外卖员给AI打工？从送餐到「喂」数据，800万骑手成AI训练师

DoorDash正利用其庞大的骑手网络，开启一项为科技公司收集AI训练数据的“副业”。这一转变标志着零工经济与人工智能产业的深度融合，800万骑手不仅是运力的提供者，更成为了AI模型背后的“隐形基础设施”。

“送餐员”变身“数据标注员”

作为零工经济的代表性平台，DoorDash正试图将其业务延伸至数据服务领域。公司宣布在美国市场面向骑手推出一项“有偿副业”（In-DoorDash）计划，旨在利用其庞大的承包商队伍，为需要训练专业AI模型的公司收集独特数据集。

这并非DoorDash的一时兴起。过去一年，包括优步（Uber）和Instacart在内的竞争对手也纷纷采取了类似举措。这反映出外卖平台正在寻找新的业务增长点，而手握海量实时线下数据的骑手，成为了它们手中最具挖掘潜力的资产。

对于骑手而言，这意味着他们的工作内容不再局限于将食物从A点送到B点。在送餐间隙或等待订单时，他们可以接取额外的任务，将自己在街道、餐厅和社区中积累的“数字足迹”转化为更直接的经济价值。

AI需要什么样的“饲料”？

根据DoorDash平台公布的任务详情，这些所谓的“数字任务”具有高度的场景化和实用价值，主要集中在多模态数据的采集上：

• 视觉数据采集：骑手被要求拍摄餐厅的菜品照片。这些高质量、多角度的图像数据对于训练视觉识别模型至关重要，能帮助AI理解不同菜肴的外观、摆盘甚至判断食材的新鲜度。
• 语音与语境数据：任务还包括录制非英语的自然对话视频。在复杂的街头或餐厅环境中记录真实的人类语言交互，可以为语音识别和自然语言处理模型提供极其宝贵的真实世界语料。
• 交互与自动化测试：平台提到，这些数据不仅用于训练通用AI，还服务于自研AI及机器人模型。这意味着骑手采集的数据可能直接用于训练未来的送餐机器人或自动化调度系统，帮助机器更好地理解和适应复杂的现实物理世界。

数据流向与平台的双重利益

DoorDash明确表示，收集的数据将用于改进人工智能和机器人模型，并将其出售或用于与第三方科技公司及自研项目合作。

这一模式对DoorDash而言是双赢的：

1. 开辟新收入源：通过向AI公司“出售”数据，平台可以在配送费之外获得新的现金流。
2. 优化自身系统：利用骑手采集的实时数据，DoorDash可以进一步训练其订单分配算法、路径规划系统，甚至加速自动驾驶配送车的研发，从而在长期降低运营成本。

新的“数字劳工”与隐忧

在AI浪潮席卷全球的当下，800万外卖员正悄然转型为庞大的“AI训练师”队伍。他们不再只是物理世界的搬运工，更是数字世界的建造者。

然而，这种转变也带来了新的讨论：

• 任务定价与劳动回报：与送餐相比，采集数据的耗时、复杂度和劳动价值如何被合理量化？平台的分成机制是否对骑手公平？
• 隐私与伦理风险：在公共场合录制视频或对话，是否涉及路人及消费者的隐私？数据的采集边界在哪里？
• 职业模糊化：当骑手同时承担送餐员和数据标注员的双重角色时，零工劳动者的工作自主权是增加了还是被进一步精细化控制了？

DoorDash的这项举措或许只是一个开始。随着AI对真实世界数据需求的爆炸式增长，数以百万计的零工劳动者将不可避免地卷入这场智能化变革的洪流之中。