他們是律師和科學家，他們被裁了，他們投喂AI替代更多律師和科學家

有時候，一個時代的荒誕，不需要靠小說來寫。

現實比小說更荒誕。

最近，《紐約》雜志和《The Verge》聯合發表了一篇很長的調查報道，講的是一群高學歷白領正在經歷的新命運：他們原本是律師、科學家、編劇、設計師、教師、記者、顧問，后來，他們中的很多人被 AI 沖擊失業；

再后來，他們找到了新工作——去給 AI 生產訓練數據，幫助機器變得更聰明、更可靠、更像一個“專業人士”，然后可以更好地替代他們過去的同行。

換句話說，他們正在靠喂養AI謀生，而這份工作的終點，很可能是讓更多像他們一樣的人失去工作。

除了之前那篇，這是幾年來我看到的，關于AI最殘酷、也最具有時代隱喻的一幕。

我們總以為，AI 帶來的風險是某一天機器突然成熟，然后大批白領一夜失業。但這篇報道展示的，其實是另一種更真實、更慢性、也更難反抗的路徑：很多人不會立刻失業，而是先被拖進一條新的流水線。

他們不再以律師、科學家、編劇、設計師的身份存在，而是被拆解成一個個零散的“數據工人”，出售自己的專業判斷、語言感覺、經驗積累和行業直覺，去訓練下一代模型。

正如那句話所言，這就是世界結束的方式，不是轟的一生，而是一陣嘆息。

一、先被AI砸掉飯碗，再去教AI干活

文章里有個特別典型的人物，叫 Katya。

她原本是做新聞和內容營銷的。大學畢業后，當過自由記者，收入不穩定；后來又去讀研究生，想轉向內容營銷，找一個更“穩定”的職業。結果等她轉過去，AI 已經把這類工作的很大一部分自動化了。她失業了，手頭越來越緊，還急著找房子。

這時候，她在 LinkedIn 上看到一則招聘啟事，看起來像詐騙：時薪 45 美元的文案工作。她點進去，發現自己被引導到一家叫Mercor的公司，要先和一個名叫Melvin的AI進行視頻面試。

她起初覺得一切都“詭異得要命”，關掉了頁面?？蓭字芎?，她還是回來了。因為沒錢。因為沒工作。因為生活不會給你太多講尊嚴的空間。

她后來發現，這家公司干的事，是把人類的專業能力拆成訓練數據賣給 AI 公司。而她自己，就是被招來生產這些數據的人。

她說了一句非常扎心的話：我的工作就是被 ChatGPT 搞沒的，現在他們來邀請我訓練模型，把這份工作做成最糟糕的版本。

這句話幾乎可以概括整篇報道的核心：你先被機器沖擊，然后被平臺招募，去讓機器更強。

Katya 的工作是什么呢？

撰寫用戶可能會問聊天機器人的問題；給出這個問題的理想答案；再制定一份非常細的評分標準，告訴模型什么樣的答案才算合格。

也就是說，她不是在“創作”什么東西，她是在把自己原本作為內容工作者的判斷力、語感、經驗、標準感，一條條拆出來，變成機器可以學習和復制的東西。

更殘酷的是，這份工作剛給她一點“像樣工作”的感覺，就突然消失了。

她上工兩天，項目暫停；幾天后，項目取消；毫無預警，沒有保障，沒有解釋。她本來正按這份收入計劃租房，結果一下子又被打回原形。后來平臺又在周日晚 6 點半通知她：45 分鐘后入職另一個項目，愛來不來。她只好立刻簽字，熬夜開工。

她很快發現，自己和一大群人都被困在同一種生活里：守著 Slack 消息，等任務掉下來；消息一響，所有人像食人魚一樣撲上去搶；幾小時后任務清空，大家又回到頻道里，禮貌地哀求主管多給點活，講自己要交房租、要給孩子過生日、真的很需要工時。

她說，有時候自己在廁所里，在吃晚飯，甚至和人說著話，只要聽見 Slack“?！币宦暎偷昧⒖虥_去工作。

看到這里，你會發現，這不再是“白領工作”了。這已經是平臺勞動了，是零工經濟，和送外賣、跑滴滴沒有區別（沒有職業歧視的意思）。

二、律師、編劇、設計師，正在被改造成知識零工

像Katya這樣的遭遇，一個人，而是整整一批人，而且都是曾經光鮮亮麗的職業。

有個叫 Chris 的人，原本給真人秀節目寫腳本，做前采、搭情節、寫類似“非虛構劇本”的東西。后來項目方告訴他，團隊要縮編，他不用來了。再后來他才知道，公司開始用 ChatGPT 起草新節目。

失業之后，他接到的新工作是什么？給一家大型 AI 公司寫完整的科幻劇本。

這是多么諷刺的一幕：你被 AI 趕出行業，然后你回頭去教 AI 怎么進入這個行業。

還有一個叫 Mimi 的編劇，是單親媽媽，給流媒體劇寫過東西。她形容這種工作像生活在魚缸里，等主人撒食，只有最快游到上面的魚才能吃到。

她說有一次，晚上 7 點孩子剛回家，平臺突然發消息說任務上線了，她只能立刻回到電腦前搶活，孩子找不到學校用品，她直接情緒失控，對著孩子大吼。

她說，"這份工作把我變成了一個惡魔，我就像魚缸里的魚，在等主人撒食，只有游得最快的魚才能吃到。"

還有 50 多歲的平面設計師 Lindsay。過去一年，她 85% 的工作都蒸發了，她懷疑這和生成式 AI 的進步直接相關。她不喜歡這項技術，甚至痛恨它，但最后還是不得不“吞下厭惡”加入 Mercor，因為她得交房租。

她一開始做的是給 Meta 標注短視頻內容，時薪 21 美元。后來平臺突然通知原項目結束，把所有人移出 Slack。接著又發郵件請他們加入一個新項目，時薪 16 美元。進去之后，所有人發現：這就是同一份工作，只是工資突然打了七六折。

最荒唐的是，原來的支持頻道、幫助頻道、水群頻道幾乎都被刪了，私信功能也被關閉，大量工人擠在公共頻道里瘋狂刷屏：我現在該去哪？我還要不要重新做評測？有人能回復嗎？整個現場像一場數字化踩踏事故。

報道里還有律師、科學家、教師、顧問、銀行從業者，他們被組織起來扮演“真實職場團隊”，用自己的專業知識模擬公司運作、寫文檔、做分析、搭建案例，再把這些東西喂給模型，幫助它在越來越復雜的場景里表現得像一個真正的人類專業人士。

一位參與法律訓練任務的律師告訴記者，管理他們的是一群二十出頭、幾乎沒有專業背景的年輕人。這些人在給有三十年經驗的律師打分，告訴他們什么是"好的法律推理"，什么是"不達標的回答"。

他說："你感覺自己是一臺自動販賣機。你放進去專業知識，出來的是零件。"

注意，這里最關鍵的變化是什么？

不是 AI 在取代“低技能勞動者”。

而是 AI 正在把原本高學歷、高門檻、有職業身份認同的知識工作，也拖進一套低保障、強監控、隨時清退、拼命搶單的零工系統里。

律師不再是律師，科學家不再是科學家，編劇不再是編劇。

他們成了認知流水線上的臨時工。

三、更值得警惕的不是失業，而是白領的零工化

很多人看 AI，還停留在一個很簡單的想象里：AI 會不會讓我失業？

引述了倫敦一位資深大律師詹姆斯的觀點。他說，AI 在 30 秒內寫出來的法律文書，比他花了一天半寫的更好。他說，那些靠寫法律意見為生的律師，"已經完蛋了"。

當時我們討論的，是AI會不會取代律師這個問題。

這篇The Verge的報道告訴我們：答案不是取代，而是更扭曲的東西。

這篇報道真正的重點在于，在于它告訴你，問題可能不是“會不會立刻失業”，而是另一件更深層的事：你的工作正在被拆碎、被標準化、被平臺接管。

先別急著問機器會不會完全替代律師、教師、設計師?，F實往往不是這么一步到位的。更可能發生的是，工作先被拆成無數個小模塊：寫提綱、做初稿、審語氣、出方案、改格式、找漏洞、做評估、寫推理鏈條。然后這些模塊一部分交給模型，一部分交給平臺工人，一部分再回到模型手里循環優化。

結果就是：職業還在，職業的完整性沒了。

人還在上班，但已經不是以前那種“我就是做這份職業的人”了，而是“我在某個平臺的某個項目里，負責一個可替換的局部環節”。

這就是為什么我之前在文章里反復提到，我們今天正在見證的，很可能不是某個行業短期調整，而是“公司工作”這套舊制度本身的衰亡。

過去一個世紀里，很多人對體面生活的想象，都建立在同一套結構上：進公司、拿工資、慢慢升職、積累經驗、獲得保障。但現在，這套東西正在一點點裂開。

AI 當然不是唯一原因?？伤褚慌_加速器，把這種瓦解推得更快、更徹底。

以前，零工化主要發生在出租車、外賣、快遞、家政這些領域?，F在，知識工作也開始進入同一條軌道：不穩定、按項目、無保障、強監控、高競爭、低歸屬。表面上你還在做“腦力勞動”，實際上你和平臺騎手之間的差別，可能只剩下工作界面不同。

這才是最值得警惕的地方。

不是白領突然消失，而是白領先被平臺化、零工化，然后漸漸消亡。

這不是新的雇傭關系。這是舊工廠流水線的知識工作版本，只是流水線上傳送的不再是零件，而是人類的專業判斷。

但還有一層更深的問題。

工廠工人在流水線上重復的是體力動作，動作完成了，工人還在。知識工人在這條流水線上輸出的，是他們的判斷邏輯、推理方式、專業直覺——這些東西一旦被充分標注、充分學習，就被永久封裝進了模型權重里。

那個曾經擁有這些判斷的人，不再被需要了。

一位參與過這類項目的工人說了一句話，我覺得是整件事最精準的描述："感覺就像被遞了一把鏟子，然后被命令去挖自己的墳。"

鳥盡弓藏。挖完了，鏟子也收回去了。

四、
AI 時代真正的分野，不是會不會用工具，而是誰擁有定價權

我在寫過一個判斷：今天我們面對的不只是一輪就業寒冬，而是"公司工作"這套制度本身在松動。

那篇文章討論的是長期雇傭關系的瓦解，以及"寄生再創生"的個體策略。

但 Mercor 這個案例補上了那篇文章沒有寫到的一面：在"公司工作"消亡之后，填進來的不一定是自由和創業，更可能是平臺化的零工陷阱。

很多人以為，AI 時代的危險是"突然失業"。但這篇報道呈現的現實是另一種：

你不會突然失業。你會被重新招募，以更低的單價，更碎片的方式，繼續工作。你仍然有事做，但沒有積累，沒有成長，沒有定價權和議價權，沒有談判籌碼。

任務來的時候你很忙，任務消失的時候你很慌。在算法通知聲里活著。

這比單純的失業更難對抗，因為它表面上看起來還像一個機會。

曾經有研究者把這種狀態叫做"零工化"，但那個詞描述的是外賣騎手和網約車司機?，F在的問題是：零工化的觸手，已經伸進了那些本以為自己安全的知識階層。

律師不再是律師，是"法律推理數據提供者"。 編劇不再是編劇，是"敘事結構標注員"。 科學家不再是科學家，是"實驗推理軌跡生成者"。

他們只是供應鏈最底部的一群人，按小時出售自己的專業經驗。他們并不擁有客戶，不擁有平臺，不擁有模型，不擁有品牌，不擁有流量，不擁有分發，也不擁有規則。他們只是被系統臨時調取、計算、壓價和替換的認知勞動力。

這正是我文章里想說的：AI時代的贏家，不是會用AI的人，而是擁有定價權的人。

什么叫定價權？

不是“我能做什么”，而是“別人必須通過我，才能得到什么”。

有定價權的人，用 AI 放大自己。沒有定價權的人，被 AI 壓低身價。

這就是為什么，今天很多人越努力學工具，越焦慮。因為你隱約意識到，工具能力在迅速貶值，而結構位置才是決定命運的東西。

當信息和內容的生產成本被AI壓到無限接近于零，真正稀缺的就不再是“能不能產出”，而是信任、入口、關系、判斷、資源調動能力和市場識別度。

你有沒有自己的受眾？有沒有別人會優先想到你的那個位置？有沒有一套無法輕易復制的判斷系統？有沒有能力直接面對市場，而不是永遠被夾在平臺和客戶之間？

報道里有一個細節，我覺得是整篇文章最殘忍的地方。這些公司明確禁止工人使用 AI 來完成 AI 訓練任務。原因是"AI 訓練 AI 會導致模型退化"——這在技術上叫model collapse模型崩潰。

也就是說，他們需要的是真實的人類判斷。不是 AI 模擬出來的人類判斷，是真的。

但與此同時，他們在盡一切努力把這份"真實的人類判斷"壓到最低價格，放進最不穩定的工作形式里，用監控軟件榨取到最后一滴。

這件事本身，就是一個完整的悖論：你因為人類而有價值，你又因為"只是人類"而沒有議價權。

你不再首先被看作一個主體，一個完整的人。你被看作一塊等待開采的數據礦，一個能被提煉成訓練材料的資源包。

這才是技術時代真正令人難受的地方：它不只是替代勞動，它還在重寫“人”的定義。你原本以為自己的專業性是一種尊嚴，到頭來，它可能只是別人模型優化流程中的原材料。

六、真正危險的不是技術落后，而是議價能力的消失

很多人看到這種報道，會下意識覺得：這是美國的事，這是硅谷的事，這是數據標注行業的事。

其實不是。它只是更早、更清楚地呈現了一個可能在全球蔓延的趨勢。

內容行業已經先發生了。設計、翻譯、教育支持、客服、基礎咨詢、基礎法務，也都在路上。未來幾年，越來越多中間層、模板化、可標準化的知識工作，都可能被改造成一種“人機混編”的平臺勞動：人負責兜底、校對、標注、優化；機器負責生成、擴張、復制；資本和平臺吃掉中間的大部分收益。

所以，普通人今天最該警惕的，不是“我會不會用AI”，而是“我會不會被系統性地變成一個可替換節點”。

再說一遍，真正的危險不是技術落后，而是議價能力消失。

正如我在之前文章里一直強調的，舊世界正在沉沒。那個靠學歷、資歷、公司 title 和線性晉升就能穩穩通向中產生活的時代，正在結束。

新的時代里，最關鍵的能力，可能不是學更多工具，而是更清楚地理解自己，識別自己身上哪些東西真有稀缺性，哪些只是舊系統里看起來有用、其實隨時會被自動化的殼。

你需要的，可能不是更拼命地追逐每一只“龍蝦”，而是更誠實地回答幾個問題：我真正擅長什么？我能解決什么值得解決的問題？市場為什么要記住我？誰會愿意為我的判斷付費？我能不能建立自己的受眾、關系和聲譽，而不是永遠寄生在別人的平臺之下？

說到底，很多人今天缺的不是努力，也不是工具。

你已經夠努力了，工具也學了一個又一個。

你缺的是定價權，一個結構，一個系統，一個IP和品牌。

就像我在一文中，講到的用瑞士手表業的經歷。當石英機芯讓精密機械變得廉價，能活下來的是那些把制表本身變成品牌的廠商，而不是那些把自己定義為"工時流水線上的一環"的工人。

AI 訓練數據市場正在做同樣的事：把專業判斷變成石英機芯，量產，壓價，拋棄。

唯一的問題是：你是那塊可以被量產的機芯，還是那個有名字、有故事、有定價權的品牌？

七、未來已來，只是尚未均勻分布

那群被裁掉的律師、科學家、編劇、設計師，現在正在給 AI 打工，看上去像一種奇怪的新零工；但我更愿意把他們理解成一種時代預告。

他們是第一批被舊職業拋出來的人。也是第一批被新系統吸進去的人。

他們先于大多數人，體驗到了 AI 時代最真實的一種命運：不是轟轟烈烈地失業，而是慢慢地被拆解、被壓價、被平臺化，最后靠訓練機器來延緩自己的淘汰。

今天投喂 AI 的是他們。明天，也可能是更多的我們。

所以，真正的問題從來不只是：AI會不會取代人。而是：在AI重組工作的過程中，你站在什么位置？

你是在定義規則，還是在被規則消耗？

你是在擁有杠桿，還是在出售自己最后一點還沒被標準化的判斷力？

這才是AI時代每一個普通人都必須盡快想清楚的事?！径?/p>

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