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关于 AI 的起起落落，一切都那么迅猛，就连裁员也是。

11 月 27 日，据 Business Insider 获取的信息，本周一，Uber 的 AI 训练计划 "Project Sandbox" 中，很多项目成员已收到 " 裁撤通知 "，即便是承诺项目雇员至少有三个月的工作期限。

Uber 给出的理由是，因为客户 " 内部优先事项发生了变化 "，他们提前被抛弃了。目前尚未清楚裁员人数。但引人关注的是，在这一轮裁员大潮中，零工和博士都未能幸免，均收到了裁员邮件。

不过，由于从入职到离职太过迅速，被裁员的人中大部分都还没能拿到第一笔工资，Uber 方面称，他们的工资可能需要再等七周，也就是原先约定的合同期限结束后。

一个月前，Project Sandbox 计划启动，据称，主要是为谷歌服务，用手中的人力资源帮助其开发 AI 工具。

该项目至少有十余家外包公司参与。根据公司官网信息，Uber AI Solutions 提供数据标注、模型测试及 Agentic AI 技术栈等企业服务。

近年来，Uber 一直致力于在网约车、外卖业务的基础上加速发展 AI 业务，利用 AI 优化自身系统的定价、匹配和调度效率，与谷歌的 Waymo 等公司一同布局自动驾驶出租车（Robotaxi）。其中，Uber AI Solutions 尤其受到关注。

今年 6 月，Uber 宣布将其技术平台提供给全球 AI 实验室和企业使用，利用其十年来在数据方面的积累和业务经验，帮助客户构造、测试，最终打造出更加智能的 AI 模型和应用。

在 Uber 的目标市场中，Agentic AI 尤受重视。公司官方发布《Agentic AI 技术堆叠：企业需要满足哪些条件才能在 2026 年大规模采用》文章中，详述了 Uber 为了帮助客户在 2026 年打造出真正的 Agentic AI 所进行的规划。

当然，其解决方案实际上离开不了 " 堆人工 "，该公司介绍称，将通过全球超 800 万零工劳动力收集和评估实际资料，提供超过 200 种语言的服务，涵盖 30 多个网络。

今年以来，关于美国、印度等地的 Uber 司机、外卖人员在工作之余通过标注视频、图片等完成 AI 训练赚钱的贴文已经广为流传。

不过，这项工作需要的远不止传统意义上的零工。

就在月初的三季报财报电话会议上，Uber 首席执行官达拉 · 科斯罗沙希（Dara Khosrowshahi）还明确表示，其人工智能训练任务中的不少岗位都需要博士学位，他们会在训练中承担更高阶的任务。

不管是不是所谓 "AI 降临派 "，或许我们都不得不承认，总有一天我们要为 AI 打工。

今年以来，以人工喂养 AI 的产业愈发壮大，全球数十万人加入了 AI 数据标注的工作，有的将其作为职业发展方向，有的将其视为带来可观收益的副业。

在谷歌大获成功的 Gemini 3 和 Nano Banana Pro 背后，也少不了这些为 AI 打工的人。Business Insider 称，Project Sandbox 的参与成员完成 Uber 方面的注册后，都会与谷歌的一名特定员工取得联系。

目前，Surge AI、Scale AI 等初创企业都致力于为科技巨头们的 AI 事业提供人工训练服务。不过，这个市场远没有那么稳定，相关公司的发展历程中，裁员往往是 " 常规操作 "。

其中典型例子，莫过于为 OpenAI 提供人工训练、最早入局这片市场的 Invisible Technologies，该公司在 ChatGPT 发布数月后就开始了裁员。

此外，AI 领域的明星公司，包括 GlobalLogic、Scale AI 等在内，今年都启动了大规模裁员计划。

6 月，Meta 宣布收购 Scale AI 49% 的股权后，后者首席执行官汪滔（Alexandr Wang）随即加入 Meta，而 Scale AI 则因为客户流失和经营问题、组织变动等原因进行了大规模裁员。据称，包括占公司总人数超过 10% 的 200 名全职员工和 500 余名合同工失去了工作。

虽然汪滔入职 Meta 后主导的 TBD Lab 团队很受重视，但 Meta 自身的大裁员也已经在 10 月到 11 月开始。

根据美国数字媒体平台 Axios 早先发布的报道，Meta 计划在 10 到 11 月之间裁撤 600 名 AI 条线的员工。FAIR 研究团队的研究总监田渊栋已经离职，AI 教父级人物、图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）也确认自己将于年底从 Meta 离职创业。

虽然目前多项研究显示，AI 对整体就业的冲击尚未显现，但全球最大求职网站 Indeed 的最新报告则指出，即使 AI 还无法取代人工，但至少已经能让企业用更少投入做更多的事，尤其在数据分析领域，员工无需过多培训就能利用 AI 来分析数据。

这导致科技公司数据分析领域的职位发布数量急剧下降，相比新冠疫情前，相关领域的职位空缺减少了 40%。即使就业市场不会出现 " 失业潮 "，但如果缺少新的招聘岗位，未来的就业结构就会变得异常畸形。

即使不考虑 AI，日本 1990 年代末泡沫经济破裂后的情况也提示了这种危机。当时，为了保证已冗余的在职员工有能力支付房贷，避免金融系统全方位崩溃，日本的政策决策层和大企业几乎主动放弃了毕业生招聘，这在 " 失去的三十年 " 中导致了一系列的经济和社会问题。

那些率先启用 AI 的公司或许会获得成功，但颇为讽刺的现实是，那些最早为 AI 打工的人，恐怕始终逃不过被抛弃的命运。（作者｜胡珈萌，编辑｜李程程）