人工智能将取代哪些工作还不一定，但确定的是已创造了一种新工作：人工智能的资料工人。

这些人遍布全球，且拥有高学历，熟悉高科技，然而他们的工作内容单调、重复、枯燥乏味，薪资微薄，他们是外包企业的外包工程师，也是寄生上流科技的最下游生物。

「我每天的工作，就是不断的把照片上的人脸圈出来，」来自委内瑞拉的蜜雪儿（Michelle Muñoz）说，这份工作她已做了两年，就像传统工厂生产线工人，每天做着无止尽、重复的工作。

令人讶异的是，之前她是一位牙医师，还有自己的诊所，却因为经济不景气被迫结束经营。而她现在所做的「圈脸」工作，其实就是我们每天常看到的各种美颜相机、人脸辨识、变脸软件的基础工程。

根据 BBC 报导，光是亚马逊（Amazon）公司每个月雇用的这些「资料工人」，至少超过 1 万，主要来自美国和印度。亚马逊 CEO 贝佐斯 2005 年就说过，「artificial artificial intelligence」（人工打造的人工智能，网络圈常称工人智慧）是公司未来发展的关键，甚至还有个新潮好听的名词叫「群众外包」（crowdsourcing）。

在所有神奇的人工智能应用中，最关键的元素可简化成两个，第一是算法，第二是数据。

好的算法可以创造奇迹，运用较少、较差的数据就能做出好结果，而数据则是人工智能发展的硬道理，只要拥有够好的数据数据库，理论上就可以为所欲为。因此全球最强大的人工智能，几乎都出自掌控大数据的公司之手，象是亚马逊、Google、Facebook、腾讯、阿里巴巴等，而这些公司最需要的就是源源不绝的数据，来训练各种人工智能系统。

想象人工智能是一只强力的召唤兽，各家公司就是召唤兽的主人，想让你的召唤兽变得更强，就需要不断喂食肥料，而肥料要从哪来？游戏里你得自己去肝（燃烧你的肝花时间去收集材料）出来，在现实世界，来自全球的资料工人，随时待命为你服务。

基础的机器学习模型，一定会需要两种资料，第一是训练用的资料，第二是测试用资料。

训练用的资料就像学生的参考书，往后翻就有答案。举例来说，要训练一个能辨识性别的人工智能，训练资料形式如果是照片，那么每张照片就要标注正确答案，也就是照片中人物的性别。但是要去哪里找有标注性别的照片呢？

我们都已经帮 Google 跟 Facebook 做好这份工作了，然而如果需要更多照片，或是更复杂的标注，比如说要辨识人的五官、头发的位置，那就需要更精细的处理，也就是大量资料工人上场的时候。

这种工作的涵盖范围没有极限，可能是在影片中标记树木、红绿灯，或是听一段声音，判断是男声女声，而这些微小的工作，就成为各种人工智能系统的肥料，象是自动驾驶、语音辨识，帮助它们不断成长、进化。

这些资料工人的学历几乎都在大学以上，其中还有半数是信息跟工程领域毕业，但根据国际劳工组织调查，他们的平均时薪介于新台币 45 元到 150 元，亚洲地区工人每小时约可赚到新台币 70 元，这个数据远低于一般薪资，然而对许多人来说却是最好的选择，特别是那些局势动荡的国家。

「在难民营里找工作显然不太容易，这份工作不需要面试或履历，又可以远端赚钱。」来自叙利亚的阿米德（Yahya Ayoub Ahmed），内战时逃离故乡，现在住在伊拉克境内的难民营，他在这里接受救援组织的训练，学会一些英文和计算机技术，因此成了资料工人。

然而这种工作充满各种风险，由于雇主多半来自已开发国家，光是要正确支付工资，有时候都需要克服重重难关，毕竟像伊朗、伊拉克等国家的跨境金流，不像北美或欧洲那样单纯。更别提许多雇主在交件后，就神隐无踪，工作者也求助无门只能认栽。

运气好的时候，一天可以赚新台币好几百元，或许没办法称得上好日子，但至少可以吃得不错。国际劳工组织也呼吁各国政府与企业，应设法保护这些资料工人的权益，维持整个系统的持续运作。

半个小时赚 1 块钱

目前有几家专门在协助资料工人外包的企业，象是 Figure Eight，他们建立一个认证的平台，让 Google、Microsoft、Oracle 等大型公司可在这发项目，而工作者则自行接案。

记者实际注册测试，完成教学后，第一份工作是协助确认 Linkedin 用户的工作经历是否跟系统数据库相符合，大约花了 20 分钟时间，完成 20 份用户资料检测，收入则是非常宝贵的 3 分美元（约新台币 1 元）。这是目前平台上最低阶的工作，毕竟只是一个 Level 0 的工人。升等之后，就能接到更好的案子了（吧）。

如果你觉得这份工作跟人工智能无关，那就大错特错了。这份工作看起来象是在检查 Linkedin 用户资料，根据推测，这应该是在帮某款人工智能检查答案。应该是某家公司写了一套系统，让用户只要输入姓名，就可以快速找到前一份工作或目前的工作。而记者所做的就是在帮这套系统「检查」答案是否正确。

经过小小的体验，可以确认这份工作不好赚，同时也不是简单的工作。至少你需要不太差的英文能力，并熟悉计算机网页操作，才能有效率的进行。相对于提供的薪水，对一般人来说实在不划算。

但与此同时，这世界可能有数以万计的人，却依靠这样的平台过活。我们随手可得的这些人工智能应用背后，就是这些工人的无数微小工作累积而来。