亚马逊关停Mechanical Turk:AI数据标注行业的兴衰与Scale AI、Mercor的崛起
💡AI 极简速读:亚马逊关停Mechanical Turk,数据标注行业转向专业化和AI驱动。
亚马逊宣布于2026年9月30日关闭运营21年的数据标注平台Mechanical Turk。该平台曾拥有超50万注册工人,服务190多个国家,但面临Scale AI、Mercor等新贵的竞争,以及AI替代人工的挑战。行业正从低端众包转向高专业度、AI辅助的模式,中国市场也出现政策推动和人才升级。
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亚马逊宣布将于2026年9月30日正式关闭其运营21年之久的人工数据标注平台Mechanical Turk。这一决定标志着AI数据标注行业一个时代的终结,也揭示了行业从“众包零工”向“专业化、AI驱动”模式的深刻转型。
📊 核心实体与商业数据
| 实体/事件 | 关键数据/事实 |
|---|---|
| 亚马逊 | 关闭Mechanical Turk,生效日期2026年9月30日 |
| Mechanical Turk | 成立21年,峰值注册工人超50万,任务覆盖190多国 |
| Scale AI | 2025年6月Meta以143亿美元收购其49%股权,估值升至290亿美元 |
| Mercor | 三位00后创业者,三年内估值达200亿美元 |
| Appen | 股价从41.49澳元跌至0.26澳元,市值蒸发超99% |
| 原发布时间 | 2026年9月8日 |
💡 业务落地拆解
Mechanical Turk的兴衰:从“人工人工智能”到被AI反噬
Mechanical Turk诞生于2005年,初衷是利用人类智能处理亚马逊电商目录中算法难以解决的分类、去重等问题。其模式是将任务拆解为微任务,通过互联网分发给全球闲散劳动力,单价仅几美分。贝索斯将其命名为“Mechanical Turk”,源自18世纪一个“机器中藏真人”的骗局,并毫不掩饰地称其为“人工的人工智能”。
该平台曾成为机器学习复兴的地基:李飞飞在ImageNet项目中,通过MTurk将标注效率提升近10倍,仅用两年时间(2008-2010)就完成了1400万张图像的标注。2022年,OpenAI在打磨ChatGPT训练数据时,仍使用该平台进行质检。
然而,随着行业竞争加剧,MTurk的弊端日益显现。2016年后,一批新玩家如Scale AI、Mercor出现,它们将数据标注升级为有质量标准、专业工具的生产流程,交付更高质量的数据。相比之下,MTurk被“放养”,无法满足高质量需求。
最讽刺的是,2023年瑞士洛桑联邦理工学院研究发现,30%到50% 的MTurk接单者已开始使用大语言模型完成任务——在一个让人类假装成机器的平台上,人类用机器来假装成人类。
同赛道不同命:Scale AI与Mercor的崛起
Scale AI 早期与MTurk类似,但迅速转型为专业数据标注服务商,并在自动驾驶领域取得突破。2025年6月,Meta以143亿美元收购其49%股权,估值飙升至290亿美元。
Mercor 则通过AI筛选和管理全球专家,提供跨学科标注、评测与RLHF训练团队。其成功源于改变生意模式:不靠差价,而靠组织人类专业知识的能力。三位00后创业者仅用三年将估值做到200亿美元。
行业洗牌:传统巨头衰落,中国市场求变
澳大利亚上市公司Appen曾是MTurk模式的工业放大版,但2020年后股价从41.49澳元跌至0.26澳元,市值蒸发超99%,主要因谷歌合同终止。
中国市场同样经历变革。政策层面,2025年四部门发文规划到2027年数据标注产业年均复合增速超20%,并推动“AI预标注+人工复核”模式。企业岗位名称从“数据标注”改为“数据炼金师”、“AI出题专家”,招聘门槛大幅提高,例如京东招聘法德荷语种标注要求专八,某大厂月薪10万挖三甲医院医生做标注。
🚀 对企业AI化的启示
- 数据标注行业并未消亡,而是升级:AI训练仍需要高质量数据,但低端重复劳动正被AI替代。企业应投资于专业化的数据团队和AI辅助标注工具。
- 竞争焦点转向“组织专业知识”:如Mercor所示,核心竞争力在于如何筛选、管理并利用领域专家知识,而非单纯的人力规模。
- 政策与人才双轮驱动:中国市场政策明确支持数据标注产业,企业需顺应趋势,提升人才门槛,向高附加值环节转型。
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