每天在路上跑单的Uber司机，可能下一秒就变成人工智能训练师了！
事情是这样的：全球知名出行平台优步（Uber）正式宣布，将在今年秋季晚些时候，面向部分美国司机推出一个全新的“数字任务”类别。这个功能会直接集成在司机端的App里，只要你是注册司机，就能在空闲时间接到一些几分钟就能完成的小任务，比如上传餐厅菜单、用不同语言朗读一段场景对话、甚至可能未来还要做图像标注、语音转写之类的活儿。
每完成一个任务，系统就会根据任务难度和耗时给你发一笔“小红包”，虽然不是暴富，但积少成多，买杯咖啡、加个油完全没问题！
这背后到底图啥？别急，听我慢慢给你扒。
其实优步早就盯上了人工智能这波大浪潮。大家都知道，现在所有大模型——不管是Meta的Llama、谷歌的Gemini，还是OpenAI的GPT——都需要海量、高质量、经过人工标注的数据来训练。而这些数据从哪来？光靠算法可不行，得靠人！于是，一个叫“数据标注”的新蓝海就火了。
像美国一家叫Scale AI的公司，今年刚拿到Meta超过140亿美元的投资，估值飙到290亿美元！优步一看，这不就是我的机会吗？
于是，他们悄悄搞了个新业务线，叫“优步AI解决方案”（Uber AI Solutions），专门帮其他企业外包AI开发任务。去年底，他们就已经上线了一个网页平台，在全球20多个国家招募自由职业者，干的活儿包括编程、翻译、多模态内容编辑等等。而这次推给司机的“数字任务”，其实是这个大战略的第一步——先从自己最熟悉的群体下手：800多万名活跃司机！
优步首席产品官萨钦·坎萨尔（Sachin Kansal）在接受采访时特别强调：这可不是因为担心自动驾驶汽车抢饭碗才搞的“安抚计划”。他说得很实在：“现在全球路上跑的自动驾驶车才几百辆，而我们平台上有850万到900万真人司机。自动驾驶？还早着呢！”所以，这个新功能的核心目标，其实是“增加司机收入来源”，让他们更愿意留在平台上，而不是被其他平台挖走。
有意思的是，优步其实已经在印度悄悄测试这套“数字任务”系统好一阵子了。为啥先在印度试？因为那边人力成本低、语言多样性高、手机普及率也高，特别适合做这类轻量级数据采集。测试效果不错，这才决定搬到美国市场。而且坎萨尔还透露，未来不排除把这类任务开放给非司机用户——也就是说，说不定哪天你我普通人也能在优步App里接单赚钱！
不过目前，优步还是把重点放在“服务现有司机”上。这些任务设计得特别简单，全程用手机就能完成，不需要电脑，也不用专业技能。比如你刚送完一个乘客，在路边等单的空档，打开App看到一个任务：“请上传附近这家披萨店的最新菜单”，你走过去拍张照上传，5分钟后到账2美元——是不是比刷短视频有意思多了？
除了这个AI副业大招，优步这次在华盛顿特区举办的年度司机大会上，还公布了其他几项重磅更新。
比如，女性司机现在可以在巴尔的摩、明尼阿波利斯、费城、西雅图、华盛顿特区和波特兰（俄勒冈州）这六个城市，设置“只接女性乘客”的偏好。这个功能去年试点时广受好评，现在终于扩大范围了。
另外，全国范围内上线了“最低乘客评分”功能——司机可以设定一个门槛，比如“低于4.7星的乘客我不接”，这样就能有效避开那些爱骂人、乱取消、不关车门的“差评王”。
说到这儿，你可能会问：优步为啥突然对AI这么上头？其实早有端倪。
过去几年，优步一直在从“纯打车平台”转型为“综合出行+技术服务商”。他们不仅投资自动驾驶公司，还收购地图、物流、外卖技术团队，现在又杀入AI数据服务领域，野心不小。
而司机群体，恰恰是他们最庞大、最活跃、最可控的“分布式劳动力网络”。与其花大价钱另建团队，不如盘活现有资源——让司机在等单、休息、吃饭时顺手干点活，既帮了AI训练，又增加了司机收入，双赢！
当然，也有人质疑：这些任务会不会变成变相压榨？报酬够不够？隐私怎么保障？比如上传菜单，会不会涉及餐厅版权？录音会不会被滥用？优步目前还没公布具体计价标准，只说“按任务时长和复杂度浮动”。
但可以肯定的是，这类微任务在全球零工经济中越来越普遍，亚马逊的Mechanical Turk、Appen、Telus International等平台早就这么干了。优步的优势在于——它有现成的App、现成的用户、现成的信任关系，切入成本极低。
总结一下：优步正在把800多万司机变成AI时代的“数据矿工”。这不是取代司机，而是给他们多开一扇窗。。