DoorDash 现在花钱雇零工拍摄家务视频，没错，这听起来确实很反乌托邦

欢迎来到未来：你正在训练取代你的机器人

DoorDash 推出了一款名为 Tasks 的独立应用程序，这可能是零工经济中迄今为止最令人不寒而栗的发展。其前提是什么？付钱给他们的外卖员大军，让他们拍摄自己做家务的视频，比如洗碗、叠衣服和煎蛋。这些镜头随后被输入到人工智能模型中。你知道的，就是那些最终将取代这些工作的机器人背后的技术。

Tasks 应用程序于 2026 年 3 月 19 日推出，可供美国约 800 万名注册外卖员使用，但有一些显著的例外。加利福尼亚州、纽约市、西雅图和科罗拉多州都被排除在外，这肯定只是巧合，与这些地区拥有更严格的零工保护措施绝对没有关系。没什么好看的。

Tasks 实际上包含什么

工作内容从平凡到略显超现实不等。外卖员可以挑选一些任务，例如拍摄自己装洗碗机的过程（佩戴式摄像头对准双手，至少刷洗五个盘子，并将每个洗好的盘子在画面中保持平稳）、铺床、叠衣服，甚至录制未经剧本安排的西班牙语对话。

据报道，报酬差异很大。根据二级报道，简单的家务拍摄任务报酬约为 5 美元（约 4 英镑），而货架扫描工作报酬约为 16 美元，西班牙语对话录音报酬为 20 美元。DoorDash 尚未正式确认具体费率，所以请对这些数字持保留态度。

自 2024 年以来，外卖员已经完成了超过 200 万项此类任务。这是一个巨大的真实世界训练数据量，由真实的人在真实的家中进行日常琐事时捕获。

谁获得了这些数据？

有趣的地方就在这里。这些镜头不仅仅是为了 DoorDash 自己的人工智能野心。该公司证实，通过 Tasks 收集的数据会输入到零售、保险、酒店和技术领域的外部合作伙伴的模型中。DoorDash 总经理 Ethan Beatty 将其描述为利用十年的配送物流经验来帮助其他企业。这听起来比“我们将人们洗碗的视频货币化”要顺耳得多。

DoorDash 首席技术官 Andy Fang 则坦率得多，称该倡议对于“构建物理智能的前沿领域非常重要”。鉴于 DoorDash 在 2025 年 9 月发布了自己的配送机器人 Dot，这是一台重 350 磅、高近五英尺的机器，在凤凰城大都会区以最高 20 英里/小时的速度穿行，运送六个披萨，这个“物理智能”的说法带着一种讽刺意味。

DoorDash 并非孤例

这种更广泛的趋势是显而易见的。Uber 通过其 AI 解决方案部门推出了类似的计划，目前在 30 个国家/地区运营，司机可以在其中上传照片、录制语音片段和拍摄餐厅菜单。Instawork 在洛杉矶招募了工人佩戴头戴式摄像头，拍摄自己打扫房屋的过程。Sunday Robotics 已经向 500 多户美国家庭运送了 2000 多副“技能捕捉手套”，收集了约 1000 万个日常动作来构建其基础模型。

还有亚特兰大的 Waymo 关门试点项目，DoorDash 付钱给一名外卖员走到自动驾驶出租车旁并关上车门。Reddit 上的一张截图显示，这一个动作的总报酬为 11.25 美元。该任务现在被归类在 Tasks 生态系统中，这意味着自动驾驶车辆支持已经成为零工的一部分。

令人不安的部分

批评人士很快指出了核心矛盾：零工实际上是在生成可能最终导致其角色过时的训练数据。DoorDash 将 Tasks 描述为补充收入，一种在配送间隙赚钱的方式。平心而论，与其他一些人工智能训练争议不同，这里的工人为他们的贡献获得了直接报酬。

但问题依然存在。DoorDash 尚未公布有关同意框架、数据保留政策或工人在自己家中拍摄的镜头拥有何种权利的详细信息。正如 Universal Robots 副总裁 Anders Beck 所指出的，公司需要分布式的真实世界数据，因为实验室收集的训练数据对于实际部署来说根本不够用。这使得零工的家和厨房成为了新的人工智能训练场。

结论

Tasks 是对零工经济发展方向的一次引人入胜但又略显不安的窥视。对于缺钱的外卖员来说，这是低投入工作的真金白银。但其长期影响值得密切关注，特别是对于那些认为“训练你自己的替代者”仅仅是一个比喻的人来说。

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