“我不是牛馬，而是牛馬的飼料。”

這是演員邵逸凡在經(jīng)歷AI面試后的第一反應。

當她盯著屏幕上“120美元/時”的邀約，以為自己拿到的是一份體面的“AI教導合約”，自信自己是揮鞭的馴獸師。

真正的現(xiàn)實卻是，她幾乎被這場面試榨干。

在Mercor的面試流水線上，平臺要求她交出過往真實項目的核心邏輯、判斷鏈路與隱性經(jīng)驗——那些耗費數(shù)月、價值數(shù)百萬美元的職業(yè)結(jié)晶。

所謂“高薪體驗”，不過是用幾百美元的快錢，換走她幾十年積累的專業(yè)價值，并在后臺被高速轉(zhuǎn)化為可交易的訓練樣本。

AI面試，看似是科技加持下的新模式，實則是一場精巧的“智力折價”。

而在另一端，平臺正處于資本驅(qū)動下的狂飆階段。

10月底，Mercor宣布3.5億美元C輪融資、估值飆升至百億美元，三位22歲創(chuàng)始人成為“最年輕白手起家億萬富翁”。

這一切發(fā)生得如此迅猛，仿佛一體兩面——一邊是財富神話，一邊是勞動力的無聲崩塌。

但Mercor的商業(yè)模式繞開機構，直接從個體身上“提取”知識資本，以極低成本將它們商品化，再反哺給訓練模型，撬動原本牢固的行業(yè)護城河。

在AI時代，這或許是最“成功”的商業(yè)模式：它既不創(chuàng)造產(chǎn)品，也不提供服務，而是設計出最精巧的系統(tǒng)，完成對知識資本本身的規(guī)模化、低成本“收購”。

時薪120美元，教AI取代我自己

這是一個關于“喂養(yǎng)”的隱秘故事。

最近，演員邵逸凡碰到了一件天上掉餡餅的事。一份來自Mercor平臺的Offer，赫然寫著：時薪120美元。

按現(xiàn)在的匯率，這就是時薪800多塊人民幣。也就是說，上一天班，能拿六七千塊。要知道，現(xiàn)在市面上的AI數(shù)據(jù)標注民工，時薪普遍只有20美元。

▲Mercor平臺的任務售價16~100+美元/時，一天大約工作幾個小時不等。

邵逸凡一開始也是不信的。畢竟，這平臺之前名聲不太好，屬于那種“面試兩小時，加上自己也有花了幾小時面試卻毫無結(jié)果的負面經(jīng)驗，內(nèi)心生出高度的懷疑，這會不會又是一場“數(shù)據(jù)收割”？

她索性甩甩腦袋，無視了這封郵件。然而，這一次，翻倍的時薪讓她心動了。

她決定“咬鉤”，再次踏入那套熟悉的流程：開啟攝像頭，面對AI面試官，完成又一個免費的測試任務。盡管她自認回答得十分混亂，半天后竟真的收到一份5小時的試用合約。

只是時薪只有承諾的一半——60美元。

這讓她在一絲竊喜之余，但更多是困惑——“它到底在測試什么？是我的專業(yè)能力，還是僅僅我的反應模式？”

很快，任務的真正面目逐漸清晰。

這個任務根本不是讓你陪AI聊天，也不是讓你教AI怎么說人話。任務極其變態(tài)：

讓你去刁難AI。你需要提出極其復雜的商業(yè)問題，比如估算某行業(yè)的市場規(guī)模，構建復雜的財務模型。難度必須大到讓AI卡殼，讓AI腦子燒壞。

然后，重點來了。你手里必須有“正確答案”。你需要手把手教AI，怎么做是對的，怎么做是錯的。并且，平臺有一條紅線：不能用AI生成的答案，也不能用網(wǎng)上的公開案例。

這一刻，邵逸凡內(nèi)心從“找到高薪工作”的興奮，瞬間轉(zhuǎn)為震驚和強烈的道德不適。

這幾乎就是赤裸裸的暗示：得用真實項目的真實數(shù)據(jù)。

平臺甚至赤裸裸地問：你愿不愿意把之前的真實項目報告，抹掉敏感信息后傳上來？

這就很要命了。一個頂級的咨詢項目，那是團隊幾個月熬大夜熬出來的，那是無數(shù)頭發(fā)換來的。一個從業(yè)者，干了幾年，手里攢下來的深度案例，可能也就十幾個。

這是什么？這是你的職業(yè)護城河，是你的飯碗，是你安身立命的本錢。

現(xiàn)在，Mercor拿幾十美元的時薪，就要把你幾百萬的智慧結(jié)晶買走。這哪里是工作？這分明是在讓她背叛前團隊和客戶的信任，將價值數(shù)百萬的智慧結(jié)晶廉價出賣。

更讓人窒息的，是那種徹底的“非人感”。

以前我們上班，好歹能跟同事摸個魚，能跟老板吵個架，能積累點人脈。哪怕是去搬磚，工頭還會給你遞根煙。但在Mercor，你面對的只有屏幕和攝像頭。

沒有反饋，沒有人類，只有冷冰冰的倒計時。

為了防止你摸魚，電子眼全程盯著你。你想燒壺水？暫停計時。外賣來了去拿一下？暫停計時。想帶薪拉個屎？對不起，先暫停計時。

普通工作至少能“帶薪拉屎”、出去買咖啡，但這個工作完全無法摸魚。這意味著，想拿到5小時的錢，實際花費遠遠超過5小時。

這30個小時的“賽博搬磚”，讓邵逸凡看透了那個血淋淋的邏輯：

當公共數(shù)據(jù)的礦藏被挖掘殆盡，AI的鐮刀終于揮向了人類最后的壁壘——“專家知識”。那是你在江湖里摸爬滾打十幾年才懂的“Know-How”。

以前常說“教會徒弟，餓死師父”。但在AI面前，這話太輕了。你教會了它，它不是讓你餓死，它是直接把你的桌子掀了，把你的鍋砸了，順便把整個行業(yè)都埋了。

更絕望的是，在這個體系里，你是“日拋型”人才。你的案例一旦輸入，就固化成了大模型的參數(shù)；你的價值一旦被提取，就淪為了廢棄的樣本。

這不僅是邵逸凡的困境，也是很多人面臨的困境。

▲來源：David Plunkert

一場關于數(shù)據(jù)的“收割”游戲

這事兒不僅邵逸凡遇到了，很多人都遇到了。大家普遍的一個疑惑是：這破AI面試怎么跟鬧著玩似的？

有人被面試官瘋狂放鴿子；有人收到了Offer，結(jié)果發(fā)現(xiàn)發(fā)件人的領英是假的，查無此人；甚至有個老哥，才工作了9個月，愣是被Mercor評定為“全球頂尖人才”，進入了所謂的“前1%人才池”。

▲ 虛假的受聘郵件，發(fā)件人的領英頁面是假的

連這哥們自己都懵了。他為了測試，用同樣的內(nèi)容面了三次。前兩次掛了，第三次過了。為啥？可能是因為在第三次面試時，他調(diào)試了攝像頭的角度，還調(diào)了麥克風。

合著在AI眼里，你是不是人才不重要，你的“像素”高不高才重要。

也正因為如此，不少求職者認為，這套AI面試工具正在收集他們的個人數(shù)據(jù)：

你的面部輪廓、微表情、眼球轉(zhuǎn)動的頻率，被攝像頭一幀幀拆解；你的聲紋、音調(diào)、語速、甚至尷尬時的停頓和口音，被麥克風一點點錄入。

最驚悚的一個細節(jié)是：多位求職者報告，那個AI面試官聊著聊著，竟然開始模仿他們的語音語調(diào)說話。這讓他們堅信了自己的判斷。

合同里的監(jiān)控條款和免責聲明，更是看得人脊背發(fā)涼。

有較真的求職者特意找律師審了那份CIIAA

（保密與發(fā)明轉(zhuǎn)讓協(xié)議）

如果說第一階段采集的是“你是誰”，第二階段就是系統(tǒng)性提取“你的腦子里有什么”。面試的技能測試和深度問答是爭議核心。

AI會結(jié)構化地追問你的過往項目，拆解技術與業(yè)務細節(jié)，深挖決策邏輯，索要真實問題場景及解決方案。

很多求職者還遇到重復提問、被打斷、測試耗時長、流程不透明的問題，最后往往被歸入"人才池"而不是直接錄用。

這些內(nèi)容本質(zhì)上是稀缺的人類實戰(zhàn)經(jīng)驗：軟件開發(fā)的真實調(diào)試過程、醫(yī)學或法律領域的專業(yè)推理、產(chǎn)品運營金融領域的真實決策邏輯。對大模型訓練而言，這類非公開數(shù)據(jù)極具價值。

翻看這些工作的面試要求——寫代碼并解釋思路、撰寫法律分析或醫(yī)學診斷、深度分析商業(yè)案例、精細標注圖片視頻、設計AI難題并提供高質(zhì)量答案……

任務被設計得與AI實驗室的數(shù)據(jù)需求高度重合，對應了RLHF

（基于人類反饋的強化學習）

（基于AI自評的人類樣本）

面試者們反映說，為了得到AI想要的答案，Mercor的面試系統(tǒng)被設計了追問機制。

例如，有人遇到8道題，根據(jù)回答不斷深挖，“只要你敢舉例子，它就敢追問”。

面試官還非常喜歡問專業(yè)問題，有用戶被問到“URL縮短系統(tǒng)系統(tǒng)的經(jīng)典設計”，“AI在法律科技行業(yè)的發(fā)展方向”。

你以為在完成"測試"，實則輸出的內(nèi)容已是"現(xiàn)成訓練樣本"。

一場面試下來，Mercor完成了三件事：

①通過攝像頭和麥克風采集你的生物特征；

②通過專業(yè)對話套取獨家經(jīng)驗和思維鏈來訓練AI；

③讓你進入"人才池"，實為以小時工或合同工形式持續(xù)進行數(shù)據(jù)標注和模型修正。

面對這些問題，求職者能做得不多，反應呈現(xiàn)兩極分化：要么無奈接受，要么主動退出。

“總得站在歷史正確的一邊”

就在“邵逸凡們”盯著空白的郵箱苦等回音時，大洋彼岸的香檳已經(jīng)開得震天響。

10月底，Mercor宣布融資3.5億美金，估值直接干到了100億美金。這是什么概念？一家做“人肉數(shù)據(jù)”的公司，比很多硬核科技公司都值錢。

幾乎同一時間，三位22歲創(chuàng)始人Brendan Foody

（CEO）

（CTO）

（董事會主席）

如今，作為“硅谷增長最快的初創(chuàng)公司”，Mercor的年化收入已接近4.5億美元，也就是說，每天進賬超過150萬美元。

Mercor是怎么這么快發(fā)家的？首先是趕上了好時候。

隨著公開數(shù)據(jù)消耗殆盡，AI公司曾嘗試向高盛、安永這些機構買數(shù)據(jù)，但都被拒絕了。于是，Mercor看到了其中的縫隙。直接招攬前員工，從個人經(jīng)驗里挖掘那些藏在腦子里的專業(yè)判斷、推理邏輯和細致反饋。

▲Mercor CEO Brendan Foody在TechCrunch Disrupt 2025上回應數(shù)據(jù)版權爭議

"這些公司總得站在歷史正確的一邊，"Brandon說。

他的邏輯很簡單：等AI公司拿到足夠數(shù)據(jù)，訓練出比人更聰明的模型，大家還得求著買。模型貴，但總比雇幾百個分析師便宜。

尤其當Meta花143億美元收購了Scale AI后，各大AI實驗室紛紛轉(zhuǎn)投Mercor這個"中立方案"。

Mercor主打一個“恐怖交付”：別人啟動項目要兩四周，它只要48小時。

怎么做到的？把人當耗材用。

2025年11月中旬，Meta的一個項目里，5000名標注工人在凌晨三點收到了“死亡郵件”——你們被裁了。第二天上線，任務全空。沒過幾天，一個換湯不換藥的新項目上線了，但時薪從21美元降到了16美元，被裁的員工收到新邀請，要求重新簽約。

一邊用高薪把人騙進來，一邊用這種騷操作壓低成本。資本家看了都要流淚，這哪里是創(chuàng)業(yè)，這是在卡Bug。

很多人覺得AI是高大上的，是理性的，是文明的。錯！AI的屁股底下，坐著的都是無數(shù)“隱形勞工”的血汗。

AI不說臟話，不是因為它有道德，是因為OpenAI早期在肯尼亞雇了一群時薪2美元的勞工。這群人每天的工作就是看暴力、色情、血腥的內(nèi)容，然后打標，教AI“不能說這個”。

AI世界的所謂“清潔”和“光明”，全是靠這些邊緣勞力的精神創(chuàng)傷換來的。

Mercor不過是把這一套玩得更溜了。它把肯尼亞勞工換成了全球的行業(yè)專家，把時薪2美元換成了幾十美元

（雖然還要被砍一刀）

但本質(zhì)沒變。這仍然是一場建立在“數(shù)據(jù)剝削”之上的狂歡。

人們無償或廉價地貢獻出畢生所學，這些知識被系統(tǒng)性地打包成商品，賣出了天價。而貢獻者，最終只得到了一個“被優(yōu)化”的結(jié)局。

這或許就是技術革命的另一面：那些支撐起時代躍遷的個體，常常只被留在歷史腳注里，連名字都無人提起。

文/朗朗

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