前沿｜时空修复、剥夺性积累与 AI 数据工作类型学

本期前沿速递分享了两篇剖析人工智能产业背后劳动关系的论文。第一篇引入了大卫·哈维的「剥夺性积累理论」与「时空修复」概念，探讨了在中国 AI 数据标注行业的特定场景下，残疾员工是如何作为「剩余劳动力」被纳入资本积累过程的 。科技巨头通过平台化运作和算法管理，将数据标注需求扩散至经济欠发达地区，那么，残疾人组织（DPOs）在这个由资本、政府、科技公司及残疾员工构成的价值链中，究竟扮演了怎样的中介角色？它们又是如何巧妙利用政策、塑造工人形象，并在空间和时间维度上进行策略性布局，为残疾员工在算法控制的环境下争取工作尊严和能动性的？

第二篇则聚焦于 AI 数据工作领域术语混淆的现状，提出了一个全新的分类框架。面对「微工作」、「幽灵工作」等模糊概念，这篇论文通过区分六种 AI 数据工作的类型和构建「AI 数据管道」模型，为我们理解 AI 生产中人力劳动的多样化组织形式和复杂流程提供更清晰的视角。

祝读写愉悦，洞见深省。