Meta 強制調動 6,500 名工程師從事 AI 資料標註，員工不滿逐漸爆發，折射出當前 AI 軍備競賽少被公開討論的代價。
（前情提要：Meta 黑料曝光：祖克柏要求監控員工鍵盤滑鼠紀錄，回應「不影響考績」）
（背景補充：頭綁 iPhone 訓練 AI：廉價勞工正成機器人肉身老師，教它搬貨、工作、做家事）
一場 Meta 員工直播簡報在本週失控：有人情緒崩潰爆粗口，要求在場者轉告一位 Meta AI 資深主管他是「a piece of sh*t」，這家全球市值最高的科技公司之一發生什麼事？
被一封 Email 徵召的工程師
據 Wired 的報導，Meta 的「Applied AI」團隊成立僅約三個月，就已瀕臨內部反抗。這個規模達 6,500 名工程師與產品經理的新部門，有許多員工是收到「一封突如其來的 email」才得知自己被調入 Applied AI 組。一名自稱被徵召者在 Reddit 上形容整個過程「相當隨機」且毫無前兆。
Business Insider 看到的內部公告說明瞭調人的理由：Meta 的 AI 模型仍缺乏在程式設計等技術任務上勝過人類的知識。簡單來說就是，模型不夠聰明，要靠人類親手出題示範。
這批工程師被指派的任務，是生成謎題與程式設計題目，用來訓練 AI 模型。一名員工對 Wired 表示：「這根本就是古拉格（蘇聯惡名昭彰的集中營）」、另一人說：「多數人覺得這工作在碾碎靈魂」。
143 億美元買來的算盤
在一段外洩的內部會議錄音中，執行長祖克柏解釋了為何不用外部承包商。他的邏輯有兩層：
- 第一，Alexandr Wang，他把資料標註新創 Scale AI 以 143 億美元賣給 Meta，之後出任 Meta 首席 AI 官並領導 Meta Superintelligence Labs，對資料標註極為熟悉
- 第二，Zuckerberg 表示 Meta 一般員工的智商「顯著高於」第三方承包商，是更好的選擇。
這個邏輯聽起來有商業理性，卻忽略了一個前提：高薪工程師是否願意接受這個安排？
資料標註是 AI 訓練的核心環節。簡單來說就是，讓人類用自己的判斷與示範，教 AI「什麼是好答案」。當一個模型在複雜推理或程式設計任務上表現不足，問題往往不在演算法，而在訓練時缺乏足夠高品質的人類示範資料。
之前 Meta 花 143 億美元收購 Scale AI，買的正是「讓高品質人力做高品質標註」的能力。但是讓 6,500 人在沒有選擇的情況下執行這個決定，一名員工形容自己「沒有真正的選擇：加入或離職」。
資料才是真正的瓶頸
這件事表面上是職場管理失當，更深層則是一個關於 AI 競爭的宣示：資料品質，才是當前大模型能力的真實上限。
各家公司砸算力、發論文、比引數，競爭看起來是工程問題。但 Meta 的行動揭示了另一面，當模型在實際任務中的表現不足，工程師找到的瓶頸不是架構，是示範資料的品質與規模不夠。用最聰明的人做最枯燥的標註工作，這個邏輯本身就說明瞭大模型競爭已進入哪個階段。
OpenAI、Google、Anthropic 也在進行類似的資料建設，只是方式不同，且多數沒有公開。Meta 的案例之所以炸裂，是因為它把這個過程強制化、內部化，並讓員工沒有退路。
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