《投喂AI》
1.直击“数字劳工”真实困境，揭秘AI产业链隐秘真相
是谁在为人工智能提供“养料”？
·在乌干达，有人每天标注模糊的图像，时薪仅为1.16美元；
·在伦敦，科创公司因赶进度而忽视伦理审查，致大语言模型输出低俗语言；
·在谷歌，大量临时工、外聘人员及合同工，待遇低、无长期福利，在公司中被看作“二等公民”……
他们又如何成为“投喂AI”的饵料？
·自动驾驶系统安全的背后，是无数标注员在进行数据清洗和精准标注；
·视频与社交平台的背后，是数以万计的审核员在高压下过滤不良内容；
·AI生成内容的背后，是大量创意者的作品在未经同意下被纳入训练数据集……
3位牛津大学学者、穿越6个大洲、访问200余人，走访肯尼亚、乌干达、冰岛、美国等多国，深度对话AI全球产业链上7类核心角色，直击“数字劳工”真实困境，揭秘AI产业链隐秘真相。

2.一本书读懂AI产业链的“血汗地图”
从冰岛数据中心的技术员，到亚马逊仓库的算法管控员工，再到东非的底层标注员，通过全球企业案例与跨国数据，拆解AI产业链的全球分工暗链——权力集中于“全球北方”科技巨头，“全球南方”劳动者沦为低成本劳动力，资本如何通过技术操控固化不平等。

3.洞见技术伦理之困，推动科技向善之力
书中提出5项核心措施，破解AI产业的剥削逻辑，为劳动者呼吁技术时代的公平与正义。如果你是：
·担心被AI替代的普通职场人
·关注数字不平等的社会观察者
·科技行业从业者与政策制定者
·技术伦理、劳动权益的研究者
·对资本运作感兴趣的投资者
读懂这本书，你才算真正理解AI。

4.知名社会科学专家诚意荐读
田丰（中国社会科学院社会学研究所研究员） 严飞（清华大学社会学系副教授） 吴桐雨（浙江大学社会学系研究员、《牛马游戏》作者） 孙萍（中国社会科学院大学新闻传播学院副教授） 诚意荐。

《污名陷阱》
1.139场真实深度访谈，直击高学历失业者的多重求职困境
“长期失业，一定是你有什么问题。”“你究竟有没有认真在找工作？”“白上这么多年学了。”“名校毕业，还能找不到工作？”“我要不要降低薪资期望？” “在找工作的过程中，感觉自己像个乞丐。”“失业后也逐渐和前同事或朋友失联了。”“也许我没自己想象中那么优秀。”失业者自述+招聘官“证词”，双重视角撕开职场丛林残酷真相。招聘偏见、社会嘲讽、家人失望、朋友不解、内心挣扎、尊严尽失、情感孤立、自我怀疑……本书作者用鲜活的个体故事与大数据，揭示失业污名如何将人拖入财务、情感、人际关系的三重深渊。

2.跨国视角剖析失业背后的共性危机，激发全球打工人共鸣
职业地位然反映个人价值吗？求职失败=个人失败？从美国失业潮到中国“35岁现象”：为何越努力的人越可能深陷“污名陷阱”？本书以跨国视角，剖析裁员潮背后的共性危机，激发全球打工人的深刻共鸣。

3.用社会学利刃戳破优绩主义神话，助失业者对抗外在与内化的污名
当“污名”演化为吞噬尊严的系统性陷阱，优绩主义如何将失业者钉在耻辱柱上？美国知名失业问题专家奥弗·沙龙，从典社会学概念切入，12年社会学实证与研究、批判与指导，一针见血地指出优绩主义神话的核心——“对个人控制力的虚构”。本书不仅揭露失业的污名在当代社会如何升级为结构性困境，摧毁劳动者的身份认同与生存尊严，更为失业者指明突围之路，为优绩社会开出刮骨之方。

4.跨领域专家、知名作家倾荐读
蔡昉（中国社会科学院学部委员）、李实（浙江大学文科资深教授、共享与发展研究院院长）、袁凌（知名作家）、严飞（清华大学社会学系副教授）诚挚荐。
《投喂AI》
薪酬过低、工作过载、心理创伤、版权掠夺，
无数工人、工程师、创作者，成为“投喂AI”的饵料。

当自动驾驶汽车平稳驶过路口时，
当你网购点击“立即下单”时，
当AI帮你生成图片、PPT、视频时，
你是否想过，是谁在为这些“智能”提供运行养料？

这本书带你穿越人工智能发展的狂欢与喧嚣，直击产业隐秘的源头：
在肯尼亚，有人在审核用户上传的斩首视频时被吓到崩溃；
在乌干达，有人每天标注模糊的图像，时薪仅为1.16美元；
在英国，有人每小时要处理300件中转快递，速度不达标就会被系统抓出；
在爱尔兰，有配音演员被擅自用AI生成新声音而丢了饭碗……

3位牛津大学学者，穿越6个大洲，访问200余人，
直击全球人工智能盛世背后的“数字劳工”真实困境。

这本书聚焦那些被数字浪潮吞噬的底层劳动者，
他们是喂养人工智能的“隐形父母”，却鲜少出现在技术的赞歌中。
他们的血汗汇成数据流，他们的困境拷问技术时代的公平与正义。
翻开这本书，读懂这个时代该被看见的沉默与呐喊。

《污名陷阱》
名校博士送外卖、大厂高管失业开网约车，当“35岁现象”遭遇经济下行，星巴克和图书馆坐满了失业的中年人……
这些曾站在金字塔尖的人，为何成了劳动力市场的“隐形人”？

“你失业，一定是你不够好。”社会的偏见像一张无形大网，将他们困在自我怀疑的怪圈里：
应聘时，被招聘者质疑“6个月没找到工作，是不是你哪里有问题”；
社交时，既想通过人脉寻求工作机会，又怕显得自己过于功利；
聚会时，被朋友问及“现在做什么”，以“基本决定退休了”来避免尴尬；
甚至连婚姻也因经济压力和偏见而变得岌岌可危……

但失业，真的是失业者的错吗？
招聘偏见、社交压力、社会歧视、自我否定层层滋生，逐渐形成一种看不见的“污名陷阱”。这种陷阱源自全社会对优绩主义的追逐与推崇——仅认可世俗成功，从而轻易否定失业者的全部人生价值。

美国知名失业问题专家奥弗·沙龙，带你走进139位失业者的真实生活，用社会学的利刃戳破优绩主义的神话，为每一个落入污名陷阱的人指明突围之路。

如果你正经历职业崩塌的痛苦，或试图认清“努力就有回报”背后的社会残酷真相，这本书会让你看见：失业不是个人的失败，而避免落入污名的陷阱，需要我们重新定义什么是真正的价值与公平。
《投喂AI》
引言 剥削机器
1章 数据标注员的故事
AI数据标注中心的内部
人机闭环系统
全球数据标注劳动力市场

第2章 工程师的故事
ChatGPT并不聪明
机器能否取代你的工作
算法审判日
设计上的偏见

第3章 技术员的故事
在冰与火的国度涌动的数据流
AI的动脉
数据基础设施的力量
谷歌会用光镇上的水吗
AI领域的军备竞赛

第4章 创意工作者的故事
没有创作者的作品
创造力测试
为什么AI无法复制卡拉瓦乔的作品
新事物的诅咒

第5章 仓库员工的故事
亚马逊的剥削机器——SCOT
你未来的板可能是机器
罢工

第6章 投资人的故事
AI热
加利福尼亚州风投的故事
不民主的技术发展
16街和目标

第7章 织者的故事
数据工作者能团结吗
AI生产网络中的技术工作者组织
全球劳动者运动

第8章 改造机器
措施一：增强劳动者的集体力量
措施二：让企业承担责任
措施三：政府干预
措施四：探索劳动者合作社模式
措施五：拆除剥削机器，构建美好未来

结论
致谢
注释

《污名陷阱》
1章 污名和优绩制度神话001
失业者和污名陷阱005

第2章 陷阱：拥有哈佛大学高等学位且经验丰富的人，为何长期失业 013
招聘者的视角：对失业的污名化 019
你失业时在做什么 025
颠倒的优绩制度：因资历过高而遭拒的求职者 029
资历过高与过低的双重困境 038
社交网络与求职策略的桎梏 042
从 MIT毕业却失业：年龄偏见的阴霾 044
逃离陷阱 051

第3章 失业者的社交困境：像乞丐与二手车推销员 053
社交困境不只困扰内向者 057
校友会的援手：前提是你没有失业 059
失业者社交时的核心挑战 064
结识新朋友与建立联系 070
感觉自己像个乞丐 076
感觉自己像个二手车推销员 079
掩饰怀疑、焦虑与绝望 080
为寻求工作而掩饰社交动机 084
身份的挑战 086
社交中的黑洞与挫败感 090

第4章 内化的污名 095
失真的镜子：身份认同、羞耻感与内化的污名 098
财务危机与受损的父母身份认同 107
“我觉得自己变回小孩子了” 116
日益加剧的焦虑 122
与自身情绪的抗争 127
警示信号：招聘者眼中的负面情绪 132

第5章 我们亲密的关系 137
婚姻和友谊 139
婚姻会如何变化 140
交织的命运：“我的遭遇也是她的遭遇” 144
“不工作就得多帮她干活” 147
“我们共同面对困境” 151
友情何去何从 156
让友谊分崩离析的可预见力量 157
钱、钱、钱 159
朋友间的污名 164
友谊的意义 171
恶性循环与孤立 178

第6章 社会学指导与污名内化的消解 181
污名化的支持 184
社会学支持 189
“当你身处互助团体，你会意识到……自己没有任何问题” 191
社会学与批判意识 200
社会学指导 202
重新审视人际关系网与实用帮助 205
职业发展导师与去污名化 208
应对孤独与沮丧 212
社会学支持与去污名化之镜 216

第7章 跨越污名与优绩制度神话 219
直面污名：行动主义与政策 224
改变游戏规则委员会 225
寻求关注 228
污名如何成为抵消污名化的障碍 232
领导力的挑战 236
污名与政策挑战 239
扩大失业救济与全民基本收入 242
若政策摆脱污名化会怎样——从新冠肺炎疫情应对中得到的启示 246
失业污名为何难以消除 248

致 谢 253
附 录 257
注 释 267
参考文献 295
[英]詹姆斯·马尔登，著，博士，埃塞克斯大学商学院管理学准教授、牛津大学互联网研究所助理研究员、智库“自治研究所”（Autonomy）数字研究负责人。著有《平台社会主义 ：如何从大型科技公司手中夺回我们的数字未来》(Platform Socialism: How to Reclaim our Digital Future from Big Tech)。
[美]奥弗·沙龙 ，著，美国马萨诸塞大学阿默斯特分校社会学副教授、 全美失业问题专家，参与白宫和美国劳工部的相关政策讨论。
所著作品《有缺陷的系统/有缺陷的自我：求职与失业经历》曾荣获美国社会学学会经济社会学分会泽利泽佳图书奖和美国社会学协会组织、职业与工作分会马克斯·韦伯图书奖。
联合创办非营利组织“职业转型研究所”，致力于对长期失业者进行就业指导。
《投喂AI》


《污名陷阱》

《投喂AI》
近几年，AI 的飞速发展引发了全世界的巨大震动，AI 甚至成为大国竞争的关键领域。在全球范围内，当政治家、企业家、科学家和专业技术人员畅想 AI 所蕴含的改变社会的巨大潜力时，这本书给读者送来振聋发聩的反思声音：“人正在成为 AI 的生产原料。”这是一个近乎残忍的现实，AI 源自人类行为、人类智慧和人类知识的数据积累，却在不断拉大不同人群之间的权力和财富差距。这本书的作者关注到 AI 生产的整个流程，对流程中的不同职业群体进行了细致入微的观察和调研，深刻透视了 AI 领域的社会不平等问题，也意味着未来只有采用全供应链管理的模式等方法，才有可能对抗 AI 时代资本主义的逐利本性。这本书颇具可读性，同时也展现出深邃的思想性，是一本帮助社会大众理解当下数字社会的重要著作。
——田　丰　中国社会科学院社会学研究所研究员

这本书揭示了 AI 背后不为人所见的劳动体系—从数据中心的技术员到亚马逊仓库的员工，再到肯尼亚的外包标注员，这条跨越了阶级、种族与地理的权力链条让我们看见，AI 的成长不仅源于大语言模型的算法进步，更依赖成千上万隐身的“数据工人”的“投喂”。这是一本讲述 AI 发展的书，更是对数字不平等与人类尊严的深刻追问。
——严　飞　清华大学社会学副教授

在早已喧嚣不休的AI研究领域中，这本书脱颖而出，通过“投喂”这一富有穿透力的隐喻，串联了AI发展各环节中隐蔽的劳动——从数据流水线的标注与清洗到模型训练中的工程劳动，再到被AI系统压缩与再配置的创意劳动与仓储劳动。它以冷静而尖锐的书写发出追问：当人类劳动面临被降格为AI运转“燃料”的风险时，我们能否拒绝并开辟另一种未来？这正是当下围绕AI与劳动的公共讨论中所亟需的声音。
——吴桐雨 浙江大学社会学系研究员、《牛马游戏》作者

AI 在人类的欢呼雀跃声中突飞猛进，也在警惕与哀叹声中创造着一批又一批“数字难民”。这本书以广博的全球视野和翔实的一手数据，向我们展现了新的技术结构如何重塑人们的劳作与生活。其中不乏对殖民主义、资本主义、加速主义的重新思考。技术与人类的关系正在进入新的阶段，伴随 AI 产生的数字劳动者越发值得我们关注，因为，自始至终他们的故事就是我们的故事。
——孙　萍　中国社会科学院大学新闻传播学院副教授

《污名陷阱》
如果说劳动力市场两极化是理解美国社会分化和政治分裂的一把钥匙，高学历和有经验的劳动者的失业则提供了另一种经验，展示美国式优绩主义以及中产阶级生活所面临的多方面挑战。超越美国经验来看，这本书有助于我们认识技术性失业的长期社会影响。人工智能的就业冲击，日益破除传统的优绩主义范式，业已导致结构性就业矛盾的诸种新表现。因此，阅读本书对知己知彼有助益。
——蔡昉  中国社会科学院学部委员

《污名陷阱》一书很值得一读。它虽然通俗易懂，却深刻地揭示了失业人群由于其失业经历在找工作中的艰难困境。他们的失业经历成为其身上不可磨灭的“烙印”，在求职市场中被标识为一群“劣质”求职者，即使他们有高等学历、丰富的工作经验，但只要被烙上这一“烙印”，也会受到招聘者的歧视和冷落，以致陷入失业的“死循环”。而且这种“烙印”给求职者带来的伤害，不仅存在于就业市场，还会蔓延到人际交往中，进而导致其自身能力认知和人生前程的迷茫。
——李实  浙江大学文科资深教授、共享与发展研究院院长

中年失业的沉重，它包含的现实与心理悲剧深度，以及背后的社会操控，在本书中层层深入，一览无遗。让人感动的是，当“35岁现象”已被我们视作常态，却有人这么认真地关注一群年过半百的失业者，并且亲身下场来帮助他们。非虚构写作由此达到了知行合一。
——袁凌  作家

在美国劳动力市场中，那些受过良好教育、拥有丰富工作经验的求职者，为何也会深陷长期失业的泥沼？《污名陷阱》聚焦这群看起来不该失败的求职者，揭示了“失败者”污名如何在结构性不平等中形成，又如何悄然渗入个体的自我认知，并终内化为个人的羞耻感。本书不仅是一部关于制度性失业的社会学力作，更是一份对劳动尊严与就业正义的深切呼吁。
——严飞  清华大学社会学系副教授
《投喂AI》
引言
剥削机器

默茜舒展了一下筋骨，深深吸了一口气，然后在电脑上开启了一项新的任务。紧接着，一连串令人不适的图像和视频开始在屏幕上连续播放。作为Meta公司［原名Facebook（脸谱网）］位于肯尼亚内罗毕的外包部门的一名网络内容审核员，每个班次她需要坚守10个小时，而每55秒她就须处理一条违规报告，也就是所谓的“工单”。

此刻，她正在看的是一段被用户上传到Facebook平台的惨烈的车祸视频，该视频因被标记违规而需要她的审核。默茜的任务是判定这段视频是否违反了公司关于禁止传播端暴力或血腥内容的规定。她的目光紧跟着摄像者的视角，细致地观察着每一个画面。然而，当画面逐渐清晰时，她惊愕地发现，车祸的受害者之一竟然是她的祖父。

默茜猛地起身，朝着办公室出口狂奔，所经之处，同事们关切地看着她。办公室外，她哭着给家人打电话，但没人相信她的话，毕竟谁也没有收到任何消息。她的主管出来安慰了她，但也提醒她，再不回到工作岗位，就无法完成今天的工作任务了。鉴于这次突发情况，主管表示她明天可以休息一天。至于今天，既然工作已经开始了大半，不如把这个班次完成。

默茜回到工位，屏幕上出现了很多新任务，但无一例外都是她祖父那场车祸的视频。其中有重复转发的同一条视频，也有从不同角度拍摄的新视频。肇事车辆的照片、受害者的照片、对现场的文字描述，这一切让默茜逐渐了解事情的全貌。几小时前的傍晚，在她无比熟悉的街道，发生了一场车祸，四人不幸遇难。看着电脑屏幕，默茜感到无比煎熬，好像今天的班永远上不到头了。

我们在肯尼亚和乌干达走访了隶属于同一家公司的三家数据标注和内容审核中心，采访了数十位类似默茜的网络内容审核员和数据标注员。网络内容审核员主要负责人工审核社交媒体上的帖子，删除违规信息、标记违反公司规定的不良内容。数据标注员则负责给数据打标签，以便算法能够识别。这两种工作都可以被称为“数据工作”，这类工作包含了支撑我们数字生活的各种后台劳动。虽然默茜的故事听着让人揪心，但这绝非个例。数据工作对从业者的要求极为严苛。

一位从尼日利亚移民来的数据工作者告诉我们：“我的身体和精神都备受折磨，如同行尸走肉。”员工们不仅要长时间工作，还要完成基于速度和准确性的严格的绩效指标。数据工作需要极强的专注力，员工们不能随意开小差，须严格按照工作标准正确标记视频，根据Meta公司的审核定义找出严重的违规行为。比如，暴力和煽动比一般的霸凌和骚扰更危险，因此不能看到一个违规行为就下结论，审核员要看完整条信息，以防错过更危险的违规行为。

另一位审核员向我们透露：“真正让我深感不安的，不仅仅是那些令人触目惊心的暴力场景，更是那些充斥着性暗示与恶意的内容。”

审核员们“几乎每天”观看自杀、虐待和强奸的影像，这些对他们来说已变得“司空见惯”。他们每天都在承受大量暴力和色情影像的冲击，几乎没有时间停下来去思考和消化这些内容。据估计，每位审核员每天需要处理500~1000个工单。许多人坦言，他们已无法找回昔日的心境，这份工作给他们的生活留下了难以磨灭的烙印，其潜在影响可能是毁灭性的。一位被解雇的员工直言不讳：“我们中很多人都遭受了心理问题的困扰，有些人甚至试图自杀。更令人心碎的是，有些人的伴侣因无法承受这种压力而选择离去，而他们束手无策……”

还有一位审核员告诉我们：“公司的规章制度比这份工作本身还要严苛。”在我们走访的一家审核中心，员工们被斩首视频吓得泣不成声。然而，公司管理层的解决方案仅仅是为他们安排一位“健康顾问”。员工们每周可以跟顾问咨询30分钟，可这位所谓的顾问其实就是他们的同事，根本不具备正规的心理咨询资质。那些因恐怖内容吓得逃离岗位的员工还被告知违反了公司规定，原因是他们没有在电脑上输入“休息”或“去厕所”的指令，他们的生产效率评分也因此被扣减。我们听到了太多类似的说法：“我曾在办公室晕倒”，“我患上了严重的抑郁症”，“我因病重不得不求医”，“公司对我们的健康漠不关心”。令人心寒的是，公司管理层甚至会查看员工的就医记录，这并非出于对员工健康的关心或希望他们早日康复，而是为了查验他们是否在借病假逃避工作。

公司员工的就业保障几乎形同虚设。我们采访的大多数审核员的劳动合同期限极短，通常为1~3个月，客户工作一完成，合同也基本到期了。审核员的办公环境也一言难尽，工作地点是位于内罗毕郊区的一个大商业园的生产车间，里面昏暗拥挤，一排有100多个工位。他们的雇主是Meta公司的客户—一家颇有名气的业务外包公司，其总部位于旧金山，在东非地区设有众多交付中心。中心主要负责招聘当地人，给他们安排低保、低薪的工作。许多审核员和默茜一样，之前住在附近的基贝拉贫民窟—非洲大的城市贫民窟，公司以帮助弱势劳动者参与正规就业的理由雇用了他们。实际情况却是大部分员工因为害怕失去这份工作，不敢对公司管理方式提出任何疑问。

公司往往会压制那些有怨言的员工，甚至警告他们随时都可能被替代。我们采访的审核员大多数是肯尼亚本地人，也有一些是从其他非洲国家迁来的移民。这些移民在业务外包公司工作，协助Meta公司审核非洲多种语言的相关内容。其中有些人透露，他们在街头常被认出是外国人，结果常受到当地警察的骚扰甚至虐待，然而，这仅仅是他们所面临问题的冰山一角。一位女性受访者坦言，由于对某些审核决定的不满，邻国某组织竟然获取了Meta公司审核员们的姓名和照片，并在网络上公布，甚至对他们发出威胁。审核员们对此感到度恐慌，并将这些证据提交给了业务外包公司。公司表示会考虑加强工作场所的安全保障，但除此之外，只能提醒员工“自求多福”。

大多数人都不愿在默茜和她的同事们所经历的那种不人道的工作环境中煎熬。然而，令人遗憾的是，全球范围内存在数百万个这样的岗位。我们走访之后，审核中心的工作环境有所改变，我们将在第8章再讨论。像Meta这样的大型公司通常拥有多个外包审核服务中心，这些中心为争取利润高的合同而展开激烈竞争。数据处理工作已深深融入我们的日常生活，无论是社交软件、聊天机器人，还是更为先进的自动化技术，它们的顺畅运行都离不开这一关键环节。若没有审核员在幕后的不懈努力，网络将迅速被暴力和露骨的内容所充斥。

同样，若没有数据标注员精心构建数据集，指导AI（人工智能）识别红绿灯和路标，自动驾驶汽车便无法安全驶上道路。而缺乏AI训练师对机器学习算法的指导，我们也无法创造出诸如ChatGPT（美国OpenAI公司发布的AI聊天机器人）这样的先进AI工具。

AI，在广义上，指的是一种以机器为核心的系统，它通过数据处理从而具备结果推导能力、预测功能以及提供建议的能力。其应用范围极为广泛，既可以执行自动填写邮箱地址这样的日常任务，也可应用于无人机战争中的定向武器系统等高端领域。“AI”这个词更像是一个营销术语，或者更确切地说，它是一个涵盖了计算机视觉、模式识别以及自然语言处理（即处理日常生活中的语音和文字）等诸多技术的总称。然而，这一概念的外延依然模糊，它既能激发人们对超越人类智能潜力的惊叹，同时也警示我们它可能带来的毁灭性风险。

AI已经成为公众热议的话题：有人视其为经济增长的新引擎和科技进步的象征；而另一些人则担忧自动化会导致工人失业，引发不公平的决策，甚至使人类沦为科技的附属品。随着技术浪潮的不断推进，AI的定义也在不断演变和拓展。

近来，人们的注意力集中在为聊天机器人提供核心动力的系统上，即大语言模型（LLM），大语言模型利用统计方法来处理和生成序列数据。这些模型的训练过程涉及庞大的数据集，其中包括从互联网上抓取的大量文本数据。“大”语言模型（如ChatGPT）之所以被称为“大”，主要体现在两个方面：一是其训练数据集规模巨大，达到了数千亿千兆字节（GB）的数据量级；二是模型训练所涉及的参数数量极多，例如，ChatGPT-4的参数数量高达约1.76万亿。参数是提升系统性能的关键因素，它们可以在训练过程中进行微调，从而优化模型在数据中检测模式的能力，并进一步提高其处理新数据时的性能。

当前，我们正处于技术炒作周期的高峰，众多企业正竞相将AI工具整合到各类产品中。无论是物流业、制造业，还是医疗保健行业，都因AI而经历有的变革。AI技术在疾病诊断、设计高效供应链以及货物运输自动化等领域均展现出了应用价值。据统计，2023年全球AI市场的总值已成功跨越2000亿美元的门槛，并以每年约20%的增长率稳步上升。预计到2030年，这一数字将达到近2万亿美元的惊人体量。3尽管AI的发展相对隐秘且晦涩难懂，难以精确统计全球参与该产业的具体人数，但肯定已超过百万。若按目前的速度持续发展，这一规模还将显著扩大。

通过使用AI产品，我们无形中与全球各地的劳动者直接且紧密地相连。不论我们情愿与否，这种联系已经悄然形成。就像品味一杯咖啡时，我们实际上已经参与了一个由咖啡豆到咖啡杯的全球供应链。

同样地，每当我们使用搜索引擎、与聊天机器人交流，甚至只是简单地使用智能吸尘器打扫卫生，我们都在引发全球数据和资本的流动，这种流动将全球各地的工人、公司和消费者紧密相连。然而，许多科技公司在对外展示时，只呈现出亮丽、自主、智能的机器形象，让人们认为机器通过搜索大量数据以自学成才，却刻意隐瞒了这些机器的制造过程，对那些拿着微薄薪水、艰辛训练机器却又被机器所束缚的幕后工作者避而不谈。作为消费者、社会活动的参与者和公民，我们的积极行动能够切实改善这些工人的工作条件，让他们工作得更舒适。

这些工人站在技术变革的前沿，但AI的监控和生产工具正为取代人工而来，即使是那些认为自己的工作会不在此列的劳动者。为此，我们首先需要了解AI的生产过程以及不同系统的运行方式。只有这样，我们才能清晰地看到AI是如何将权力、财富和改变未来的能力集中到少数人手中的。

本书讲述了AI行业工作者们的故事，同时剖析了导致全球资本、网络和就业机会不平等的权力结构。书中揭示了那些鲜为人知的AI幕后工作者的日常工作与生活状态，以及他们如何被刻意隐匿的现实。

我们深入访谈了200多名数据标注员、内容审核员、机器训练工程师、AI伦理学家、仓库工人、劳工组织者和行业专家，揭开了AI产业链的神秘面纱，生动展现了那些常被社会忽视的数字劳工的真实世界。

这些工作者分布于行业的各层面—从在恶劣工作环境中挣扎、缺乏基本劳动保障的低收入且工作不稳定的数据标注员，到在全球尖科技公司总部享受高薪待遇的机器学习工程师。通过追踪AI生产网络中的资金流向，我们能够挖掘出AI的历史根基，并揭示那些至今仍在对其产生影响的殖民时代遗留问题。

本书汇聚了作者10多年的研究成果，每一章节都引领读者跨越地域界限，深入探访在各地服务于AI产业链的幕后工作者的生活。书中共有7位主要人物，分别是标注员、工程师、技术员、创意工作者、仓库工人、投资人、组织者。书中记录均源自真人真事，但为保护个人隐私，作者在部分描述中进行了适当的处理，甚至将多位受访者的经历糅合。书中每章都深刻揭示了从业者的工作环境、社会背景及日常生活，从而让读者更加全面地理解AI生产过程中的人为因素以及这些因素对从业者产生的深远影响。这些人中，有一位乌干达的数据标注员，她觉得自己的工作乏味枯燥，但当地工作机会稀缺，她感到前途无望；一位爱尔兰配音演员，她惊愕地发现自己的声音竟被机器算法擅自合成，而这项技术终或许会取代她；还有一位肯尼亚的政治活动家，他与同事们携手并肩，试图改变只为数字经济中的权贵富人服务的不公平体系。书中展现了这7位主角之间错综复杂的联系，以及他们的一举一动对他人的生活产生的深远影响。

本书篇幅有限，无法详尽探讨AI是如何被生产的及其多样化的应用。比如，在聚焦AI幕后工作者的章节中，作者并未用整章篇幅去描述在恶劣的工作环境中，那些开采科技产品所需关键矿产的矿工，或是在全球各地工厂中组装这些产品的劳工。实际上，这方面的故事还有很多，但我们的目标是超越硅谷的局限，提供一系列全球视角，以便让读者能够更全面地理解AI。本书将引领读者穿越肯尼亚、乌干达、爱尔兰、冰岛、英国和美国，探索AI的全球影响。

《污名陷阱》
1章
污名和优绩制度的神话

拉里在麻省理工学院获得数学博士学位后，便投身于科技行业，工作了30年，他近的一段工作经历是在语音识别领域。然而，时运不济，50多岁的拉里在经历了一段漫长的失业期后，成为一家百货商店的收银员，领着略高于低工资线的微薄薪水。

你是否会感到困惑：为何拥有麻省理工学院高等学位，且有着丰富工作经验的拉里，无法在科技领域求得一份工作？

每当我讲述拉里的境遇，大多数听者都会感到不解与困惑，他们渴望了解拉里背后不为人知的故事。他们的问题似乎都在寻求某种特殊的解释——为何这样的事情会发生在拉里身上，而不是发生在包括自身在内的大多数人身上？然而，鲜有人问我关于这个故事背后的招聘制度，或普遍存在其中的污名化问题。可正是这些问题，使得这些拥有高学历，且工作经验丰富的工作者终陷于长期失业的困境，或屈就于薪水微薄的零售业职位。他们向我抛出问题和那些未被提及的问题，在某种程度上都揭示出，我们大多数人都潜在地相信着优绩制度的神话。诚然，我们知晓人们在各种情况下都会遇到不公的优势或劣势待遇，但当我们听到像拉里这样的故事时，仍会惊讶不已。这恰恰暴露了我们如此固执地坚守着这样的信念：只要做 “对”的事情，努力学习，考入好大学，找到好工作，就能一 帆风顺，而且你的职业生涯不会突然崩塌。虽然，这种信念能为我们带来些许安慰，但现实总会大相径庭。即使你把有的事情都做对做好，你的职业生涯仍会面临突然崩塌的危险。这样的悲剧已经在数百万美国工作者身上发生多次了。

在本书中，我们会认识一些受过高等教育的白领，其中一些人不乏拥有麻省理工学院、哈佛大学等尖学府的高等学位，然而他们却被高薪工作排斥在外。虽然这种境遇并非只发生在受过高等教育的工作者中，但对这类所谓成功人群的关注中，我们会发现一个事实：在美国，即便是那些具优势的工作者，其职业生涯也充满着不确定性。这种不确定性不仅存在于经济层面——长期失业往往意味着原有的生活水平下降，其还涉及社会、人际关系和生存本质的层面。对优绩制度深信不疑的另一面，则是对那些遭遇失业或降级就业人员的污名化。这种污名化使美国工作者在经历了长期失业后，所面临的危机远不止个人财务的崩溃，还危及着他们的亲密关系和对自我的认同。

从经济状况到自我认同，工作者生活的各个方面都充满了不确定性，虽然这种情况并不仅限于失业者，但会在他们身上表现得为明显。优绩制度的神话及其所制造的污名陷阱，正是大多数当代美国工作者充满焦虑的生活的根源。

失业者和污名陷阱
一位高学历的工作者，他的职业生涯本应四平八稳，为何会突然脱轨呢？虽然大学或更高的学历是进入大多数职业岗位的“敲门砖”，但它并非保住工作的“护身符”。诸多研究显示，受过高等教育的工作者一旦因各种原因失去工作，他们便和其他工作者一样，无论受教育程度如何，都可能陷入长期失业的泥淖。更为悲哀的是，那些经验丰富、年长的工作者，实际上更容易被困于长期失业的窘境中。

是什么造成了这样的困境呢？这会是一种广泛存在却鲜为人知的力量，它渗透到美国社会的每一个角落。这种力量强大到足以让工作者过往的教育和职业成就瞬间变得毫无意义。这种力量，即本书探讨的核心——污名。

工作者一旦失业，无论其教育水平或过去的职业成就如何，都会被潜在雇主打上污名化的标签。在优绩制度神话的歪曲透视下——错误地假定一个人的职位可以反映其能力，失业会让潜在雇主对你产生质疑，认为你的工作能力可能存在问题，否则不会失业。此外，如果因为这些质疑和污名，或因种族、年龄等其他因素引发的偏见，抑或只是求职运气不佳，又使失业的求职者在6个月内未能找到工作而沦为长期失业者，那么这将使工作者的污名化进一步加剧。雇主则更会认为这名工作者存在严重的问题。

在相关研究中，研究人员向有实际职位空缺的公司投递了伪造简历，以窥雇主对失业者的污名的态度。这些简历在申请者的技能和资质方面完全相同，一的区别是申请者当前是否存在就业空窗期。研究结果显示，雇主们往往不愿意邀请已失业的申请者参加面试，尤其是当申请者年龄超过50岁时，这种倾向更为明显。

本书深刻揭示了对失业求职者的污名化现象并非仅限于雇主群体之中。任何一个在失业者生活中与其互动的人，都可能对其进行污名化。无论失业者与前同事交流职业心得，还是向配偶或挚友寻求支持，污名的阴影都可能悄然降临。甚至职业发展导师也会污名化那些他们本应给予帮助的失业者。终，失业者将污名内化并开始给自己贴上污名的标签。为了深入了解失业者的心路历程，以及其再就业的重重挑战，同时寻求有效支持长期深陷失业困境的求职者的佳方式，我们须深入探究这个“污名陷阱”。这个陷阱无处不在，它隐藏于失业者生活的方方面面，并通过一系列经历的累积形成了一种恶性循环。随着时间的推移，这种恶性循环使失业者越来越难以挣脱长期失业的枷锁。

为了深入探究失业者应对日常生活中种种挑战的经历，本书选取了139位长期失业者进行深入访谈，这些受访者大多受过高等教育，拥有丰富的工作经验，而且几乎都已年过五旬。

此外，本书还收录了对负责筛选求职简历的招聘人员，以及因人际关系而频繁被联络的在职专业人士的访谈。在本书的附录部分，我详细记述了受访者的身份以及招募与访谈的过程。

虽然本书后续章节探析了高学历工作者如何陷入长期失业的泥淖，以及此种经历的本质，但他们的遭遇只是美国各层级工作者所面临挑战中的一个端版本。在美国资本主义及其优绩制度神话下，工作者一旦遭遇失业或降级就业，便将永无止境地面临被污名化的风险。而且，这种污名化很少是单纯外化的，其终会被失业者内化，使他们怀疑自身的价值。

污名化是一种强大且无处不在的力量。社会学家欧文·戈夫曼（Erving Goffman）是研究污名的先驱，他将污名简要地定义为：将某人分类为“异类”“低劣者”和“有污点者”的结果，并揭示了这种分类是如何影响人们日常互动的。被污名化的经历，本质上是对个人价值的“攻击”，其对个人的影响往往具有累积性。污名之所以具有摧毁其目标群体生活的潜在力量，根源既在于它的普遍性，也在于它的内化性。

令人叹为观止的是，戈夫曼在半个多世纪前对受污名化个体的心路历程的细腻描绘，竟能如此准确地映照出如今失业求职者的境遇。然而，戈夫曼对于污名的剖析，却未能触及一个核心问题：为何某些特质会成为污名的靶心，而其他特质却能幸免？人类在无数方面彼此不同而这些差异中的大多数都被视而不见或不以为意。那么，究竟是何种原因，让失业在美国成了如此醒目的差异性标志，以至失业者在其生活中处处饱受污名之苦？

戈夫曼将污名从其具体情境中抽象出来，而米歇尔·福柯（Michel Foucault）则为我们揭示了失业污名与新自由资本主义制度之间千丝万缕的联系。福柯向我们展示了新自由资本主义市场如何在美国这样的地方，成功作为一种“真言化”制度发挥作用，它成为我们衡量一切事物或个体价值的主要制度。

当失业者的境遇被置于新自由主义的透视镜下时，市场仿佛得出了他们都是无用之人的结论。

换言之，美国新自由资本主义的核心便是优绩制度的神话。在这个由新自由资本主义主导的社会中，其组织方式倾向于接受不受监管的市场结果，因为它或隐或明地假定市场是公平的，尤其是认为劳动力市场的成功是个体价值的体现。

上述假设——成功体现价值——的反面，便是对未能在劳动力市场中取得成功的人的才能、态度或动机的质疑。显然，当我们仅凭他人的就业状况或可观察到的职业成就，就对其个人价值做出评判时，优绩制度神话便在其中发挥了作用。

在本书的每一章中，污名都将以不同的方式出现，我将在此对其及其影响进行剖析。在本书第2章中，我们将直接聆听那些审阅失业求职者申请材料的招聘者的声音。这些招聘者在得到匿名保证后，坦诚地分享了雇主对失业者和年长工作者普遍持有的污名偏见。从他们的讲述中，我们将听到优绩制度神话的响亮声音，看到污名化是如何阻碍失业者和年长工作者找到工作的。即使这些求职者是从麻省理工学院或哈佛大学毕业的佼佼者，且拥有数十年的职业辉煌成绩，也终将难以跨越这因污名而筑起的重重壁垒。

当我向招聘人员询问如何摆脱这一困境时，他们不约而同地提到了“人际关系网”。本书的第3章将深入探讨失业求职者在尝试采纳这一建议时，究竟会经历什么。长期失业的求职者在建立人际关系网的过程中，往往会遭遇重重困境。他们所遭遇的污名和优绩制度神话的影响不仅来自招聘者，还来自自己的人际关系网。失业求职者与招聘人员的互动往往通过在线平台或正式面试进行，而通过人际关系网的求职则更加直接且个人化。后者往往会给失业求职者带来痛苦的打击，让他们感觉自己如同乞丐或二手车销售员般不受待见。

接下来，本书的第4章将深入剖析长期失业的经历及其附带的污名如何削弱个人的身份认同——这不仅是对我们作为有价值的工作者的认同，有时甚至是我们作为合格父母或合法成年人的认同。这些多重身份的认同危机，以及持续不断的焦虑和步入人生深渊的感觉，将形成一种恶性循环。随着情绪危机的加剧，污名陷阱也变得更加难以逃脱，因为招聘人员会将任何负面情绪的表露都视为不合格的警示标志。换句话说，失业者因失业而被打上污名化的标签，又因其对污名感到沮丧而进 一步被污名化。

本书的第5章剖析了长期失业求职者在更为亲密的关系中所面临的种种境遇。尽管婚姻与友情能够提供关键支持，但其也会受到污名化的侵蚀。于是，亲密关系的纠葛形成了另一个恶性循环：求职者不仅在需要支持时得不到支持，而且在他们希望亲密关系充当起支撑幸福生活的重要角色时，这些纠葛又会成为他们情绪混乱的另一源头。情绪混乱又进而加剧求职者求职的困难，因为招聘者在察觉到他们有一丝不安的气息时，便会对其敬而远之。

那么，有什么办法可以帮助改善这一状况呢？本书的第6章探讨了一种以社会学视角为基础的支持模式。在这种模式中，优绩制度神话会受到质疑，个人无法逾越的障碍也被公开承认。这一章将阐述从社会学视角提供的支持将如何促进人们认知造成失业困境的更大的社会力量。这种认知反过来有助于个人对抗污名化的内化。失业求职者需了解失业并非个人之过，其与工作机会无关而减少自责将有助于提升自己的心理健康和求职韧性。后，本书的第7章将探讨失业求职者采取集体行动挑战污名陷阱的前景和障碍；同时，也将反思在新冠疫情初期所实施的政策中可汲取的经验教训，并更广泛地讨论失业污名的顽固性及如何挑战它。

本书中的失业工作者可能正是你我之中的一员。当代美国社会，失业风险如影随形，难以逃避。无论拥有多么瞩目的学历和丰富的工作经验，美国工作者的职业生涯都充满了不确定性，裁员已成为生活的常态。不过，过去并非总是如此。在二战后的时代，大型公司的白领尚可期待终生服务于一家公司。彼时，即使是经济衰退期间，白领被裁员也属罕见。但到了20世纪80年代，工作保障体系开始土崩瓦解。新时代的摇滚明星式的领导者——通用电气 CEO（首席执行官）杰克·韦尔奇（Jack Welch），因经常无视公司盈利状况裁员反而成了华尔街的英雄。美国资本主义自此便“一意孤行”，再未回头。如今，约有 3/4 的美国工作者在其职业生涯中会经历失业，而在近几十年里，陷入长期失业困境的工作者比例一直在上升。

在我写下这些文字时，仍有超过100万的美国人深陷长期失业的泥潭。然而，对失业的污名意味着这一群体在很大程度上是被忽视的。污名将失业的挑战个体化，使其成为失业者的个人问题，而非社会问题。在这样的视角下，长期失业问题在媒体上鲜有报道，在政客们竞选时亦很少作为议题被提出。

本书旨在将聚光灯对准长期失业工作者的遭遇，以及美国资本主义核心中具有污名化功能的优绩制度神话。这束强光或许能帮助我们以全新的视角审视污名陷阱的本质，正是这个陷阱困住了与我们并无二致的人。他们是我们的邻居，我们昔日的同事，我们的朋友，我们的伴侣，甚至可能就是我们自己。摒弃污名的偏见，以全新的视角审视这一问题，是激发我们集体想象力以构建更加公平和富有同情心的社会的关键的一步。