Uber 也做 AI 数据标注：招募全球零工帮大模型打工

送完外卖、开完网约车，Uber 司机和零工们的下一个差事，可能是坐在电脑前给大模型打标签。

据彭博社报道，Uber 正悄悄将它的独立承包商网络扩展到 AI 数据标注领域。他们成立了一个叫 Scaled Solutions 的新部门，专门把平台上的零工分派给各家科技公司，做数据标注、模型测试和本地化工作。

其实这个团队原本是 Uber 自己的内部队伍，成员分布在美国和印度。他们之前干的事情也很接地气，比如测试 Uber App 的新功能，或者把各个餐厅五花八门的实体菜单录入转成 Uber Eats 里的在线菜单。

现在 Uber 决定把这套基础设施开放出来，向其他公司按单收费。

帮自动驾驶标行人，顺便给人肉代码打分

大模型训练背后到底需要多少人肉体力活，业内早就不陌生了。从帮聊天机器人挑出最像人说的话，到在自动驾驶视频里一帧一帧圈出马路上的行人和障碍物，处处都得靠人力堆。

Uber 的第一批外部客户名单里，已经有了几家明星公司。比如自动驾驶公司 Aurora、AI 视频生成平台 Luma AI，以及开发《Pokémon GO》的 Niantic。

为了满足客户需求，Uber 正在加拿大、印度、波兰、尼加拉瓜和美国招募标注员。每个任务的报酬不一样，收益按月结算。招募不同国家和文化背景的人，也是为了让 AI 在面对不同市场时更接地气。

报酬水平到底如何？一位印度工程师告诉彭博社，他负责对比和评估 AI 对复杂编程问题给出的答案，每完成一套评判能拿到 200 卢比，折合下来大约 2.37 美元。

熟悉 Uber 的人可能还记得，这并不是它第一次扎进 AI 圈。早些年 Uber 曾豪掷几十亿美元死磕自动驾驶，直到一辆测试车撞死行人后才黯然关停整个业务。2016 年，他们还收购过认知科学家 Gary Marcus 创办的 AI 实验室。

这次 Uber 不搞烧钱的基础研发了，而是把目光转回了自己最擅长的生意：调动全球廉价劳动力。

为什么重要

我们认为，Uber 这一步走得相当精明，但隐患同样写在脸上。

对于需要数据标注的 AI 初创公司来说，现在多了一个有现成跨国调度能力的供应商。尤其是做自动驾驶和具身智能的团队，Uber 现成的路线数据和跨国人力池，可能比从头找标注外包公司更省心。

但对行业来说，它直接杀进了 Scale AI 这类纯数据标注巨头的后院。传统标注公司靠建立海外标注基地起家，而 Uber 本身就有一套成熟的全球零工支付结算和分发体系，边际成本极低。

问题在于质量控制。给菜单拍拍照或开开车，和让工程师给复杂代码纠错完全是两码事。2.37 美元一套的高阶代码审核，能不能招募并留住真正靠谱的高水平人才，看起来要打一个大问号。

如果任务只是低门槛的图像拉框，Uber 毫无疑问拥有可怕的成本优势；可一旦涉及到高质量推理数据的提纯，零工平台松散的管理模式，很可能会成为它的硬伤。