夜雨聆风
被AI吞没的人：你看到的智能，是他人的创伤
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凌晨五点，内罗毕的天还没亮，迈克尔·杰弗里·艾什亚仍然睡不着。失眠已经持续很多年了。自从他开始替人工智能系统“清理世界”——训练机器如何说话、如何安慰人、如何模仿爱——他的身体就再也难以回到正常的状态。
他曾在多家大型科技企业外包平台工作8年。月薪210美元，每天8小时数据标注，8小时色情内容标注，4小时“聊天”——同时扮演三到五个虚假身份，与陌生人制造亲密幻觉。
他的故事揭开了一个被技术狂热掩盖太久的事实：AI的“智能”并非凭空诞生。人们看到的是它越来越像人，却很少看到，真正的人如何在这条链条上被消耗。
翻译一下：你以为AI在“懂你”，其实是地球另一端的一个人在假装懂你——代价是他的失眠、羞耻和破碎的家庭。
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■ 一、AI的“智能”怎么来的？
公众对生成式AI存在一种普遍误解：以为它真的“智能”。迈克尔说，几乎每一个AI系统背后，都站着真实的人。
今天的大语言模型建立在海量互联网数据之上——科学研究、新闻文章、维基百科。但模型之所以会拒绝有害请求，是因为有人事先把这些边界教给了它。人类不仅喂给它“好的一面”，也喂给它“坏的一面”，然后告诉它在坏的问题上要拒答。
以自动驾驶为例，AI识别道路环境并非“天生会”，而是依靠大量图像输入和人工标注一步步训练出来的。系统要分辨成年人、儿童、猫、卡车、树木、消防栓和不同信号灯。一旦误标，就可能让系统形成错误认知并带来现实事故风险。
迈克尔参与过大量道路识别项目，却从未标注过一条非洲本地道路——绝大多数图像都来自美国和欧洲。基础劳动在非洲完成，服务对象却始终是欧美市场。
所以他说：“Artificial Intelligence”更像是“Africa Intelligence”。
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■ 二、8小时色情标注：从身体反应到彻底麻木
迈克尔的第一份附加工作，是色情内容标注。
不是简单地“看视频”，而是将色情视频拆解成一帧一帧的画面，对每一帧打14到15个标签。劳动者不仅要看完整个内容，还要细致识别动作、场景和细节，转化成机器可读取的数据。
他连续8个月做这类项目，每天整整8小时看色情内容。这是一种持续、重复、密集的感官刺激和心理消耗。更复杂的是，这种工作还要求从不同文化和语言背景去理解用户会如何搜索相关内容。
“一开始，身体还会有正常反应。到后来，甚至有人在面前脱衣服，我都不会再有正常反应。”
这不是懒散，不是冷漠，是心理防御机制彻底过载后的结果。一个人被逼着每天8小时做这种事，身体只会选择一种最原始的应对方式：关闭感受。
8小时色情标注的结局不是性亢奋，是性麻木。人的正常感知被系统性地摧毁了。
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■ 三、教AI“去爱”：亲密幻觉制造机
相比色情标注，“聊天”工作对迈克尔的影响更复杂，也更难以言说。
他扮演的角色可能是加州的年轻女大学生，也可能是佛罗里达州的男同性恋，或者护士、艺术家、教练。同一天内不断切换性别与性取向，在不同聊天窗口中维持完全不同的人设。高峰时段同时操作三到五个身份，与多名用户并行交谈。
公司要求他们主动追问用户的私人生活，记住对方的情感细节，用让对方感受到“被理解”“被渴望”“被需要”的方式回应。换句话说，工作不仅是聊天，更是有策略地制造亲密感，制造一种“被爱”的幻觉。
用户注册时，平台收集性别偏好、关系需求等信息，结合市场调查结果，有针对性地设计互动脚本。最核心的切入点就是“爱”——因为这是最容易触碰、也最容易被利用的人类需求。
丧偶者、长期孤独者、寻找爱情与陪伴的人，都会被引导进入这些平台。他们以为自己在和一个人交流，实际上面对的是一个经过脚本设计、多人轮班的情感工厂。
迈克尔越来越怀疑，自己所做的一切不只是服务平台用户，也是在训练未来会取代自己的AI系统。“我其实是在训练AI如何去‘爱’人。在不远的将来，‘爱’会在这些服务器里被制造出来。”
他教AI“去爱”的方式，就是出卖自己的真实感受——直到他分不清哪些情绪属于工作，哪些属于自己。
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■ 四、一次性耗材：被设计好的沉默
长期角色表演逐渐侵蚀了迈克尔对“真实”的感受。工作要求他不断迎合、不断安抚、不断制造情感黏性，这些模式慢慢渗入了日常生活。
更让他痛苦的是羞耻感。他很难向家人解释自己到底在做什么——收入来自扮演他人、操纵亲密感、诱导陌生人持续投入情感和金钱。许多人因此选择沉默。
一位长期审核涉性极端内容的同事，逐渐变得沉默封闭，无法再与妻子和继女正常交流。一天他回来后，发现妻子和家人已经离开，只留下一条短信：“我已经不认识你是谁了，我们不会再回来。”
平台有意切断责任链条。项目通常只提供任务界面和操作手册，沟通止于一封“不可回复”的邮件。支付平台也大多是临时搭建，项目结束后随即关闭，几乎不留任何可追溯痕迹。
外包公司优先确认应聘者是否来自贫民窟——这不是偶然，是有意瞄准最贫困、最缺乏选择的人群。工人被界定为“独立承包人”而非正式雇员，养老金、医保、长期合同全部排除。一个月一签的短期合同，工人即使遇到问题也因害怕不被续约而不敢发声。
2024年，肯尼亚最大的外包公司之一Remotasks突然停止当地业务。许多人一觉醒来发现平台已无法使用，尚未支付的报酬也没有了下文。
“数据劳动者一直被当成‘一次性耗材’来对待。”——这不是比喻，这是商业模式。
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■ 五、教皇说“像奴隶制”：AI伦理的底色
罗马天主教教宗良十四世近期对AI的警示中说：科技不能以牺牲人性为代价，绝不能让AI支配人类。他将AI带来的风险比作历史上的奴隶制，提醒世界警惕将“剥削人”再次常态化。
牛津大学3位学者花费十余年，穿越肯尼亚、乌干达、爱尔兰、冰岛、英国和美国，深入访谈200多名数据标注员、内容审核员、机器学习工程师、AI伦理学家、劳工组织者和行业专家，得出了和迈克尔相似的结论：数据劳工是喂养人工智能的“隐形父母”，却鲜少出现在技术的赞歌中。
迈克尔和同伴创办了肯尼亚数据标注者协会（DLA），把心理支持放在最核心的位置。他们的诉求很简单：给工作、把工资付好、提供心理支持。报酬至少从每小时5美元开始，而不是每个任务0.01美元、每小时0.025美元。
如果训练数据来自那些在生产数据过程中遭受严重心理损害的人，那么这项技术从诞生之初就已经带有某种结构性的污染。
AI的伦理不能只看输出端——模型是否“安全”“无偏见”，还要看输入端——这些数据是用什么代价生产出来的。
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写在最后
我们每天和AI聊天，惊叹它越来越“懂”我们——安慰越来越自然，情话越来越动听。
但在某个回应你孤独的AI女友或男友背后，可能站着的并不是一个真正智能、自主和无害的系统，而是一个生活在贫困中的普通人——他正在以自己的情感、信仰、家庭和人格为代价，维持这场关于亲密与技术的幻觉。
如果说第一次工业革命留下的标志性图景是英国煤矿里满身煤灰的工人，那么AI时代或许也正在形成自己的劳动图景：那些在技术繁荣背后承受低薪、高压、失眠与心理创伤的数据劳工。
AI越像人，越要问一句：谁在替它做人？
