百亿级初创公司正训练AI取代人类白领

一、助人者与AI训练师

塔莎・科扎克是坦帕市希尔斯伯勒县公立学校的一名社工。她第一次接触到一户困难家庭时，全家人只能挤在车里勉强度日。家里三个孩子的学业成绩持续下滑，母亲身心俱疲，孩子的父亲早已离家失联。

科扎克主动为这家人对接住房帮扶资源，每隔一两天就会在校内跟进孩子们的状态，每三四天和孩子的母亲保持电话沟通。数月之后，这一家人终于拥有了稳定住所，孩子们的在校表现与学习成绩也逐步回暖。科扎克亲眼看见这位母亲重新振作，工作排班也变得稳定规律。

无数这样温暖又治愈的瞬间，让科扎克始终坚守在社工岗位。

科扎克最初并没有打算从事社会工作，大学期间一门选修课彻底改变了她的职业选择。时隔十余年，她依旧对这份与人联结、双向治愈的工作满怀热忱。

在她的职业认知中，社工工作的核心在于倾听诉求与搭建沟通桥梁。从业者需要用切实的行动提供帮扶，让善意与价值快速落地。高效的社会工作里，七成价值来自人与人之间的共情联结与情感沟通，剩下三成只是常规行政事务。

结束白天的全职工作后，每到夜晚，科扎克都会登录Mercor平台。这家总部位于旧金山的初创公司，专注招募各领域高技能人才。医生、律师、投行从业者、媒体记者、社工等专业人群，都在这里承接同一份工作，也就是协助训练人工智能系统，帮助 AI 学习真实职场的工作逻辑。

Mercor 承接 OpenAI、Anthropic、Meta 等科技巨头的 AI 训练项目，相当于高端脑力行业的灵活用工平台。它为白领与专业技术人才开辟了副业渠道，依靠专业技能赚取额外收入。但这份看似体面的高薪兼职，暗藏着一层残酷底色，从业者正在亲手训练未来可能淘汰自己的人工智能。

和绝大多数兼职者一样，科扎克通过 LinkedIn 招聘推送了解到 Mercor。2025 年暑期长假让她拥有了充足空余时间，加之对 AI 行业的快速发展充满好奇，她主动投递简历并参与面试。

面试全程录像，沟通对象是一名 AI 智能助手。柔和的女声搭配自然松弛的对话节奏，完全消解了机器交互的生硬感。当科扎克完整讲述社工一线的真实案例后，AI 会精准捕捉关键信息并延伸追问。这种细腻且有逻辑的沟通模式，和人类管理者的沟通体验几乎没有区别。

两周后，科扎克正式上岗。如今她每周只用 20 小时做 AI 训练，收入就已经等同于 40 小时全职帮扶困难家庭的薪资。社工行业长期薪资偏低，这份副业成为她平衡生活压力的重要补充。

二、各行各业都在向AI “投喂” 经验

科扎克在 Mercor 的工作内容固定且高度标准化。她加入线上协作团队，依托虚构的完整社工案例撰写指令，引导 AI 独立完成各类专业任务。

以特殊教育场景为例，团队会要求 AI 结合访谈记录、学籍档案、医生报告等全套资料，为需要个性化教育方案的学生撰写社会成长履历。不同小组分工协作，一部分负责下达指令与设计场景，一部分审核 AI 输出内容，其余团队完善训练流程的配套环节。

整个项目参与者多达数百人，仅科扎克所在小组就有 40 名合约员工。所有人将自身积累的行业判断与实操经验，拆解成细碎任务，源源不断转化为 AI 可以学习的训练数据。

全美范围内，各行各业的专业从业者都在加入这场 AI 训练浪潮。旧金山内科医师 Melania Poonacha 长期值守夜班，每周全职接诊时长达到 50 至 60 小时。休息之余，她会抽出 10 小时登录 Mercor，指导 AI 解读医疗化验报告并评估结果准确度。

身处路易斯安那州的作家 Robin Palmer Blanche 兼具小说家与编剧身份。2023 年好莱坞编剧罢工之后，文创行业收入锐减，她从去年八月开始兼职评估 AI 写作内容，从叙事结构与文字风格维度，为模型优化提供参考。很多创作者会在 Slack 社群交流工作日常，也常常意外发现，不少知名作家、文字从业者，都在依靠这份兼职补贴收入。

三、资本追捧下的 AI 新巨头

去年秋季打开 LinkedIn，就能看到 Mercor 招聘信息全面刷屏。面向律师、医生、程序员的高薪岗位随处可见，单小时报酬高达数百美元，瞬间引爆职场讨论。

平台目前汇聚数万名持证专业人才，所有入驻者必须通过 AI 面试、技能测试与实操考核，筛选门槛十分严格。

成立短短三年，Mercor 累计融资接近 5 亿美元。投资方囊括硅谷与金融圈顶级机构，Benchmark、General Catalyst、Peter Thiel、Jack Dorsey、Larry Summers 悉数入局。2025 年 10 月最新一轮融资落地后，公司估值飙升至 100 亿美元，短短数月实现五倍增长。

企业长期维持盈利状态，每日向兼职从业者发放薪酬超 200 万美元。内部全职员工仅 300 人左右，以工程师和项目管理者为主。

三位创始人都是二十出头的大学辍学生，也是高中时期的同窗好友。借助 AI 风口与资本加持，布兰登・富迪、阿达什・希尔马斯与苏尔雅・米达，一跃成为全球最年轻的白手起家亿万富豪。

Mercor 与一众投资方始终坚信，这家企业手握重塑行业的关键能力，能够推动 AI 真正落地为实体经济的核心动力。

Felicis Ventures 管理合伙人 Sundeep Peechu 认为，大众日常接触的 AI 产品，大多停留在娱乐化演示层面。想要让技术深度进入医疗、法律、金融等高门槛专业领域，稳定处理高风险工作，优质且贴合场景的定制化训练数据才是核心壁垒。

早期大模型依靠全网公开信息完成基础训练，只能实现通用性基础功能。想要跳出 “玩具工具” 的定位，真正产生产业价值，就必须依赖各领域资深从业者，一步步复刻完整的工作流程与专业逻辑。

就业市场的持续低迷，是无数人主动拥抱 AI 副业的根本原因。

美国劳工统计局数据显示，对比 2022 年疫情后岗位高峰，专业与商业服务类岗位缺口已经减少超一百万。纽约联储报告指出，超四成应届毕业生面临就业错配与专业浪费的问题。美国心理学会调研也证实，过半职场人长期深陷岗位不稳定带来的精神压力。

Mercor 恰好填补了这份情绪缺口。平台平均时薪约 90 美元，收入差距分层明显。基础岗位勉强持平最低工资，顶尖程序员与博士从业者，时薪可以达到 250 至 300 美元。全职承接平台项目，年收入有望接近 19 万美元。

四、主动接纳与被动妥协

面对 “亲手训练 AI 取代自己” 的现实，从业者分化出两种截然不同的心态。

不少人将 Mercor 视作无奈的退路，只是在行业变革来临之前，透支自身专业价值换取短期收入。

科扎克的想法则更加理性乐观。她并不排斥 AI 迭代，反而希望借助技术解放重复劳动。未来文书撰写、报表整理等机械工作可以交由机器完成，自己能够腾出更多时间，专注人文关怀类的核心工作。行政流程疏导、情绪安抚、建立人际信任，这些带有温度的内容，永远无法被算法复刻。

她同样清醒认知 AI 的天然短板，算法极易形成固化偏见，忽略文化差异与个体特殊性，而专业人士的参与，能够最大程度中和这类缺陷。

医生群体的危机感则更加直白。在医疗行业快速迭代的当下，AI 介入诊疗已是大势所趋。主动参与训练、了解技术逻辑，是避免被行业淘汰的唯一方式。

作为 Mercor 联合创始人兼联席 CEO，23 岁的布兰登・富迪，始终保持硅谷典型的科技乐观主义视角。谈及 AI 对基础岗位的冲击，他以工业时代的机械化变革作为参照。两百年前农业主导美国经济，拖拉机的普及没有消灭劳动，只是重新分流了劳动力结构。人工智能也是同理，重复性任务会被逐步替代，但新技术终将创造更多价值与全新岗位。

人类还有癌症攻坚、气候治理、星际探索等大量长期课题需要突破。当基础行政、后勤、标准化办公工作被 AI 承接之后，人力自然会流向高创新、高价值的领域。

三位创始人都成长于硅谷科技家庭，从小浸润互联网与技术氛围。高中时期便展现出极强的商业天赋与技术敏感度，大学中途辍学后依靠泰尔奖学金开启创业之路。

在他们的认知里，传统四年制大学的知识价值正在弱化。AI 普及之下，精准获取知识的门槛无限降低，社会实践与独立思考，才是年轻人的核心竞争力。

五、看似全能，仍难落地

为了量化 AI 的真实职场水平，Mercor 推出自研评估体系 APEX，覆盖法律、医疗、咨询、投行、软件工程五大领域。

项目邀请哈佛法学教授、顶尖医师、顶级咨询公司前高管等行业大咖参与研发，上百名一线专业人士设计真实职场案例，用来测试大模型的实操能力。

测评高度还原办公实景，从商业扩张规划、成本测算，到合同审核、方案定制，全方位考核 AI 的逻辑能力与专业度。最终结果却并不乐观，现阶段顶尖模型只能完成简单基础工作，面对复杂真实任务时，依旧无法达到企业量产落地的标准。

各大科技公司的实测报告也印证了这一结论。AI 在理论层面具备极强的替代潜力，但落地到真实职场，能够承接的工作占比极低。算法可以背诵专业知识，却无法理解人情、经验与临场判断。

很多依赖触觉感知、长期临床经验、人文共情的工作，永远无法被数据训练复刻。

六、智能化浪潮下，所有人都无处逃离

资本市场早已用脚投票，AI 降本增效已经成为企业转型的核心逻辑。

多家科技企业大规模裁员之后，股价反而大幅上涨。资本优先追求股东利益最大化，从来不会兼顾普通从业者的职业发展。国际货币基金组织也曾预警，未来数年，全球近四成岗位都会受到 AI 的直接冲击。

一边是企业不断压缩人力成本、全面拥抱自动化，一边是 AI 训练行业持续扩招，普通人陷入两难。

无论是社工、医生、律师，还是普通文职与技术岗位，所有人都被卷入同一场变革。厨师、私家侦探、维修技工，曾经被认为难以替代的线下技能岗位，也已经进入 AI 训练的覆盖范围。

智能化的边界还在无限延伸，这场由资本与技术共同推动的变革，才刚刚开始。