DoorDash 推出了一款名为 Tasks 的新应用，招募用户通过拍摄自己做家务、烹饪、导航等日常活动的视频，为训练生成式 AI 和人形机器人提供视觉数据。虽然该平台标榜时薪达 15 美元，但由于任务时间极短，实际收入微薄。这种模式不仅让用户在严格的算法监控下进行机械劳动，还引发了关于隐私边界和零工经济异化的深刻担忧。
什么是 DoorDash Tasks？
这款应用与外卖配送无关，它的本质是为 AI 开发者收集人类行为数据。通过让真实的人类佩戴手机支架记录动作，AI 和机器人能够学习如何理解物理世界。
- 数据用途：成千上万段折叠衣服或操作厨具的视频，可以教会机器人如何通过视觉识别并完成相同动作。
- 任务门槛：极低。只需通过手机记录移动物体、洗衣服、换灯泡或煎鸡蛋等简单动作。
- 地区限制：目前在美国部分地区可用，但受劳动法保护较严的州（如加州、纽约州）被明确排除在外。
异化的劳动：被算法操纵的日常
在实际体验中，用户不再是“生活者”，而是为 AI 打工的摄像头支架。为了满足数据质量要求，劳动过程变得枯燥且受限：
- 严格的视觉监控：手机会不断发出提示音，提醒你的双手必须出现在画面中。如果衣物遮挡了手指，任务就可能失败。
- 破碎的报酬结构：虽然名义时薪为 15 美元，但具体任务通常只需一两分钟。例如，洗 10 件衣服的预估收入仅为 0.37 美元。
- 机械化的动作：煎鸡蛋任务要求从敲碎到煮熟全程不得断镜，并需保持最终状态静止。
“哪怕我把任务拖到鸡蛋都要煎糊了，最多也只能赚到 5 美元。”
隐私与道德的灰色地带
由于 AI 训练对真实环境有需求，Tasks 鼓励用户在公园、博物馆等公共场所进行导航拍摄。但这导致了规则与现实的冲突：
- 难以执行的禁令：DoorDash 规定严禁拍摄未成年人、个人隐私或未经许可的路人。但在拥挤的公共空间，这几乎不可能做到。
- 职业尊严的丧失：用户在公共场合为了几美分的报酬，佩戴手机支架四处窥探，这种行为往往会让自己和周围人感到不安。
- 家庭空间的侵入：为了完成任务，用户不得不向科技巨头展示自己的脏衣服、洗手间或私人起居细节。
AI 零工经济的“暗淡未来”
开发者将这类低薪、临时的体力劳动视为零工经济的进化版。但对于普通人来说，这更像是一种微型剥削。
- 收入微薄：完成数个任务后的收入甚至不足以支付拍摄时消耗的食材费。
- 资本获利，人类打杂：生成式 AI 和机器人产业获得了数十亿美元的投资，而真正提供底层训练数据的普通人，得到的只是“零头”。
- 职业替代的前奏：讽刺的是，人类正在通过这种廉价的视频录制，加速教会那些未来可能会取代他们工作的机器人。