AI替你标好工作内容 这家公司在90万人身上装了追踪器

有一份新数据被摆到了监管桌上。Scale AI（注，一家美国的AI数据标注服务商）旗下的Outlier（注，一个接任务的众包标注平台）雇了90万名所谓的自由职业者，这批人的客户名单里有Meta、OpenAI、Google、xAI、Anthropic，还有美国政府。麻烦在于，人数多只是表面，90万人同时在做一件事，而且做的事被包装成了赚钱的路子。法国、意大利、荷兰和奥地利的监管机构最近各收到一份申诉文件，一共5份，指向同一个操作。这个操作听起来很小，做的人自己都不会注意，但它把AI训练这件事的用工成本压到了最低。

具体是这样。工人打开Outlier平台干活的时候，设备上会被装进TikTok、领英、Facebook的追踪器，还有问卷平台Sprig和数据分析公司Datadog的。这些追踪器每隔几秒就把工人的个人数据发给第三方，包括IP地址、联系方式、唯一标识符，以及正在浏览的页面信息。这些数据接下来能拿去做什么，链条很清楚，能被用来做精准广告投放和用户画像。noyb（一家欧洲数据保护机构）的数据保护律师Lisa Steinfeld Leiser提出一个让做平台的人不太舒服的问题，为什么领英和Facebook要知道你正在做哪类标注任务。技术分析显示，这套追踪绕开了数据最小化原则，工人在不知情的状态下被持续画像。

第二层是核验。Scale AI还要求工人反复通过一家叫Persona的公司做生物特征核验，流程包括录制面部视频和上传身份证件。公司的说法是防止身份欺诈、验证劳动者技能。问题在于，2025年10月有大约7万张政府签发的身份证件照片在Persona那里被黑客泄露过，而Persona本身还给自己留了收集个人数据的宽泛授权，涵盖IP地址、设备信息、地理位置、地址，甚至消费者的信用数据。平台把采集生物特征当成普通的风控步骤，而这两家公司之间的信任链一旦断掉，代价由最底层那个只按任务计酬的人承担。

在欧洲，这一整套做法踩的是数据保护的基本红线。平台用工本身就有历史争议，超过4000万人已经在各种平台上组织自己的劳动，外卖、跑腿、数据标注都在其中。企业常用的手法是声称这些人是自雇，以此绕开劳动法，结果是社保被排除、工时被压低。法国社会学研究员Thomas Le Bonniec说，平台劳动正在成为新型职场监控的一片 fertile ground，这种监控在任何其他雇佣形式下在欧盟都是不可接受的，而它之所以能存活，靠的就是刻意的不透明。AI的训练质量确实依赖人，很多热门工具背后都有真实的人在逐条标注和审阅输出。数据保护的执行机构如果这次不认真处理，下一次踩线的成本会落在更多具体的人身上。

国内做AI生意的团队，这事的可复制性其实很高。人格化检测、屏幕录制加行为分析、活体核验，这套组合已经被大量标注平台和众包工单系统用熟，成本极低，效果却是双向的。一边确实能筛掉虚假账号和恶意刷单，另一边把大量属于劳动过程的原始数据沉淀在了第三方手里。真正可取的做法是把监控当成需要明确授权和最小化的独立决策，而不是打包进提现流程。身份核验这一层最好由持牌机构单独承接，并且和任务数据物理分开存储。工单任务的计件逻辑还涉及一个更硬的问题，一单多少钱、按什么口径验收、拒单有没有申诉路径，这些事如果没有书面规则，监控技术反而会变成为压价和延长工时的工具。做AI训练生意的团队，早把这层关系理顺，比融资时讲模型能力更能说明靠不靠谱。

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