界面新聞記者 | 徐魯青

界面新聞編輯 | 姜妍

每天，全世界的人們打開電腦，輸入問題，等待幾秒鐘，一段來自AI的回答就出現(xiàn)在屏幕上。然而看起來高效智能的技術(shù)，并非在真空中運行。

牛津互聯(lián)網(wǎng)研究院研究員詹姆斯·馬爾登試圖把視線從屏幕移開，追問支撐AI運轉(zhuǎn)的物質(zhì)條件是什么。在肯尼亞，內(nèi)容審核員反復(fù)接觸暴力影像；在冰島，支撐AI的數(shù)據(jù)中心飛快消耗著電力；在愛爾蘭，一些配音演員發(fā)現(xiàn)，自己的聲音被用于訓(xùn)練 AI，卻未被告知，也未獲得補償。這些故事被他記錄在《投喂AI》一書里。

在與界面文化的對談中，馬爾登將人工智能描述為一臺抽取機器，智能并不憑空產(chǎn)生，它在持續(xù)吸納人類勞動、知識與自然資源。從藝術(shù)家的創(chuàng)作成果，到為數(shù)據(jù)中心供能的水、電與礦產(chǎn)。

在馬爾登看來，這種運作方式并非斷裂，它繼承了平臺經(jīng)濟乃至更早資本主義形態(tài)中的抽取邏輯，同時又在強度上發(fā)生了變化。正因如此，如果不理解AI是如何被“投喂”出來的，我們也就難以理解，它正在如何重新組織勞動、分配價值，并改變?nèi)藗兣c技術(shù)、資源和彼此之間的關(guān)系。

01 打破AI神秘主義的想象

界面文化：最早是怎么開始寫這本書的？

詹姆斯·馬爾登：這本書源自我們在牛津互聯(lián)網(wǎng)研究院參與的一個研究項目，它隸屬Fairwork項目，核心目標是理解數(shù)字平臺勞動者的處境，他們在怎樣的條件下工作，又是如何被平臺對待的。研究團隊會依據(jù)勞動者的待遇和工作條件，對公司進行評分。通過公開這些結(jié)果，給平臺施壓改善情況。

FairWork此前已經(jīng)在數(shù)字勞動平臺方面做了大量工作，比如網(wǎng)約車、外賣配送，以及家政勞動。但隨著人工智能的迅速發(fā)展，我們意識到如果不去理解AI是如何被生產(chǎn)出來的，就無法真正理解當(dāng)下數(shù)字勞動的全貌。

這些鏈條里的勞動者既包括工廠工人，也包括白領(lǐng)員工，有直接從事數(shù)據(jù)標注和內(nèi)容審核的人，也有在日常工作中被算法監(jiān)控，其行為反過來成為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的勞動者，也包括作家、藝術(shù)家和音樂人，他們的作品與知識勞動，構(gòu)成了AI數(shù)據(jù)集的一部分。

界面文化：你把AI描述為一個巨大的抽取機器。你所說的“抽取”具體是什么意思？如果把它和上一代的勞動形式，比如平臺勞動、零工經(jīng)濟相比，它們差異體現(xiàn)在哪里？

詹姆斯·馬爾登：在ChatGPT剛發(fā)布、人們開始接觸聊天機器人時，很多科技公司都熱衷于把AI描繪成一種魔法，它似乎能夠自發(fā)提出新的、有創(chuàng)意的想法。

但這種說法制造了我們稱之為AI神秘主義的想象，好像AI擁有某種不可思議、超出理解范圍的能力，一種脫離既有數(shù)字技術(shù)譜系的存在。

我們提出“抽取”的概念，正是為了拆解這種想象，把目光拉回AI實際的運作方式。首先它并不是什么漂浮在云里的虛無之物，是需要著非常具體、物質(zhì)性的基礎(chǔ)設(shè)施，比如數(shù)據(jù)中心里的服務(wù)器、跨洲鋪設(shè)的海底電纜。

更重要的是，AI的運轉(zhuǎn)高度依賴一系列被刻意隱藏的資源，真正讓AI成為可能、產(chǎn)生價值的，并不是算法本身，而是人類勞動、創(chuàng)造力，以及用于制造芯片、冷卻數(shù)據(jù)中心的大量自然資源。當(dāng)你點擊ChatGPT的按鈕、輸入一個問題時，背后其實發(fā)生的是一次規(guī)模巨大的抽?。?/span>你在抽取電力和水資源，你在抽取人類勞動，同時，你也在抽取人類長期積累的知識和創(chuàng)造力。AI公司再將這些被重新包裝后的成果，以付費服務(wù)的形式返還給我們。

維基百科條目、數(shù)以百萬計的書籍、文章、歌曲和藝術(shù)，往往是在未經(jīng)同意、也沒有補償的情況下，被直接從互聯(lián)網(wǎng)上收集利用。這正是為什么今天許多AI公司正面臨大量訴訟。

界面文化：但你覺得這是AI帶來的嗎？“抽取”似乎是資本主義的一個普遍特征，比如平臺經(jīng)濟也是靠抽取來擴張的。

詹姆斯·馬爾登：在書中確實提出了這樣一個判斷，在很大程度上這是一種延續(xù)，是與更早的資本主義形式之間的連續(xù)。人工智能公司只是這一長串抽取性機制中的最新一環(huán)，這些機制本身可以一直追溯到資本主義的起源。

如果你想理解AI勞動是如何被組織的，其實完全可以往回追溯到奴隸制，追溯到19世紀資本主義工廠里的勞動制度，再到20世紀后期的呼叫中心和業(yè)務(wù)流程外包體系。尤其是如果把它放進“化石資本主義”的歷史中來看，也就是資本主義如何通過化石燃料的持續(xù)抽取來獲得動力，你會看到一種非常明顯的歷史連續(xù)性。

但與此同時， AI的確具有一些相當(dāng)獨特的特征，我不認為在人類歷史上的任何一個時刻，我們曾見過如此大規(guī)模的對人類創(chuàng)造力的攫取。勞動平臺當(dāng)然有很多問題，它們壓低工人的工資，提高勞動強度，這些影響已經(jīng)非常嚴重。但在AI這里，你看到的是數(shù)以百萬計的書籍、文章和歌曲被整體性地拿走，沒有補償，也沒有對創(chuàng)作者的承認，再把它們出售給那些需要創(chuàng)意產(chǎn)出的人。

界面文化：也許我們可以順著這個邏輯進入下一個問題。你在書中寫到了AI產(chǎn)業(yè)中的七種工作類型，把藝術(shù)家包括了進去，也涵蓋了一些收入更低的工作，比如數(shù)據(jù)標注員。為什么會選擇這七種工作？它們都在系統(tǒng)非常關(guān)鍵的位置嗎？

詹姆斯·馬爾登：我們選擇講述這個故事的方式，是通過這七位勞動者的個人生活展開的。從根本上說，我們是希望從“制造了人工智能的勞動者”的視角，來講述人工智能本身。

比如，我們會寫到一位來自烏干達北部城鎮(zhèn)古盧（Gulu）的數(shù)據(jù)標注員。她所在的設(shè)施，由一家總部在加州的公司外包運營。我們描述了數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)外包過程，這種工作是如何被不斷轉(zhuǎn)移到全球南方地區(qū)的，

你可能會被帶到冰島一座數(shù)據(jù)中心，去理解AI的硬件和基礎(chǔ)設(shè)施層面：不僅是數(shù)據(jù)集如何被人工編碼、整理和準備，還包括計算機芯片如何制造，以及AI的訓(xùn)練任務(wù)是如何被分發(fā)到全球各地的數(shù)據(jù)中心，在那里完成實際運算的。我們也會講述芯片制造工廠里的某個人的故事，比如在臺積電，或者英偉達的某個外包承包商那里。

界面文化：標注這個產(chǎn)業(yè)在AI出現(xiàn)之前，其實就已經(jīng)存在了，比如谷歌、Meta早就把內(nèi)容審核外包到菲律賓。新的AI產(chǎn)業(yè)會不會意味著一種更系統(tǒng)化的管理方式，讓工人的日常工作節(jié)奏更被壓縮、更容易被榨??？

詹姆斯·馬爾登：是的，把工作外包到全球南方，如果往前追溯，可以回到制造業(yè)的外包。事實上也是中國在1990年代及之后快速崛起的一個重要組成部分。如果再把視角收緊到技術(shù)行業(yè)，1990年代的印度是一個非常關(guān)鍵的節(jié)點。那時外包的不是技術(shù)意義上的“高端工作”，而是后臺辦公室、行政管理、呼叫中心、校對、會計等事務(wù)。人們逐漸意識到，這些原本需要在美國或英國完成的工作，可以在印度、巴基斯坦等地用更低的成本完成。

IT行業(yè)已經(jīng)這樣運作了很多年，許多國家也沿著印度的路徑發(fā)展起來。但這一切都依賴于一個前提：高速、穩(wěn)定的互聯(lián)網(wǎng)連接。只有當(dāng)寬帶基礎(chǔ)設(shè)施真正鋪開，這種模式才有可能在更大范圍內(nèi)復(fù)制。

在書中我們講述了一個關(guān)鍵節(jié)點，非洲高速寬帶的發(fā)展。真正讓東非地區(qū)、以及那些在英國殖民體系下形成英語網(wǎng)絡(luò)的國家，比如肯尼亞、烏干達、坦桑尼亞，進入這一工作體系的，是2008或2009年在蒙巴薩港鋪設(shè)的第一條高速光纖電纜。從那一刻起，公司可以穩(wěn)定、快速地傳輸大文件，不再頻繁掉線，也不再依賴效率低下的衛(wèi)星系統(tǒng)。這使得這一地區(qū)突然具備了可用性。

因此西方公司擁有非常強的動力去推動全球互聯(lián)。一方面，如果你是電信公司或大型互聯(lián)網(wǎng)平臺，你可以出售這些連接，另一方面對其他公司來說，這意味著可以獲得一個規(guī)模更大、成本更低的勞動力池。

在這樣的背景下，AI公司只是順著既有趨勢繼續(xù)前進，非常輕易地就建立起數(shù)據(jù)標注設(shè)施，工作被送往任何一個勞動力更便宜的地方。如果你在巴基斯坦某個地方運營一家數(shù)據(jù)中心，和Meta簽約，你實際上是在和世界各地的其他中心進行隱形的、持續(xù)的競爭。

這一點和過去非常不同。在制造業(yè)里，如果你在中國東南沿海有一家工廠為耐克生產(chǎn)鞋子，要把生產(chǎn)線整體轉(zhuǎn)移到另一個國家，是一件成本非常高的事情。你需要轉(zhuǎn)移庫存、重建關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、搭建流程，AI產(chǎn)業(yè)里情況完全不同，很多時候只需要按一下按鈕。

界面文化：這聽上去像是一種極端化的全球化，現(xiàn)在的勞動可以通過筆記本電腦，發(fā)去任何地方工作。

詹姆斯·馬爾登：正是這樣。對公司來說退出成本也低得多，這反過來又進一步加劇了競爭。在我們的田野調(diào)查中，他們其實非常清楚地意識到，自己正處在一種與全球同行直接競爭的狀態(tài)中。

科技公司本身會對所有外包合作伙伴進行排名，他們會說，這個月你的表現(xiàn)還可以，但菲律賓的合作伙伴能比你便宜10%，那么下個月，我們可能會把更好的合同給他們。這就制造出一種強烈的感受：全世界的勞動者都被拉進了同一場競爭之中。如果你不夠快、不夠便宜、不夠高效，工作就會被送到另一個地方去。

界面文化：你還提到了基礎(chǔ)設(shè)施對這一切的重要性，可以具體談?wù)剢幔?/span>

詹姆斯·馬爾登：我覺得很多AI公司并不希望我們意識到，在這些看似輕量、無形的技術(shù)背后，究竟依賴著多么龐大的物質(zhì)基礎(chǔ)設(shè)施。

這些成本究竟有多大，本身又是一個高度爭議的問題，不過我們仍然可以掌握一些片段式的信息。比如一個大型數(shù)據(jù)中心的平均用水量，大致相當(dāng)于一個擁有八萬人口的小鎮(zhèn)。即便按照AI公司自己的說法，未來的電力成本也將是天文數(shù)字。許多大型科技公司已經(jīng)開始考慮直接投資能源生產(chǎn)設(shè)施，無論是太陽能、水電，還是其他形式的能源。

這將成為未來技術(shù)影響中的一個關(guān)鍵問題。因為AI的發(fā)展，意味著我們需要在全球范圍內(nèi)建設(shè)越來越多的超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心，而這些數(shù)據(jù)中心將持續(xù)消耗數(shù)量驚人的水、電和其他自然資源。尤其是在頭部科技公司關(guān)于AI的營銷敘事中，它們往往刻意回避對物質(zhì)基礎(chǔ)設(shè)施的討論，也不愿意強調(diào)AI所帶來的巨大環(huán)境成本。

我們采訪了數(shù)據(jù)中心的工人，也采訪了數(shù)據(jù)中心的CEO，試圖理解AI正在如何改變他們的工作。我們采訪了一位冰島數(shù)據(jù)中心的CEO，他告訴我們，自從AI出現(xiàn)之后，加諸在他的數(shù)據(jù)中心上的需求發(fā)生了明顯變化。他的一些特定計算服務(wù)機架，能源消耗大約變成了原來的三倍，因為AI訓(xùn)練的工作負載要比其他類型的計算密集得多。

相比之下，像銀行、咨詢公司這樣的企業(yè)客戶，并不會對數(shù)據(jù)中心造成如此大的壓力。但AI的出現(xiàn)突然改變了這一切。這其實是在一個很小的尺度上，講述了一件正在全球各地發(fā)生的事情，AI對能源和自然資源的需求，正在不斷攀升。

02 未來管理層與勞動者可能進一步分裂

界面文化：說到就業(yè)危機，很多人都會擔(dān)心自己受到AI的影響，當(dāng)我們談?wù)摗肮ぷ鞯奈磥怼睍r，你有沒有一些判斷？比如在未來資本和大型公司，可能會越來越多地使用AI來調(diào)度和管理工人。這會不會改變勞動方式，甚至進一步推動零工化？

詹姆斯·馬爾登：到目前為止我們看到的是，勞動市場中一些重要領(lǐng)域要么直接消失了，要么經(jīng)歷了非常劇烈的收縮。尤其是在白領(lǐng)工作中、技能門檻較低的部分，比如行政工作，也包括一部分創(chuàng)造性勞動。

基本上，只要公司認為有可能用語言模型或類似技術(shù)替代人類勞動，它們就非常愿意去嘗試。結(jié)果之一是，人們發(fā)現(xiàn)自己做著類似的工作，卻拿到更少的報酬；某些行業(yè)中的崗位數(shù)量明顯減少；而留下來的人，則必須工作得更快、更辛苦，才能賺到幾年前同樣多的錢。

我們已經(jīng)可以在幾個具體行業(yè)中看到這種變化。比如語言翻譯，現(xiàn)在在很多場景下已經(jīng)可以相對輕松地由AI完成。再比如平面設(shè)計、市場營銷、為期刊和雜志撰寫文案。過去可能按每詞50美分支付稿酬的工作，現(xiàn)在在很多地方幾乎已經(jīng)不再付費，因為這些任務(wù)被直接交給了AI。整個創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)都在發(fā)生類似的變化，包括電影制作、電子游戲開發(fā)，以及其他形式的媒體生產(chǎn)。

界面文化：正因為創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)正在發(fā)生變化，人們所閱讀、觀看和消費的內(nèi)容也會隨之改變。如果內(nèi)容發(fā)生改變，人們?nèi)绾卫斫馐澜?、認識世界也會受到影響。你在書中寫到“數(shù)據(jù)殖民主義”，因為AI依賴數(shù)據(jù)來訓(xùn)練，而很多數(shù)據(jù)都來自全球北方，如果我們的知識越來越多地來自聊天機器人，這會不會形成一種新的“知識殖民”？

詹姆斯·馬爾登：一個不幸的現(xiàn)實是，在AI公司尋找訓(xùn)練數(shù)據(jù)時，英語語言資源往往被優(yōu)先選擇，他們熟悉、理解的世界也被優(yōu)先納入模型。而在此之前，西方科技公司與世界其他地區(qū)之間的巨大不平等，本身就已經(jīng)存在了幾十年。

長期以來，西方公司主導(dǎo)著前沿技術(shù)的發(fā)展。最早使用數(shù)字技術(shù)的人，開始創(chuàng)造新的知識來源，把它們數(shù)字化、上傳到網(wǎng)絡(luò)，參與Reddit討論，在維基百科上撰寫條目。當(dāng)我們進入AI階段時，其實只是看到這些不平等以另一種形式被映射進產(chǎn)品之中——它們被嵌入技術(shù)本身，并進一步被放大、被固化。

當(dāng)你成為ChatGPT的用戶，如果你問它 “世界上最好吃的食物是什么”，它回答“披薩”并不令人意外。因為它的數(shù)據(jù)集中，并沒有太多關(guān)于肯尼亞某道地方菜肴，或者其他地區(qū)日常飲食的內(nèi)容。

很多時候你還會發(fā)現(xiàn)，只要你談?wù)?/span>的是一個遠離硅谷和技術(shù)中心的具體地區(qū)，比如中國西北的某個小城，聊天機器人對這些地方的理解就會迅速變得貧乏，因為這些知識從未被系統(tǒng)性地數(shù)字化、上傳，或納入訓(xùn)練數(shù)據(jù)。沒有來自那個小城的人參與模型的生產(chǎn)過程，也沒有人把食譜寫進維基百科或發(fā)到Reddit上。那些知識只是在家庭中、在幾代人之間口耳相傳。

所以，我認為你看到的確實是一種結(jié)構(gòu)性的延續(xù)。你可以把它稱為“數(shù)據(jù)殖民主義”，它持續(xù)地優(yōu)先某些理解世界、描述世界的方式，而讓其他經(jīng)驗和知識長期處在邊緣。

界面文化：除了書里寫到的七種工作，現(xiàn)在在我們的就業(yè)市場、在辦公室里，AI也已經(jīng)進入了幾乎所有工作領(lǐng)域，特別是白領(lǐng)勞動。你有沒有發(fā)現(xiàn)它對我們工作的改變？

詹姆斯·馬爾登：是的，我覺得許多關(guān)于當(dāng)代工作場所的分析都顯示，真正最容易受到AI影響、風(fēng)險最高的，往往是白領(lǐng)勞動者。當(dāng)然，我們可以想到AI在物流管理中的作用。但在我們擁有更復(fù)雜的機器人之前，你仍然需要人類工人去搬運包裹、處理事務(wù)，確保配送與供應(yīng)鏈運轉(zhuǎn)。

我們在過去10到20年里看到的一件事是，那種“所有人類都會被機器人替代”的敘事，并沒有成為現(xiàn)實，因為部署更先進的機器人技術(shù)，風(fēng)險和成本往往太高了——坦白說，公司支付給人類工人的工資又是那么低。

如果你要付錢給軟件公司，為你的設(shè)施設(shè)計、開發(fā)一整套新的機器人系統(tǒng)，是數(shù)以百萬美元計的成本，而你給工人付最低工資，他們仍然會來上班。他們對你的業(yè)務(wù)如何運作有更好的理解和情境知識，知道自己該做什么，而且他們辭職或累了，你也可以隨時用其他人類替換。

所以我們真正看到的是人類工作的進一步貶損，以及管理層與勞動者之間的進一步分裂：管理層掌握知識、資源、對系統(tǒng)如何運作的理解；工人則被進一步去技能化，變成機器里的一個齒輪，他們不再需要任何知識，因為他們完全可以被消耗、被替換。

這就是很多物流行業(yè)現(xiàn)在的運作方式：仍然主要靠人類，但勞動隊伍更去技能化、更被規(guī)訓(xùn)。

03 很多在創(chuàng)造價值的工作沒辦法拿到高薪

界面文化：所以你覺得這會改變工作的階級結(jié)構(gòu)嗎？大衛(wèi)·格雷伯在《毫無意義的工作》中認為一些工作實際應(yīng)該有更高的價值，比如照護者，比如護工和社工。你覺得AI出現(xiàn)之后，會不會讓工作的階序產(chǎn)生變化？

詹姆斯·馬爾登：我覺得AI對薪酬結(jié)構(gòu)會產(chǎn)生怎樣的影響、人們會如何被報酬化，具體會是什么樣，還要再看。

當(dāng)你想到大衛(wèi)·格雷伯和“狗屁工作”這個論點時，他想指出的一點是：我們社會里大多數(shù)工作如何被付薪，其實是很荒謬的。我不認為很多人會把金融從業(yè)者、律師、或者四大會計咨詢當(dāng)作世界上最有價值、最重要的工作，對吧？它們并不生產(chǎn)人們會認為是促進人類繁榮的東西，也不生產(chǎn)你會認為是基本服務(wù)所必需的東西。

然后你再想那些確實在創(chuàng)造價值的工作，我覺得很多普通人都會認為這些功能極其重要：教育孩子、照護老人、確保城市環(huán)境正常運作，讓道路干凈，讓公共交通可用……

他的重點就在這里：這些工作薪酬并不高，因為它們并不做那些與高權(quán)力、全球資本主義的高薪結(jié)構(gòu)相關(guān)聯(lián)的事情。后者通過某些制度安排讓自己富起來，而這基本上涉及對大量勞動者的剝削，但這些勞動者做的可能是更有價值的工作。

所以當(dāng)我們想到AI時，問題就變成：這會不會導(dǎo)致一次巨大的重新評估，從而改變誰拿到更多錢？我覺得很遺憾，這很可能不會發(fā)生。AI目前被使用的首要方式之一，是進一步規(guī)訓(xùn)勞動隊伍，減少某些勞動者能拿到的錢，因為他們可以如此容易地被AI替代；同時讓人們的工作更難、要求人們更快地工作、交付更多，因為他們現(xiàn)在要與某些自動化功能競爭。

界面文化：你怎么看中國在這一體系中的位置？

詹姆斯·馬爾登：在AI領(lǐng)域，最具競爭力的兩個國家就是中國和美國，但與此同時，我們也看到了顯著的差異。一個典型的例子是數(shù)據(jù)標注行業(yè)，與美國相比，中國在很大程度上并不會把數(shù)據(jù)標注工作外包到海外。這構(gòu)成了一個重要分野。

在美國，政府在數(shù)據(jù)標注問題上采取的是一種相對放任的態(tài)度。你會看到美國在芯片和硬件層面實施了高度保護主義的政策，試圖阻止地緣政治對手獲取某些關(guān)鍵技術(shù)和設(shè)備，對美國公司向特定國家出售相關(guān)產(chǎn)品加以限制。但在數(shù)據(jù)標注這一環(huán)節(jié)，美國公司卻可以相當(dāng)自由地將工作外包到任何它們認為合適、成本更低的地區(qū)。

而中國的路徑明顯不同。中國更傾向于將數(shù)據(jù)標注工作轉(zhuǎn)移到國內(nèi)的內(nèi)陸省份——也就是那些遠離東部沿海、經(jīng)濟條件相對較弱的地區(qū)，在中國，這類數(shù)據(jù)標注工作往往被納入國家發(fā)展項目的框架之中。公司更有可能與政府機構(gòu)展開合作，這可能表現(xiàn)為：企業(yè)從地方政府獲得長期租約、稅收優(yōu)惠，或者直接使用政府提供的辦公樓宇；而地方政府則以某種制度化的方式，將數(shù)據(jù)標注員輸送給企業(yè)，并通過協(xié)議來安排用工關(guān)系。

這種模式更接近我們所說的“社團主義”（corporatist）路徑，也就是大企業(yè)與政府之間存在著更緊密的伙伴關(guān)系，而不是完全由市場機制來主導(dǎo)。這在一定程度上也出于安全層面的考量。政府對產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)、商業(yè)信息，尤其是與AI相關(guān)的敏感信息外流，持有更強烈的警惕，這被視為一種潛在風(fēng)險。

政府更愿意、也更頻繁地在其中扮演主動管理者的角色。因此在數(shù)據(jù)選擇上，政府事實上規(guī)定了某些優(yōu)先數(shù)據(jù)集，它們并不是隨機抓取的，而更可能是經(jīng)過批準的報紙、官方文本等，這被看作實現(xiàn)模型對齊（alignment）的第一步。

界面文化：在你開始系統(tǒng)性調(diào)查AI產(chǎn)業(yè)之前，也許對AI的理解并沒有這么細致。在這個調(diào)查過程中，你有沒有遇到過某些故事，或者某個人，真正改變了你對AI的看法，甚至動搖了你原本的認知？

詹姆斯·馬爾登：有一個故事，對我們沖擊非常大，那發(fā)生在肯尼亞。一位女性在Meta的一家外包設(shè)施工作，擔(dān)任內(nèi)容審核員。她的日常工作是查看Facebook上的帖子，判斷這些內(nèi)容是否違反平臺的使用條款和Meta的內(nèi)部政策。

這意味著，她每天都要反復(fù)觀看大量暴力、血腥、包含露骨性場面的內(nèi)容，或者其他Facebook不希望出現(xiàn)在平臺上的材料。她的工作節(jié)奏大約是每50秒處理一條內(nèi)容，也就是說，她每天要接觸數(shù)百條這樣的信息。

有一天在審核這些內(nèi)容時，有一條帖子引起了她的注意，那是一段記錄內(nèi)羅畢街頭一起致命車禍的視頻。當(dāng)她更仔細地查看時，她意識到視頻中坐在副駕駛位置的受害者是她的祖父。

她當(dāng)場受到了極大的沖擊，從座位上站起來，跑出去，向主管說明了發(fā)生的事情。她的主管告訴她，這確實很不幸，也很抱歉她看到了這些內(nèi)容，但她的班次還有四個小時。也許公司可以考慮在第二天給她一些休息時間，但既然她已經(jīng)到了崗位上，還是應(yīng)該把剩下的班上完。

于是，她被迫繼續(xù)工作。而這起車禍發(fā)生在內(nèi)羅畢市中心，是一場嚴重的事故，有大量目擊者拍攝了視頻、照片，并在平臺上不斷傳播、討論。在接下來的四個小時里，她審核到的一條又一條內(nèi)容，幾乎都與同一場事故有關(guān)，她祖父死亡的那起車禍，一次又一次地在屏幕上重現(xiàn)。