隨意聊天對談一個小時，就能賺到17美元（約540台幣）起跳的時薪？
吉娜（化名）就是這樣的新興工作者。她在平台Babel Audio註冊後，就開始匿名和陌生人配對，進行錄音對話。主題自由且包羅萬象，例如：你覺得最厲害的超能力是什麼？
或者平台會要求她，扮演心理諮商的病患，聊一聊小時候的童年創傷或以前戀愛分手的故事。有時候，平台則會指定她標註一段其他人音檔的笑聲或啜泣聲。
這樣一場談話下來，每小時最少可以賺到17美元。此外，系統會根據音訊品質和其他一系列因素進行評估，評分越高，使用者獲得的報酬就越多，還可以申請更高薪資的專案。
新興產業
平台Babel是「AI數據標註浪潮」中的新興公司，也是目前少數幾家專注於語音訓練資料的新創。
事實上，數據標註已行之有年。早期，通常人們會獲得微薄的報酬，在亞馬遜等平台標註貓咪或人行道的圖片。隨著AI產業不斷壯大、模型不斷改進，訓練模型的工作也隨之增加。
如今，這樣的數據標註零工經濟，涉及專業白領如律師、學者；也有印度、非洲底層勞工的血汗標註。或者像是Babel這類新平台，專攻特定領域如語音資料。
（延伸閱讀：新工作是教AI取代自己？矽谷百億新創背後的「白領悲歌」）
根據自由工作平台Upwork最近的一項分析，自去年年初以來，對人工智慧標註和數據標記的需求暴增了154%。
Babel的工作相對其他數據標註較為人性化，在西方論壇Reddit上受到歡迎。
「想跟大家推薦一下Babel Audio，」一位已經幫Babel標註數個月的用戶分享，「你只要每次跟別人聊15分鐘，選個主題，就能拿到每小時17.50美元的酬勞，如果你們想賺點零用錢，或是想找個可以持續做的事情，可以考慮。」
對於在Babel平台工作了大約一年的吉娜來說，經濟收益更加可觀。她平均每週能從這個平台賺到600美元（約1.9萬台幣），曾經有一週錄製了75個小時，收入超過1萬美元（約31萬台幣）。
然而，雖然這份工作聽起來輕鬆、收益高，又可以遠距進行，但它也存在一些限制與挑戰。
舉例來說，Babel的零工工作者受到嚴格審查：不能說髒話、不能透露個人資訊，也「不可以聽起來像在念稿」。
使用者的表現力、語言熟練程度、對話深度、停頓時間都會被評判。
一名標註員，同時也是YouTuber的艾許莉，就因為「p」音發音不標準而被Babel系統反覆批評，並因未能推動對話進程而受到指責。
研究該平台的《彭博》觀察指出：「違反任何一條規則，都可能導致工作者的品質評分降低，進而限制他們的錄製次數，甚至可能導致他們被平台永久封鎖。」
除此之外，這份工作也存在零工經濟的所有問題，例如工作意外中斷、技術故障、莫名其妙的停工，以及不負責任的客服團隊。
更大的成本或許是心理負擔。
Babel的用戶們分享，他們擔憂隱私風險，也會擔心是否為了零星報酬，而訓練AI這項可能取代許多人生計的技術。「我覺得我把靈魂都賣了，」吉娜坦言，「但他們既然已經掌握了我的聲音，我能賺錢，不如趁現在好好利用它。」
（延伸閱讀：時薪破千元，不用會寫程式的「AI」訓練師，實際工作體驗如何？）
數據標註員的兩難
如今，成千上億的人每天都在使用生成式AI，有些人甚至把與他們溝通的聊天機器人當作同事、治療師、朋友，甚至是戀人。每一個嶄新的人工智慧模型背後，都有一支龐大團隊受僱訓練AI，使其聽起來更像人類。
根據《Business Insider》統計，全球現在至少有數十萬名數據標註員。
《Business Insider》一篇關於數據標註產業的報導分析：「標註員根據指示和直覺做出的決策，有助於微調AI的行為，會塑造Grok講笑話的方式、ChatGPT提供職業建議的方式、Meta的聊天機器人處理道德問題的方式，」「這些都是為了讓更多用戶在這些平台上停留更長時間。」
但就如Babel的工作能讓一些人坐領高薪，也可能混亂又令人不安。
記者瓦爾德斯-達佩納（Peter Valdes-Dapena）於2024年被裁員，一直求職未果的他，投入數據標註產業，用專業寫作能力「點評」AI撰寫的新聞文章。他很掙扎，因為這樣協助訓練AI下去，可能會導致更多寫作者丟掉工作。
牛津網路研究所的研究員瓦倫特（Jonas Valente）則在訪問776名數據標註工作者後發現：「員工通常不知道哪些數據被收集、如何處理，以及與誰共享，」「這不僅是數據保護方面的問題，也是倫理方面的問題。」
從事數據標註工作長達20年的帕夫洛斯基（Krista Pawloski）指出：「有時候，你會想，你究竟是在幫助建立一個更好的系統，還是你的工作會不會被用於監視或軍事用途？」她總結，「你不知道自己所做的事情是好是壞。」
（資料來源：Bloomberg, Business Insider, Upwork）
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