#热点分析# Web3.0技术与新挑战：“数字下层阶级”的形成与对数据劳动的剥削[赞啊][赞啊][赞啊]
内容引自：姚建华、张媛媛：《“却顾所来径”：中国数字劳动10年研究的核心议题与知识图谱》传媒观察杂志。#爱传播文献推荐#
有学者发现，虽然Web3.0技术（主要是人工智能技术）在影像识别、语言分析、棋类游戏等领域已经超越了人类的水平，但它目前尚无法甄别网络中文本、图像、声音和视频之间细微的文化差别，所以人工智能的开发离不开“人工”，即人类劳动，这在数据标注工作中表现得特别明显。所谓数据标注工作，是指对大量不同场景中文本、图像、语音、视频等数据进行归类、整理、纠错和批注。这些工作必须借助人力来进行数据挖掘、模型创建和算法完善。数据标注员也成为了美国人类学家玛丽·格雷（Mary Gray）和计算机科学家西达尔特·苏里（Siddharth Suri）笔下最为典型的“幽灵工人”（ghost workers）——他们被隐藏于人工智能的假象之中，成为规模庞大但却“不被看见”的劳动力群体。
当前平台经济中的幽灵工人还包括网络内容审核员。他们日复一日从事着简单的、枯燥的、机械化的工作任务——对各类互联网信息进行修改、删除与筛选。这些工作任务准入门槛不高，因此报酬普遍较低。为了维持生计，网络内容审核员不得不选择长时间、高强度的工作，且他们的劳动很难被看见。有学者提出，这种“不可见性”使得要改善他们的生存条件变得异常艰难，遑论挑战和改变平台权力及其背后的结构与机制。辛国琼在对国内某短视频平台内容审核员的研究中发现：他们每小时需要完成审核近千条短视频内容，每天工作10余个小时，且必须无条件接受三班倒的工作安排。此外，短视频中充满攻击谩骂、色情和血腥暴力的内容更是直接威胁到他们的心理健康。在辛国琼的研究中，这些内容审核员大多来自当地的中专院校，他们往往学业水平较低、专业素养薄弱，且缺乏人际关系网络的支持。
大卫·马丁（David Martin）等学者认为，在西方，大量被排除在劳动力市场之外、技能水平相对较低的劳动者正在沦为平台经济中“数字下层阶级”（digital underclass）。他们大多住在偏远地区，主要由残疾人、边缘化的族群，以及曾遭受职场歧视的女性组成。在我国，随着Web 3.0技术的创新与发展，当从事幽灵工作的劳动力数量和规模日益增长时，是否也将形成“数字下层阶级”？
这一问题不仅涉及技术发展所带来的劳动退化与贬值，而且关系到平台经济模式下中国特色和谐劳动关系建构，因此极为重要。同时，这一问题又是复杂的，它与当前我国的经济发展模式转型、城乡二元体制、全体人民的共同富裕、中国式现代化建设等诸多宏大的社会议题紧密交织，值得未来数字劳动研究者深入思考。
与Web3.0技术（尤其是物联网、大数据与数据挖掘技术）发展密切相关的另一个数字劳动问题，涉及对劳动者所生产的数据所有权与使用权的讨论。斯尔尼塞克认为，平台比传统商业模式更有优势的关键就在于其能够获取用户数据。当前，随着物联网、大数据与数据挖掘技术的迭代，智能穿戴设备和智能家居不断涌现。智能设备与劳动者的身体与工作和生活空间的深度绑定导致它们对个体全方位的信息采集成为可能。个体在享受智能设备带来的便利同时，却对从自己身上采集到的数据的用途知之甚少。
在丁未看来，正是劳动者与数据用途和数据产权的双重脱离，使得他们在为平台“日夜打工”，但自己却“浑然不知”。这些数据既包括用户身份属性方面的数据，如年龄、性别、民族、经济状况等；又包括其行为属性方面的数据，如网络浏览内容、停留时间、离线时间、兴趣爱好、聊天内容等。首先，平台通过收集用户的各类数据对其进行“精准画像”，后者成为了新的在线广告定向推送的依据；其次，这些数据为技术公司的算法训练提供了源源不断的原材料。
由此可见，数据已经成为资本实现盈利的重要生产要素。在这个过程中，一方面，资本无偿占有互联网用户的剩余价值，对其实行强制性剥削；另一方面，互联网用户沦为资本增殖的“数据佃农”。相关研究为我们思考资本、数字劳动与技术之间的复杂关系提供了新的视角。需要强调的是，当前中国社会正在逐步进入深度数据化的新形态，在推动健全市场要素配置和平台经济发展的过程中，如何明确数据权属、规范数据使用，保障劳动者和用户的合法权益（尤其是推动个人信息保护的制度化）已经成为平台经济持续发展的关键所在。
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