AWS 終結 Mechanical Turk：餵養機器的「人工的人工智慧」，終被機器取代

Amazon 本週證實，將於 2026 年 9 月 30 日關閉 AWS Mechanical Turk——這個於 2005 年 11 月上線、被 Jeff Bezos 稱為「人工的人工智慧」（artificial artificial intelligence）的群眾外包平台，即將走入歷史。CNBC 與 Bloomberg 於 8 月 25 日報導的這項消息，為運算史上的一個 21 年循環畫下句點：這個曾以人類判斷力餵養早期 AI 系統的平台，如今正是因為 AI 的成熟而被淘汰。

其實徵兆早已浮現。今年 7 月初，Amazon 便以「審慎評估旗下計畫、工具與服務」為由，宣布自 7 月 30 日起停止接受新客戶註冊。現有使用者如今只剩約五週的緩衝期。

以西洋棋騙局為名的運算服務

這個服務的名稱本身就是對其本質的自嘲。原始的「土耳其行棋傀儡」是 1770 年打造、在歐洲巡迴展出至 1800 年代中葉的自動下棋機——看似與人類對弈，實則由藏在櫃子裡的人類棋手操縱。當 Amazon 在 2005 年推出數位版（比 EC2 讓 “AWS” 成為雲端運算代名詞還早一年）時，Bezos 把這個笑話反了過來：所有人都知道箱子裡藏的是人，因為人就是產品本身。

Mechanical Turk 的運作方式，是讓發案者與工作者匹配完成所謂的人類智慧任務（HITs, Human Intelligence Tasks)——資料標註、音訊與影片轉錄、圖片標籤、情感分類、學術問卷——這些用 Bezos 的話說「對人類輕而易舉、對電腦卻極其困難」的工作。多數任務只付幾美分，有時一兩角。Amazon 曾宣稱有超過 50 萬名工作者使用過該平台，但這是累積數字，並不代表關閉前的活躍規模。

低調催生 AI 熱潮的基礎設施

Mechanical Turk 在現代 AI 技術堆疊中扮演的角色，很難被高估。在專業資料標註供應商出現之前，MTurk 是研究人員與新創取得大規模人類標註資料的首選。ImageNet 時代的電腦視覺研究、學術行為研究、早期 NLP 資料集，都曾依賴這個市集。2018 年，AWS 更將其定位為 SageMaker 機器學習平台的人類審查資料來源，讓這個群眾外包平台正式成為神經網路訓練管線的一環——可謂最大的諷刺。

但市場變了。隨著前沿模型開發爆炸性成長，高品質人類訓練資料的需求流向了專業的 AI 原生供應商——Scale AI、Mercor 與 Prolific 等——它們提供經過篩選的專家人力、領域專才與品質控管，這些都是通用型微任務市集無法匹敵的。Amazon 自身也打造了 SageMaker Ground Truth 等內部替代方案，並支援第三方標註整合。The Register 指出，Amazon 從未對退役決定給出「審慎評估」之外的具體營運理由，但競爭態勢已說明一切。

被留下的人

關站衝擊並不均等。Turkopticon 組織者 Krista Pawloski 向 Superpower Daily 表示，部分保險與旅遊業者已在尋找替代供應商。更不顯眼的是工作者：這個族群歷史上的工資中位數僅每小時個位數美元——2017 年一項研究把搜尋任務的未支薪時間計入後，中位數約為每小時 2 美元——卻重視平台提供的彈性、可透過智慧型手機完成的收入來源。2019 年《紐約時報》一篇標題為〈我在 Amazon 網站上找到工作，賺了 97 美分〉的報導，直白地呈現了這種經濟學。在 r/mturk 版上，工作者回報在收攤前的幾個月裡，Amazon 早已在短時間內、且未詳細說明理由地關閉工作者帳號。

對「人類判斷」這個前提本身，還有一段令人不安的尾聲。2023 年一項瑞士研究發現，受檢視的工作者中有多達 46% 暗中將任務轉丟給大型語言模型——換言之，到了最後，平台上出售的部分「人類」智慧其實是合成的。這個為了供應電腦做不到的事而生的市集，最終變成人類領微薄報酬、電腦做工作的場所。

為什麼重要

Mechanical Turk 的關閉，與其說是市場震撼，不如說是一個清晰的歷史標記。它曾經仲介的專業勞務，已遷移到為 AI 時代量身打造、資本更雄厚的平台；Amazon 也有更新的工具可賣。但這個故事值得停下來思考三件事。

第一，這是迄今「AI 吃掉 AI 創造的工作」最乾淨的範例——訓練第一波模型的人類資料標註經濟，正被好到能自行標註、轉錄與評估資料的模型取代。第二，它移除了學術研究者（尤其是問卷與行為研究）賴以維生的低成本、低門檻管道；Prolific 等同類平台以更高的價位與更多的 overhead 服務這個市場。第三，它凸顯了「通用市集」商業模式在 AI 時代老化的速度有多快：價值已從單純的任務完成，轉移到經過驗證、具備專業性、可證明是人類（或可證明品質良好）的資料。

21 年前，Amazon 押注：偽造機器智慧最便宜的方式，就是把人藏在箱子裡。這個賭注成功了——成功到足以訓練出讓「藏人」不再必要的機器。9 月 30 日，這個箱子將永久關閉。