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发布时间:2026-02-14 04:03:50 人气:
当美国街头的Waymo自动驾驶出租车流畅避开行人时,操控方向盘的可能是时薪仅15美元的菲律宾远程操作员——这一在2026年美国参议院听证会上被揭穿的真相,暴露了自动驾驶神话背后的全球劳动力套利链条。
Waymo首席安全官在听证会承认,其车辆在复杂路况(如施工区域、交警手势)下会切换至人工接管模式,操作员多为菲律宾等地的合同工,时薪仅15美元(约为美国同等岗位的1/3)。类似现象普遍存在:
现阶段AI无法处理10%的“边缘场景”(如突发障碍、模糊交规),企业将这部分难题外包给低薪劳动力,以维持“全自动”营销叙事。人力成本仅占自动驾驶总成本的1%-3%,却贡献80%的系统可靠性。
语言与成本优势:93%人口掌握英语,普通上班族月薪约1800元人民币,不足美国的1/6;
成熟BPO产业:超200万人从事外包工作,涵盖数据标注、远程操控等,形成规模化服务能力。
科技巨头通过分包商(如Scale AI)雇佣劳工,规避直接雇佣责任。菲律宾操作员需同时监控多辆车,工作强度高且面临夜班眩晕、心理创伤等风险。
网络延迟:美国到菲律宾的信号传输需数百毫秒,导致紧急制动延迟,可能造成事故(如Waymo在洛杉矶的连撞事件);
Waymo使用中国吉利提供的车辆底盘,却将控制权交给菲律宾团队,引发美国议员对“中国硬件+海外操控+美国道路”组合的安全性质疑,认为其构成国家安全漏洞。
当前AI训练依赖海量人工标注数据,但从业者多为短期合同工(如乌干达标注员合同仅1-2个月),技能无法积累,形成“用完即弃”的循环。
伦理重构:学者呼吁将部分AI利润反哺数据源头社区,打破“算法燃料”式剥削。
自动驾驶的光环背后,是技术短板与资本逐利共同制造的劳动力套利陷阱。当硅谷用“革命叙事”吸引投资时,真正推动车轮前进的,仍是那些被隐藏在数据阴影下的全球底层劳动者——而打破这一困局,需从承认“人力价值”开始。 (以上内容均由AI生成)
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