50万人的“零花钱”，没了

不久前，亚马逊在Mechanical Turk的官网上写下了这样一行字，正式宣告了这个成立21年之久的人工数据标注平台的关停，这也意味着一个时代结束了。

“我们定期评估旗下的项目、工具与服务，并据此做出调整。经评估，我们决定关闭AWS Mechanical Turk，2026年9月30日生效。”

要知道，Mechanical Turk的巅峰时期有超过50万名注册工人，它的标注任务分发到了190多个国家。它教人类给机器画框、转写语音、判断一段推文是否含有种族歧视，也顺手发明了“零工经济”这个词。

一个让人“假装成机器”的平台

Mechanical Turk诞生的初衷很简单，2005年，亚马逊的电商目录里有太多商品需要分类、去重、纠错，而当时的算法还干不了这种需要常识的活。

于是，贝索斯提出了一个想法，与其等算法变强，不如把这类人类轻松、机器困难的任务，拆成碎片，通过互联网分发给全球的闲散劳动力，再用API把它们接回程序里，让人看起来像一段可以被调用的计算能力。

之后，就看到一件件工作被拆成几十秒的微任务，单价几美分，挂到网上，并让全世界任何一台电脑前的人来抢。这一套流程快、便宜、可弹性伸缩，不需要雇佣任何人，不需要签任何合同。

至于它的名字——Mechanical Turk，则来自18世纪的一个骗局。“Mechanical Turk”是一台号称会下棋的自动机器，但最后人们发现箱子里其实藏着一位真人棋手。

贝索斯决定以此来命名这个人工标注平台，并且毫不掩饰地形容它是“人工的人工智能”，意为表面是AI，箱子里全是人。可没人预料到的是，这个平台甚至成为了整个机器学习复兴时代的地基。

尽管在相当长一段时间里，它确实只是一家公司的基础设施。亚马逊用自家工人给零售网站的商品数据打标签，后来这套人力网络又支撑起了SageMaker机器学习服务。

但慢慢地，MTurk成了学术界的默认实验场，行为经济学、心理学、社会学的研究者用它招募被试、发放问卷、做行为实验，一篇篇论文里会老老实实标注“本研究通过 Amazon Mechanical Turk 招募被试”。

这里不得不提到李飞飞做ImageNet时的一段经历，起初她选择雇本科生标注，每小时10美元，可是按那个速度标完整个数据集要19年，之后她选择改用MTurk，结果是2008到2010年，167个国家的近5万名工人在两年里就标完了1400万张图，效率提升了近10倍。

此后十年，几乎每一次AI突破的背后都有MTurk，情感分析、语音识别、内容审核、自动驾驶场景里藏着一个个被人类描出的行人框。据报道，2022年OpenAI打磨ChatGPT训练数据时，也仍然在用这个平台做质检。

它同时养活了另一样东西，“零工经济”，作为学术概念，它直接来源于对MTurk的研究。菲尔·琼斯在《后工作时代》里写，平台宣传“随时随地可以工作”，但工人为了维持生计，每天要花几小时刷页面、等待、抢单，还常常在任务被无理拒绝后一分钱都拿不到。