自動駕駛背後的隱形人力大軍：無人車為何高度依賴全球數萬名數據標註員？
當自動駕駛技術逐步走向商業化，外界關注的多半是感測器、演算法與無人車隊的擴張速度。然而，在這些技術突破背後，一條幾乎看不見的人力供應鏈正支撐整個產業運作。自動駕駛系統的安全與訓練高度依賴大量人工標註交通數據，這群分布全球的勞動者，正成為自動駕駛發展不可或缺的基礎設施。
無人車背後的隱形供應鏈：人工標註勞動
以 Waymo、Cruise 與 Zoox 等公司為代表的自動駕駛業者，必須持續訓練系統辨識行人、交通號誌與各種複雜路況。這些能力並非完全由機器自動學習，而是仰賴大量人工標註資料建立模型基礎。
每天，世界各地成千上萬名工作者，檢視由搭載大型感測器的測試車輛收集的駕駛數據。他們被稱為驗證者、標註員或標記者，核心任務都是協助 AI 理解所看到的世界，判讀車輛在空間與時間中的位置，並教導系統如何在不同情境下安全行駛。
目前全球已有數萬名數據標註員投入相關工作，隨著無人計程車擴張，需求預期將持續成長。他們的日常任務包括檢視行車影像、為行人與騎士繪製邊界框、分類道路狀況，並處理各種異常場景。
每輛自動駕駛車每天可產生數 TB 數據，涵蓋數百萬種駕駛情境，而一個錯誤標註就可能導致安全風險，使人工判讀成為不可替代的環節。這也形成一種矛盾：一個目標在於消除人類駕駛的產業，卻同時創造出新的大規模人類勞動需求。
這種對人工標註的高度依賴，也反映在數據標註公司的規模上。數據公司 Sapien 執行長 Rowan Stone 表示，其平台在全球擁有超過 100 萬名貢獻者。不過針對自動駕駛領域，專門從事相關營運的人員仍不到 5,000 人，隨著無人計程車服務擴張，需求預期將持續增加。
低毛利外包市場
支撐這條人力供應鏈的是低毛利的數據標註產業。Scale AI 與澳洲公司 Appen 等企業扮演中介角色，將科技公司需求與全球勞動力連結。Scale AI 已籌集超過 6 億美元資金，而 Appen 則負責協調跨國機器學習專案的人力配置。
這些工作多外包至肯亞、印度、菲律賓與委內瑞拉等國，標註員時薪依任務複雜度與地區差異落在 1 至 15 美元之間。相同工作在舊金山可能達每小時 20 至 30 美元，但在內羅畢約為 3 至 5 美元，在加拉加斯甚至僅 1 至 2 美元。
多數標註員以獨立承包商身分工作，缺乏福利與工作保障，並承受績效評分與帳號停用風險。儘管自動駕駛產業過去十年累計投資超過 1,000 億美元，資金主要流向感測器與運算基礎設施，數據標註僅占整體預算一小部分，形成高價值與低報酬之間的結構落差。
這種模式也反映零工經濟的典型矛盾，即價值數十億美元的科技系統，建立在高度分散且缺乏保障的勞動結構之上。然而，這條供應鏈的問題不只在於勞動條件，更在於標註工作的技術門檻遠高於外界想像。
AI 越強越依賴人
外界常將數據標註視為低技能工作，但實際上其技術門檻極高。標註員必須理解三維空間、預測道路使用者行為，並考慮天氣、光線與路況等因素。被遮蔽的行人、轉向中的騎士或複雜交通情境，都需要不同標註方式。
高階任務還涉及多層資訊處理，例如三維光達資料標註、跨影像序列追蹤物體軌跡，以及依據交通規則與區域文化進行判讀。為了降低錯誤風險，產業建立了高度嚴格的品質控制流程，多數任務需多名標註員交叉驗證，並由資深人員審核差異，顯示其專業性遠高於一般認知。
更關鍵的是，產業面臨「自動化悖論」。自動駕駛系統越先進，剩餘未能解決的場景就越複雜，例如突發事故或極端情境，反而更需要人類判斷。主動學習、半監督學習與合成資料等技術雖可降低成本，但無法完全取代人工標註。
專家普遍認為，在可預見未來，人類仍將持續參與系統訓練與驗證，特別是在罕見事件與高風險場景的處理上。
監管真空下的勞動風險與產業分化
不過支撐這個產業運作的勞動制度，仍處於灰色地帶。多數司法管轄區缺乏針對數位計件工作的法規，標註員在薪資保障與工作條件上缺乏明確保護。國際勞工組織雖呼籲加強規範，但跨境平台與多重司法管轄使執法困難。
全球數位勞動市場因此形成監管套利現象，企業可選擇成本最低的地區配置人力，而分散各地的勞動者難以組織集體談判。一些倡議提出建立最低工資標準或可攜式福利制度，但尚未形成產業共識。
未來發展可能出現分岔，一種情境是標註工作逐步專業化，形成高技能、高薪酬職涯；另一種則是產業進一步分化為，少數高技能專家與大量低保障外包勞動者的人機分層結構。
自動駕駛的競爭不僅是演算法與算力的競賽，更是一條高度依賴人類判斷的全球勞動供應鏈。人工標註並非短期過渡成本，而是確保系統安全與推動規模化的結構性投入。從工程師到遍布全球的標註員，人類仍在界定無人駕駛技術的能力邊界。隨著產業持續擴張，關鍵問題已不只是技術是否成熟，而是這條隱形供應鏈將如何被制度化管理，以及其成本與風險將由誰承擔。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：WebProNews、《BusinessInsider》，首圖來源：Unsplash
（責任編輯：鄒家彥）