AI衝擊底層零工!ChatGPT摧毀肯亞4萬人論文代寫產業,為何「AI痕跡抹除工」訂單卻接不完?
AI衝擊底層零工!ChatGPT摧毀肯亞4萬人論文代寫產業,為何「AI痕跡抹除工」訂單卻接不完?

台灣近年政壇「論文門」連環爆,多位政治人物的碩博士學位遭撤銷。爭議多數是抄襲,但「代寫」在法律上的後果更重,學位授予法明定論文由他人代寫者撤銷學位,代寫或招攬代寫的人可罰新台幣 30 萬到 100 萬元。

然而,這門灰色生意接下來可能會自己萎縮,原因與法律無關,而是想作弊的人有了更便宜的選項。

《紐約時報》2026 年 9 月 5 日刊出一篇長篇報導,主角 Teresios Bundi 現年 34 歲,來自肯亞農村,是家族第一個上大學的人。他從 2011 年起替歐美大學生代寫論文,12 年寫了超過 2,500 篇,後來開公司、雇學生。

但 2022 年 ChatGPT 問世後,上述一切在短短幾年內幾近歸零。研究者估計,2020 年代初的高峰期,光是奈洛比就有至少 4 萬人靠替別人寫作業為生。

報導由《紐約時報》科技記者 Adam Satariano 與 Paul Mozur 在奈洛比採訪寫成,無意替作弊產業叫屈,真正要講的是一個更大的問題:AI 對勞動市場的衝擊,最先落在全球線上零工經濟的最底層,而肯亞正是那個底層的縮影。

一篇 7 美元起家,一門養活 4 萬人的「肯亞成功故事」

Bundi 的第一份代寫,是一篇兩頁的短文,題目是藤黃果(Garcinia cambogia)的健康效益。他沒聽過這種水果,也不認識委託的學生,花三小時賺了 7 美元(約合新台幣 220 元)。「那對我是救命錢,我需要那筆錢,」他在奈洛比受訪時說,「那晚我睡不著,準備好要熬夜苦幹。」

接下來 12 年,他一邊念公衛學位,一邊替遠在海外念工程、醫學、資訊科學的學生趕作業,有時一天寫三篇。部分學生乾脆把學校帳號密碼交給他,好讓他跟上作業進度。2015 年畢業後,他放棄公衛職涯,開了代寫公司,每篇收 40 到 70 美元(約合新台幣 1,260 至 2,210 元)。案子從數位平台進來,他分給自己雇的大學生寫。他在大學旁租了一棟房子,擺滿桌子、床墊與高速網路,學生下課來寫、寫累了就睡。

這份收入至少是公衛工作的五倍。 他把錢寄回家給父母,兩位咖啡農當年為了買一台筆電給他上大學,還去借了貸款。他說自己想過幫學生作弊的倫理問題,但認定那終究是學生自己的選擇。他把自己看成家教,還為「一個年輕肯亞人在西方學術圈裡默默活得很好」感到驕傲。

代寫手的新錢在奈洛比看得見,高峰期他們開新款 Subaru、拿最新款手機、在夜店訂專屬包廂。

政府押注線上外包,從未認可的代寫卻最合這套模型

要理解代寫為什麼在肯亞長成一門產業,得先看肯亞的就業結構。每年超過 10 萬名大學畢業生進入一個受薪工作稀少的經濟體,但約 80% 的工作屬於非正式部門,例如外送、營建、路邊攤;青年失業率估計超過 25%。出路匱乏,也點燃了由 Z 世代主導的抗議運動。

對一個「有學位卻無處可用」的世代來說,線上零工看起來就是出路,就連肯亞政府也這麼想。2009 年前後,便宜的高速網路開始進入肯亞,政府把轉錄、資料輸入、平面設計、網站開發與基礎程式撰寫這類線上外包,視為爬上經濟階梯的路徑。代寫論文這類灰色產業從未被官方認可,卻也完全符合這套模型。

2016 年,肯亞政府啟動計畫,訓練大學畢業生使用 Upwork 這類接案平台。2022 年,也就是 ChatGPT 問世的同一年,肯亞通過為期十年的國家數位總體計畫,進一步押注外包與線上零工。「我們只是想要工作,」46 歲的 Frida Mwangi 說。她在 2015 年一邊帶四個孩子,一邊靠轉錄工作重返職場。

學生算了一筆簡單的帳:何必付錢給肯亞人?

Bundi 當時不知道,他正處在網路零工經濟的黃金年代。剛接上全球網路、又渴求工作的高學歷年輕人,從肯亞、菲律賓到印度,在數位經濟的縫隙裡找到機會:接下經濟階梯上層的人不願做的瑣碎工作,換取收入。

2022 年 OpenAI 推出 ChatGPT,全球各地的大學生做了一個簡單的計算,而且這個計算到 2026 年只變得更明顯:既然 ChatGPT 能做,何必付錢給肯亞的接案者?

代寫的案子開始變薄,費率下滑、件數縮水,沒多久整個產業縮到幾乎歸零。「我從沒想過 AI 能做到這種事,」Bundi 說。他關掉代寫公司,一度找不到職涯方向,現在替一個德國政府的發展援助機構工作,協助肯亞年輕人在數位經濟裡找機會。他把自己的經歷當成一則警世故事:「AI 會來找銀行家、會計師,會來找工程師,也會來找建築師。它會來找每一個人。」

牛津大學研究全球零工經濟的教授 Mark Graham 對《紐約時報》說:「不會只有肯亞,凡是出現重大轉型的地方都會發生。AI 進來,把這些勞動市場咬掉了一大塊。」

代寫只是最顯眼的骨牌,轉錄工作 2017 年就先倒了

代寫崩落只是最顯眼的那一張骨牌。肯亞人還透過 Upwork、Fiverr 這類接案平台替海外客戶轉錄會議錄音,或替 Facebook 標記貼文、協助平台判斷哪些內容該留下。這些機會一個接一個枯萎。

AI 衝擊 Mwangi 工作的時間,比衝擊 Bundi 早了五年。她接過的大案子包括轉錄艾利斯島(美國早年移民入境站)移民的口述訪談,也做醫療轉錄。2017 年起,轉錄軟體成為最早落地的 AI 應用之一,她的工資開始下滑,雇主要她改用 AI 產出初稿、再用自己的專業補正。結果 AI 把醫學名詞弄得一團糟,修正比自己從頭打字更花時間,但工作照樣消失。「我的工作完全沒了,」Mwangi 說。她現在替零工工作者爭取更好的報酬與工作條件。

肯亞的外包路線帶來工作,也帶來反彈。替美國科技巨頭服務的外包商因低薪與惡劣的工作條件遭到批評,隨後出現撤退:替 Meta 審核用戶內容的外包商 Sama 縮減肯亞業務,雇人訓練 AI 模型的新創 Scale AI 也停掉部分肯亞營運。

AI 的能力還在往上走。Scale AI 與人工智慧安全中心(Center for AI Safety)合作的一項測試,試圖量化 AI 完成產品設計、資料分析這類線上接案工作的能力。2025 年 10 月,領先的 AI 模型只能完成 2.5% 的任務;到 2026 年 7 月,這個數字升到 16%。九個月內成長超過六倍,而且測的正是線上接案工作本身。

剩下的工作叫「AI痕跡抹除工」

那麼,這 4 萬人去了哪裡?30 歲的 Alex Munyua 是工業化學系出身,因為代寫比本科工作賺得多而入行。產業衰退後他短暫做過資料標註與社群內容審核,如今這些工作也沒了。「有些人回鄉下去了,」他說,「有人試著轉到其他行業,但很受挫,因為找不到正式工作。」肯亞 5,400 多萬人口中約 40% 生活在貧窮之中,儘管有新創圈,科技業的工作依然稀少。

38 歲的 Richard Eshilache 靠代寫建立了一份獲利可觀的事業,2022 年還雇用超過 100 名寫手。他替某些海外學生寫了多年,其中一位畢業時把畢業證書寄給他,「他跟我說,這是我們兩個人的。」Eshilache 現在試著擁抱 AI,轉做修圖與資料標註,但沒有一項的報酬比得上代寫。

肯亞資訊通訊與數位經濟部常任秘書(Principal Secretary)John Tanui 仍堅持肯亞作為外包中心的經濟潛力,說這將「為我們的年輕人打開機會」。

代寫這門生意還剩下的,主要是「人性化師」(humanizers)的工作,專門修改 AI 生成的論文,抹去機器痕跡,好躲過許多大學使用的作弊偵測軟體。2021 年才入行的 Alphline(因擔心影響日後求職,只願透露名字)說,她的生意好得跟以前一樣。

有了 AI,她能接更多案子。先讓 AI 快速產出初稿,再自己一句句改寫。她刻意不用那些把 AI 文字偽裝成人寫的工具,寧可靠自己的手感。「我一眼就能分辨一篇論文是 AI 寫的還是人寫的,」她說,「但對一個沒有人類寫作經驗的學生來說,他們會被抓到。」

換句話說,AI 消滅的是代寫這門生意,而不是作弊本身,這是整件事最諷刺的地方。 想作弊的學生還在,只是供應鏈從「付錢給肯亞人」變成「自己問 ChatGPT,再找人抹掉 AI 味」。

沒人同情作弊產業,但勞動市場的教訓是真的

代寫論文無疑是作弊,說到底也沒必要同情協助國際作弊的人。但肯亞經驗仍有兩個難以迴避的教訓。

第一,AI 最先吃掉的,是那些「有學歷、缺出路」的人靠網路找到的低階知識工作,包括轉錄、標註、審核、代寫。這些工作之所以外包到奈洛比,正是因為它們夠標準化、夠低價,而這兩個特徵恰好也是 AI 最先攻下的。第二,一個國家把青年就業押在線上外包上,等於押在一個價格隨時可能被 AI 壓到零的市場。肯亞在 ChatGPT 問世同一年通過十年數位總體計畫,時機上的反差再明顯不過。

回到 Bundi。他說自己懷念那種與新知識搏鬥、在死線前寫完的智力較量,也懷念從大一陪到研究所的那些學生,「那像是在接受一份平行的教育」。但他更常想的,是如果 2015 年留在公衛領域會怎樣:「我那些 2015 年畢業就進公衛的同學,都一路升上去了。現在如果我回去,得從基層做起,替一個才畢業一年的人工作。」

延伸閱讀:一句「幹嘛」引爆脆9.5萬讚!故宮南院小編如何把嬰兒枕、馬關條約,變民眾進館理由?

資料來源:《紐約時報》、學位授予法、Remote Labor Index、臺灣銀行牌告匯率

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
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精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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