公平的选择。

《投喂AI：人工智能产业的全球底层工人纪实》一书的价值在于，它撕开了技术中立的神话，将AI还原为一种深刻嵌入全球政治经济关系的生产系统。它迫使读者审视：我们期待的技术进步，最终在强化谁的利益，又由谁承担成本？当效率与公平的天平严重倾斜，所谓的“智能革命”能否承载人类对美好生活的普遍向往？这些问题，不仅关乎经济增长的质量，更关乎数字时代的社会公正与文明走向。（本文来源：经济日报 作者：孙昌岳）