AI亮麗背後,有人為你「負重前行」!屢爆低薪、欠款⋯數位血汗工廠怎麼回事?
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AI亮麗的背後,是有人為你「負重前行」!這些人的工作具體是什麼?

AI技術的變革不只為人類帶來巨大的便利,也撼動了全球產業。然而在這高科技技術的背後,相當依賴大量且廉價的勞工,這些勞工辛勤工作,卻面臨延遲付款和削減薪資等問題,凸顯了AI產業背後的勞工權益。

《The Washington Post》報導,不論是在網咖、擁擠的辦公室還是家裡,許多來自菲律賓的年輕員工不停地「標註」美國公司訓練AI模型所需的海量數據。

舉例來說,工人區分影片中的行人與路樹,用於開發自動駕駛算法;他們標記圖像,以便AI可以生成政治人物和名人的描述;他們編輯文本資料,以確保像ChatGPT這樣的語言模型不會生成無意義的胡言亂語⋯⋯。

一個有用的ChatBot極度仰賴訓練模型時投入的資料
圖/ Canva

這些支撐著人工智慧的數學模型透過分析大型數據集變得更加聰穎,而這些數據集需要準確、仔細並且可讀性高,才能發揮作用。「垃圾進,垃圾出」這句話在AI領域同樣適用,低品質的數據會導致低品質的人工智慧,而為了產出經過標記的優良訓練材料,這項產業目前廣泛吸納了許多缺乏規範的人力資源。

菲律賓就是這類AI標註產業的最大宗的人力來源之一,根據非正式的政府估計資料,有200多萬人從事這種數位群眾外包(crowdwork)工作。

一名從事該產業的前員工表示,至少有1萬名員工在一個名為Remotasks的數位外包平台上從事這類型的工作,而這間公司正是由著名的AI標註資料企業Scale AI所擁有,Meta、微軟以及OpenAI都是這間公司的客戶。

AI標註資料企業Scale AI擁有Meta、微軟以及OpenAI等許多大客戶
圖/ Scale AI
拖欠薪資、低薪⋯⋯「數位血汗工廠」怎麼回事?

剝削的情況層出不窮,許多工人皆表示完成工作後,他們的薪水被延遲給付、減少甚至取消,而這些人的收入有時甚至比當地的最低工資還少(菲律賓的最低工資因地區不同,從每天6到10美元不等)。

而根據工人訪談以及內部公司消息,Remotasks與母公司Scale AI的問題不僅有低薪與延遲給付等,工人尋求救濟的途徑也屈指可數。人權組織和勞工研究者表示,Scale AI是眾多美國人工智慧公司裡,沒有遵守海外工人基本勞動標準的公司之一。

Scale AI的官網上表示支付薪資時已經考慮了當地的生活成本

一位名叫查里斯(Charisse)員工表示她花了4小時完成了一項本應得到2美元的工作,但最後只得到30美分。甚至有員工表示在他被公司開除後,本來累積的薪資一毛錢都沒拿到。

菲律賓德拉薩爾大學,研究數位勞工的教授索利安諾(Cheryll Soriano)表示,像Remotasks這樣的平台規避了勞工法規,例如最低薪資和公平合約,取而代之的是採用他們獨立設定的條件。

總而言之就是「就是完全缺乏標準」。人工智慧倫理學家利戈特(Dominic Ligot)甚至將這些新興工作場所稱為「數位血汗工廠」(digital sweatshops)。

工廠
人工智慧倫理學家利戈特(Dominic Ligot)將這些新興工作場所稱為「數位血汗工廠」
圖/ Pixabay

雖然Scale AI的發言人法蘭科(Anna Franko)表示,Remotasks的薪資給付系統正在不斷改進,延遲或缺少付款的情況極為罕見。但根據Remotasks內部平台的資料,主管對於延遲或拖欠薪資的通知卻很常見,甚至不會對其作出任何解釋。

「工人智慧」還是「人工智慧」?這類產業規模與產值有多大?

根據市場研究機構Grand View Research的數據, 到2030年,全球數據收集和標註行業規模預計將達到171億美元 。而根據國際勞工組織(ILO)2021年的一項研究,世界上絕大多數網路自由業都由全球南方的工人從事,僅印度和菲律賓就占了近一半。

Starship 無人配送機器人在美國匹茲堡過馬路|Pittnews
自動駕駛算法背後需要依靠大量工人標誌,區分影片中的行人與路樹。
圖/ amazon

這是AI產業金字塔底部的一部分。雖然人工智慧通常被認為是無需人類參與的機器學習(machine learning),但實際上這項技術非常依賴勞力密集型工人,而且這些工人往往受到剝削。菲律賓的勞工組織便強力抨擊,政府沒有為他們監管像Remoftasks這樣的平台,官員反而表示會扼殺這樣一個新興產業。

目前AI產業的爭論大多圍繞在關於道德和監管與否的部分,人工智慧是否存在偏見或是未來會失控與人為濫用。但研究人員表示,這些打造AI科技的公司,同時也在壓榨著大量勞力。

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資料來源:The Washington PostThe Washington PostThe Washington Post

責任編輯:陳建鈞、林美欣、高敬原

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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

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方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

方睿科技
方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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