Meta Nova equipe de IA enfrenta insatisfação: acusações de condições semelhantes a campos de concentração, engenheiros sofrendo intensamente

Meta 强制调动 6,500 名工程师从事 AI 数据标注，员工不满逐渐爆发，折射出当前 AI 军备竞赛少被公开讨论的代价。
（前情提要：Meta 黑料曝光：祖克柏要求监控员工键盘鼠标记录，回应「不影响考绩」）
（背景补充：头绑 iPhone 训练 AI：廉价劳工正成机器人肉身老师，教它搬货、工作、做家务）

本文目录

切换

• 被一封电子邮件征召的工程师
• 143 亿美元买来的算盘
• 数据才是真正的瓶颈

一场 Meta 员工直播简报在本周失控：有人情绪崩溃爆粗口，要求在场者转告一位 Meta AI 资深主管他是「a piece of sh*t」，这家全球市值最高的科技公司之一发生了什么事？

被一封电子邮件征召的工程师

据 Wired 的报道，Meta 的「Applied AI」团队成立仅约三个月，就已濒临内部反抗。这个规模达 6,500 名工程师与产品经理的新部门，有许多员工是收到「一封突如其来的电子邮件」才得知自己被调入 Applied AI 组。一名自称被征召者在 Reddit 上形容整个过程「相当随机」且毫无前兆。

Business Insider 看到的内部公告说明了调人的理由：Meta 的 AI 模型仍缺乏在程序设计等技术任务上胜过人类的知识。简单来说就是，模型不够聪明，要靠人类亲手出题示范。

这批工程师被指派的任务，是生成谜题与程序设计题目，用来训练 AI 模型。一名员工对 Wired 表示：「这根本就是古拉格（苏联恶名昭彰的集中营）」、另一人说：「多数人觉得这工作在碾碎灵魂」。

143 亿美元买来的算盘

在一段外泄的内部会议录音中，执行长祖克柏解释了为何不用外部承包商。他的逻辑有两层：

• 第一，Alexandr Wang，他把资料标注新创 Scale AI 以 143 亿美元卖给 Meta，之后出任 Meta 首席 AI 官并领导 Meta Superintelligence Labs，对资料标注极为熟悉
• 第二，Zuckerberg 表示 Meta 一般员工的智商「显著高于」第三方承包商，是更好的选择。

这个逻辑听起来有商业理性，却忽略了一个前提：高薪工程师是否愿意接受这个安排？

资料标注是 AI 训练的核心环节。简单来说就是，让人类用自己的判断与示范，教 AI「什么是好答案」。当一个模型在复杂推理或程序设计任务上表现不足，问题往往不在算法，而在训练时缺乏足够高品质的人类示范资料。

之前 Meta 花 143 亿美元收购 Scale AI，买的正是「让高品质人力做高品质标注」的能力。但是让 6,500 人在没有选择的情况下执行这个决定，一名员工形容自己「没有真正的选择：加入或离职」。

数据才是真正的瓶颈

这件事表面上是职场管理失当，更深层则是一个关于 AI 竞争的宣示：资料品质，才是当前大模型能力的真实上限。

各家公司砸算力、发论文、比引数，竞争看起来是工程问题。但 Meta 的行动揭示了另一面，当模型在实际任务中的表现不足，工程师找到的瓶颈不是架构，是示范资料的品质与规模不够。用最聪明的人做最枯燥的标注工作，这个逻辑本身就说明了大模型竞争已进入哪个阶段。

OpenAI、Google、Anthropic 也在进行类似的资料建设，只是方式不同，且多数没有公开。Meta 的案例之所以炸裂，是因为它把这个过程强制化、内部化，并让员工没有退路。