虐殺、仇恨內容逼他們崩潰!Google外包審查員百萬年薪背後的暗黑心路
虐殺、仇恨內容逼他們崩潰!Google外包審查員百萬年薪背後的暗黑心路
2019.12.17 | Google

據外媒報導,Google及其影片分享平台YouTube的內容審核方式與所有其他科技巨頭一樣,即付錢給外包公司來承擔大部分審核工作。名為Accenture的公司運營著Google在美國最大的內容審核網站,在其位於德克薩斯州奧斯汀的辦公室,內容審核人員日以繼夜地清理YouTube上的「毒瘤」。

最近,美國調查記者凱西.牛頓(Casey Newton)對數十名Google內容審核人員進行採訪,揭示了他們的日常工作,以及由此帶來的各種影響。牛頓的主要發現如下:

Google在美國最大的內容審核設施位於德克薩斯州奧斯汀,那裡有數百名內容審核人員充當YouTube上的「警察」,Google為據信包含暴力極端主義的影片創建了專門的內容審核團隊,並為其配備了數十名來自中東的低薪移民。這些人時薪為18.50美元(年薪約3.7萬美元,約新台幣111萬元),而且已經兩年沒有加薪了。

奧斯汀的內容審核人員被要求每天觀看5個小時的可怕影片。儘管YouTube執行長蘇珊·沃西基(Susan Wojcicki)去年承諾將他們的負擔減少到每天4小時,但仍未能兌現承諾;這些內容審核人員描述說,在工作了短短六個月後,他們就患上了焦慮、抑鬱、夜驚和其他嚴重的心理健康問題。

Accenture的經理們經常強迫員工堅持工作,並拒絕他們休假;Google為全職內容審核人員和承包商提供不同的醫療服務標準,前者有幾個月的帶薪病假,以解決創傷後壓力症候群(PTSD)和其他問題。而承包商幾乎沒有帶薪病假。

Google員工在申請工作時,通常不會被告知內容審核可能引發的潛在心理健康問題。此外,他們往往淡化審核人員實際上必須查看的、令人不安的內容數量;Google正在對某些內容審核人員進行實驗,看看技術干預(如允許員工觀看灰階影片)是否能減少情感傷害。

即使擁有一流的醫療服務和令人羨慕的福利,內容審核仍然可能導致Google員工患上PTSD、慢性焦慮和其他長期的精神健康問題。牛頓採訪的對象包括彼得(Peter),他是Accenture駐奧斯汀網站數百名內容審核人員之一。YouTube將彼得及其同事按照需要審核的內容進行分組,據稱這有助於內容審核人員圍繞其政策積累專業知識。這些內容類別包括仇恨與騷擾、成人色情等。

彼得的工作在內部被稱為「VE團隊」,VE代表暴力極端主義。這是Alphabet需要面對的最嚴峻的工作之一。就像所有涉及日常暴力和虐待的內容審查工作一樣,這對從事這項工作的人產生了嚴重而持久的影響。

在過去的一年裡,彼得目睹了他的同事在工作中因痛苦而暈倒,他看到的影片負擔太重,以至於他請了兩個月的無薪休假。另一位同事因工作引起的焦慮和抑鬱而飽受折磨,飲食困難,不得不因急性維生素缺乏症住院。

彼得已經從事了這份工作近兩年時間,他擔心這項工作會對他的心理健康造成影響。家人一再敦促彼得辭職。但他擔心,他可能找不到另一份薪水這麼高的工作:時薪18.5美元,或每年約3.7萬美元。

彼得指出,自從開始工作以來,他開始掉頭髮,體重也增加了。他的脾氣比較暴躁。當他開車經過他工作的大樓時,即使是在休息的日子裡,他的胸口也隱隱作痛。他說:「每天你都會看到有人被斬首,或者有人射殺他的女朋友。在那之後,你會覺得,這個世界真的很瘋狂。這讓你覺得不舒服,你感覺沒有什麼值得活著的事。我們為什麼要這樣對彼此?」

就像許多同事一樣,彼得是中東移民,會說包括阿拉伯語在內的七種語言。Accenture依靠彼得的語言技能來準確識別仇恨言論和恐怖主義宣傳內容,並將其從YouTube上刪除。

彼得及其同事之前都沒有精神健康問題史,也沒有考慮到這份新工作可能對他們心理產生的潛在影響。Google似乎也沒有想到這一點。在入職期間,該公司沒有為這個領域的員工提供的所謂「彈性」培訓,或開發情感工具來幫助處理大量令人不安的文本、圖像和影片。

對於受暴力影響最深的員工來說,每天目睹數十個或更多謀殺場景帶來了嚴重副作用,讓他們越來越感到焦慮。這些員工還談到肌肉抽筋、進食壓力以及不斷上漲的租金壓力等。而且經理們拒絕讓他們休息,以各種藉口解僱他們,並在沒有任何警告的情況下改變值班時間。

儘管存在這些影響,隨著世界各國政府對科技公司提出更多要求,以監管他們的服務,數以萬計的人報名參加了內容審核工作。儘管有些承包商正在重新評估他們承擔這項工作的能力,但對內容審核人員的需求似乎在擴大。

與此同時,我們對這項工作如何影響從業者仍然缺乏基本理解。我們知道,在YouTube暴力極端主義內容審核團隊中的某些人,以及世界各地從事類似工作的人,都會在工作中患上PTSD和相關疾病,但目前尚不清楚這種影響到底有多大。

本文授權轉載自:網易科技

關鍵字: #Google #YouTube
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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