一家AI公司雇傭找不到工作的專業(yè)人士，教AI做他們?cè)緫?yīng)聘的崗位——然后這家公司被黑客攻擊了。這聽起來像諷刺小說的情節(jié)，卻是正在發(fā)生的現(xiàn)實(shí)。

誰在制造AI的"影子勞動(dòng)力"？

Mercor的商業(yè)模式直白到近乎殘酷：招募高學(xué)歷但就業(yè)困難的專家，讓他們訓(xùn)練AI系統(tǒng)完成自己無法獲得的工作機(jī)會(huì)。

《紐約雜志》上月披露的細(xì)節(jié)更令人不安——這些工人完全不知道自己正在為哪家公司的AI模型服務(wù)；輪班時(shí)間長得驚人；管理層普遍年輕且缺乏經(jīng)驗(yàn)；合同經(jīng)常毫無預(yù)警地終止。

諷刺的是，Mercor的客戶名單堪稱AI領(lǐng)域的"頂流"：OpenAI、Anthropic等頭部實(shí)驗(yàn)室都與其有合作。這些以"安全對(duì)齊"為賣點(diǎn)的公司，其訓(xùn)練數(shù)據(jù)的源頭卻是一片混亂的外包鏈條。

這種結(jié)構(gòu)并非Mercor獨(dú)創(chuàng)。整個(gè)生成式AI行業(yè)都建立在類似的"金字塔"之上：光鮮的產(chǎn)品演示底層，是全球數(shù)百萬標(biāo)注員、審核員、訓(xùn)練師的隱形勞動(dòng)。區(qū)別在于，Mercor把這套模式搬到了美國本土，而且雇傭的是本應(yīng)進(jìn)入中產(chǎn)的專業(yè)人士。

一次攻擊如何撕開供應(yīng)鏈的脆弱

6月底，Mercor向TechCrunch證實(shí)遭遇黑客入侵。攻擊路徑指向一個(gè)名為LiteLLM的開源項(xiàng)目——這是一個(gè)用于統(tǒng)一調(diào)用多種大語言模型接口的工具庫。

TechCrunch審閱的 alleged 被盜數(shù)據(jù)樣本顯示，泄露內(nèi)容包括Slack數(shù)據(jù)和視頻片段，后者據(jù)稱記錄了Mercor的AI系統(tǒng)與受雇工人之間的對(duì)話。這意味著，雇傭Mercor訓(xùn)練AI的客戶，其敏感信息很可能已經(jīng)外泄。

Mercor發(fā)言人的回應(yīng)堪稱標(biāo)準(zhǔn)危機(jī)公關(guān)模板："我們正在第三方取證專家的協(xié)助下進(jìn)行徹底調(diào)查，將持續(xù)與客戶和承包商直接溝通，投入必要資源盡快解決問題。"

但事態(tài)迅速惡化。據(jù)Business Insider上周報(bào)道，承包商已提起五起訴訟，指控Mercor違反數(shù)據(jù)隱私和消費(fèi)者保護(hù)法律。訴狀聲稱，泄露可能涉及社會(huì)安全號(hào)碼、住址等高度敏感信息。

更具沖擊力的連鎖反應(yīng)來自客戶方。Wired本月初報(bào)道，Meta已正式暫停與Mercor的所有合作，啟動(dòng)獨(dú)立安全調(diào)查。對(duì)于一家依賴大客戶信任的B2B初創(chuàng)公司而言，這幾乎是致命打擊。

硅谷真正害怕的不是數(shù)據(jù)泄露

耐人尋味的是各方焦慮的優(yōu)先級(jí)。

承包商關(guān)心的是個(gè)人信息安全和勞動(dòng)權(quán)益；監(jiān)管機(jī)構(gòu)可能關(guān)注隱私合規(guī)；但Meta們的核心擔(dān)憂藏在報(bào)道的字里行間——失去競爭優(yōu)勢。

AI訓(xùn)練方法是各實(shí)驗(yàn)室的核心機(jī)密。數(shù)據(jù)配比、反饋機(jī)制、對(duì)齊策略，這些細(xì)節(jié)決定了模型的能力邊界。Mercor的漏洞不僅暴露了數(shù)據(jù)，更可能讓競爭對(duì)手窺見OpenAI或Anthropic的"訓(xùn)練配方"。

這種恐懼揭示了AI行業(yè)一個(gè)不愿公開討論的真相：所謂"智能"的涌現(xiàn)，大量依賴人工標(biāo)注和反饋循環(huán)。科技敘事喜歡強(qiáng)調(diào)算法突破，卻淡化背后龐大的人類勞動(dòng)網(wǎng)絡(luò)。

Mercor的爭議遠(yuǎn)早于這次黑客事件。訴狀顯示，此前已有三起集體訴訟針對(duì)該公司，指控范圍從工資克扣到虛假招聘承諾。一位前承包商向媒體描述的工作體驗(yàn)是"高壓、不透明、隨時(shí)可能被切斷收入來源"。

這些聲音從未進(jìn)入主流科技討論，直到安全漏洞迫使大客戶不得不回應(yīng)。

當(dāng)"AI取代人類"的敘事遭遇現(xiàn)實(shí)

Mercor的案例提供了一個(gè)觀察窗口，讓我們重新審視技術(shù)變革中的權(quán)力結(jié)構(gòu)。

公司宣傳的邏輯通常是：AI自動(dòng)化提升效率，人類轉(zhuǎn)向更高價(jià)值工作。但Mercor的工人正在經(jīng)歷的是反向過程——他們因自動(dòng)化失業(yè)，又被召回訓(xùn)練取代自己的系統(tǒng)。這不是"轉(zhuǎn)型"，而是同一批人在產(chǎn)業(yè)鏈中的降級(jí)循環(huán)。

更深層的悖論在于知識(shí)權(quán)力的轉(zhuǎn)移。這些擁有專業(yè)背景的工人被要求拆解自己的 expertise，轉(zhuǎn)化為可規(guī)模化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。他們既是知識(shí)的生產(chǎn)者，又是被剝奪知識(shí)價(jià)值的對(duì)象。

開源工具LiteLLM在此扮演了一個(gè)尷尬角色。它本是為了降低開發(fā)者調(diào)用多模型門檻的便利工具，卻因供應(yīng)鏈某環(huán)節(jié)的疏忽成為攻擊向量。這提醒我們：AI系統(tǒng)的安全邊界取決于最薄弱的環(huán)節(jié)，而外包鏈條的每一個(gè)環(huán)節(jié)都在擴(kuò)展攻擊面。

這個(gè)模式會(huì)走向何方？

Mercor的危機(jī)不太可能終結(jié)AI外包行業(yè)，但可能加速幾種趨勢。

大客戶正在重新評(píng)估供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)管理。Meta的暫停決定可能引發(fā)連鎖反應(yīng)，推動(dòng)更嚴(yán)格的第三方審計(jì)和合同條款。對(duì)于Mercor的競爭對(duì)手而言，這是爭奪市場份額的窗口期；對(duì)于整個(gè)行業(yè)，這是合規(guī)成本上升的起點(diǎn)。

監(jiān)管壓力也在積聚。五起訴訟只是開始，涉及勞動(dòng)者分類、數(shù)據(jù)跨境流動(dòng)、AI訓(xùn)練透明度等議題的立法討論正在多州推進(jìn)。Mercor的案例很可能成為政策辯論的引用素材。

更根本的問題或許在于：當(dāng)AI公司聲稱其產(chǎn)品"增強(qiáng)人類能力"時(shí)，能否誠實(shí)面對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的生產(chǎn)條件？消費(fèi)者和企業(yè)采購決策中，"倫理AI"的權(quán)重是否會(huì)從營銷話術(shù)變?yōu)橛残灾笜?biāo)？

Mercor的故事還沒有結(jié)局。調(diào)查仍在進(jìn)行，訴訟將陸續(xù)展開，客戶去留有待觀察。但它已經(jīng)揭示了一個(gè)常被忽視的維度——技術(shù)革命的代價(jià)分配從不均勻，而那些最接近系統(tǒng)的人，往往最后才被聽見。

對(duì)于科技從業(yè)者而言，這是一個(gè)檢查自身供應(yīng)鏈的契機(jī)：你的AI產(chǎn)品中，有多少人類勞動(dòng)被隱藏在API調(diào)用和自動(dòng)化流程之后？這些勞動(dòng)的條件是否經(jīng)得起審視？答案可能不舒服，但回避它不會(huì)讓問題消失。