2016 年，委內瑞拉通脹率高達 800%，年僅 26 歲的 Oskarina Fuentes 生活拮据，只能靠多份兼職維持生計。就在此時，她得悉澳洲數據服務公司 Appen 正招聘眾包工人，為人工智能演算法標註培訓數據，包括識別網上驗證碼中的交通燈和公共汽車圖像等。這些包括圖像、影片和文字的 AI 訓練素材，正是由全球薪酬最低的勞工所標註完成。
Appen 的客戶包括亞馬遜、Facebook、Google 和微軟等大公司，聘請了 100 萬名眾包工人。根據諮詢公司 Grand View Research，全球數據收集和標註市場於去年市值 22.2 億美元，預計至 2030 年將達 171 億美元。當委內瑞拉陷入經濟困境時，許多像 Fuentes 般受過大學教育的人也加入了 Appen 這類眾包平台。
Fuentes 後來和家人移民到哥倫比亞，Appen 更成為她唯一的收入來源，每完成一個任務報酬由 2.2 到 50 美分不等，通常工作一個半小時只能賺 1 美元。假如有足夠任務，她每月可賺取約 280 美元，與哥倫比亞的最低工資相若。然而，儘管她每日在電腦前候命超過 18 小時，仍甚少獲得足夠任務，很多時每日最多賺到 1、2 美元。因應 Appen 國際客戶發佈任務的時間，她還可能要在凌晨 2 點就開始工作。
此現象已蔓延全球。東非、印度、菲律賓，甚至肯雅和黎巴嫩的難民營，都是提供低成本勞動力的熱點。工人在 Appen、Clickworker 和 Scale AI 等平台上接受微薄薪酬，或簽訂短期合約；此產業還可能隨時轉移到工資最低的地方。美國東北大學公民人工智能實驗室主任 Saiph Savage 指出，這類平台實際上是一種新型的數據殖民主義，由拉丁美洲的廉價勞工標註圖像，用於北方富裕國家的人工智能。人工智能的訓練目標經常變動，工人必須保持技術上的競爭力，而專業標註技能的壽命非常短暫。
對客戶而言，由於工作性質瑣碎，工人與承包商被視為一個整體，而非以個體看待，因而創造了一個無法直接解決爭議的非正規行業。例如，當工人被客戶認為表現不佳或扣留工資時，就無法當面對質。
對工人而言，問題不僅在於低薪酬，還因為不知道何時有任務，終日要在電腦前等待，故希望獲得額外的補償。一位巴基斯坦的 18 歲工人，每日工作逾 10 小時，每月薪酬仍難以超過 50 美元，批評其付出與收入不成比例；以社交媒體相關的任務為例，每小時或只賺 1 至 2 美元，背後卻可能要花上幾小時額外研究。
Fuentes 參與了一個 Telegram 群組，成員包括委內瑞拉的 Appen 工人，藉此交流意見和表達不滿。已為 Appen 工作了 7 年的她，希望科技公司將她們視為培訓演算法的員工，並促請該行業成立工會，保護工人權益。
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