关于AI的起起落落，一切都那么迅猛，就连裁员也是。
11月27日，据Business Insider获取的信息，本周一，Uber的AI训练计划“Project Sandbox”中，很多项目成员已收到“裁撤通知”，即便是承诺项目雇员至少有三个月的工作期限。
Uber给出的理由是，因为客户“内部优先事项发生了变化”，他们提前被抛弃了。目前尚未清楚裁员人数。但引人关注的是，在这一轮裁员大潮中，零工和博士都未能幸免，均收到了裁员邮件。
不过，由于从入职到离职太过迅速，被裁员的人中大部分都还没能拿到第 一笔工资，Uber方面称，他们的工资可能需要再等七周，也就是原先约定的合同期限结束后。
一个月前，Project Sandbox计划启动，据称，主要是为谷歌服务，用手中的人力资源帮助其开发AI工具。
该项目至少有十余家外包公司参与。根据公司官网信息，Uber AI Solutions提供数据标注、模型测试及Agentic AI技术栈等企业服务。
近年来，Uber一直致力于在网约车、外卖业务的基础上加速发展AI业务，利用AI优化自身系统的定价、匹配和调度效率，与谷歌的Waymo等公司一同布局自动驾驶出租车（Robotaxi）。其中，Uber AI Solutions尤其受到关注。
今年6月，Uber宣布将其技术平台提供给全球AI实验室和企业使用，利用其十年来在数据方面的积累和业务经验，帮助客户构造、测试，最终打造出更加智能的AI模型和应用。
在Uber的目标市场中，Agentic AI尤受重视。公司官方发布《Agentic AI技术堆叠：企业需要满足哪些条件才能在2026年大规模采用》文章中，详述了Uber为了帮助客户在2026年打造出真正的Agentic AI所进行的规划。
当然，其解决方案实际上离开不了“堆人工”，该公司介绍称，将通过全球超800万零工劳动力收集和评估实际资料，提供超过200种语言的服务，涵盖30多个网络。
今年以来，关于美国、印度等地的Uber司机、外卖人员在工作之余通过标注视频、图片等完成AI训练赚钱的贴文已经广为流传。
不过，这项工作需要的远不止传统意义上的零工。
就在月初的三季报财报电话会议上，Uber首席执行官达拉·科斯罗沙希（Dara Khosrowshahi）还明确表示，其人工智能训练任务中的不少岗位都需要博士学位，他们会在训练中承担更高阶的任务。
不管是不是所谓“AI降临派”，或许我们都不得不承认，总有一天我们要为AI打工。
今年以来，以人工喂养AI的产业愈发壮大，全球数十万人加入了AI数据标注的工作，有的将其作为职业发展方向，有的将其视为带来可观收益的副业。
在谷歌大获成功的Gemini 3和Nano Banana Pro背后，也少不了这些为AI打工的人。Business Insider称，Project Sandbox的参与成员完成Uber方面的注册后，都会与谷歌的一名特定员工取得联系。
目前，Surge AI、Scale AI等初创企业都致力于为科技巨头们的AI事业提供人工训练服务。不过，这个市场远没有那么稳定，相关公司的发展历程中，裁员往往是“常规操作”。
其中典型例子，莫过于为OpenAI提供人工训练、最早入局这片市场的Invisible Technologies，该公司在ChatGPT发布数月后就开始了裁员。
此外，AI领域的明星公司，包括GlobalLogic、Scale AI等在内，今年都启动了大规模裁员计划。
6月，Meta宣布收购Scale AI 49%的股权后，后者首席执行官汪滔（Alexandr Wang）随即加入Meta，而Scale AI则因为客户流失和经营问题、组织变动等原因进行了大规模裁员。据称，包括占公司总人数超过10%的200名全职员工和500余名合同工失去了工作。
虽然汪滔入职Meta后主导的TBD Lab团队很受重视，但Meta自身的大裁员也已经在10月到11月开始。
根据美国数字媒体平台Axios早先发布的报道，Meta计划在10到11月之间裁撤600名AI条线的员工。FAIR研究团队的研究总监田渊栋已经离职，AI教父级人物、图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）也确认自己将于年底从Meta离职创业。
虽然目前多项研究显示，AI对整体就业的冲击尚未显现，但全球最 大求职网站Indeed的最新报告则指出，即使AI还无法取代人工，但至少已经能让企业用更少投入做更多的事，尤其在数据分析领域，员工无需过多培训就能利用AI来分析数据。
这导致科技公司数据分析领域的职位发布数量急剧下降，相比新冠疫情前，相关领域的职位空缺减少了40%。即使就业市场不会出现“失业潮”，但如果缺少新的招聘岗位，未来的就业结构就会变得异常畸形。
即使不考虑AI，日本1990年代末泡沫经济破裂后的情况也提示了这种危机。当时，为了保证已冗余的在职员工有能力支付房贷，避免金融系统全方位崩溃，日本的政策决策层和大企业几乎主动放弃了毕业生招聘，这在“失去的三十年”中导致了一系列的经济和社会问题。
那些率先启用AI的公司或许会获得成功，但颇为讽刺的现实是，那些最早为AI打工的人，恐怕始终逃不过被抛弃的命运。
