新聞速讀｜求職者靠「訓練 AI」賺錢，但也可能重組同業需求
新聞速讀｜求職者靠「訓練 AI」賺錢，但也可能重組同業需求
Mercor 把專業做成模型教材，企業得同步重做資料治理與人才轉型
InfoAI 編輯部
真正的風險，不是 AI 會不會取代你，而是你把自己變成可被複製的流程。
華爾街日報在 2026/01/14 的 Careers & Leadership 電子報，以「Training Your Own Robot Replacement」點出一個正在擴張的工作型態：專業人士以承攬方式協助訓練 AI 模型，短期換取收入，長期卻可能讓部分例行任務更容易被標準化、外包，進而壓縮或重組同類型職務需求。
華爾街日報在 2026/01/14 的 Careers & Leadership 電子報，以「Training Your Own Robot Replacement」點出一個正在擴張的工作型態：專業人士以承攬方式協助訓練 AI 模型，短期換取收入，長期卻可能讓部分例行任務更容易被標準化、外包，進而壓縮或重組同類型職務需求。
這不代表「教完就會失業」，但它把一個更真實、也更尖銳的管理命題擺到台面上：當專業知識開始被系統化成「模型教材」，你是否具備足夠的資料治理、合約設計與人才培訓能力，去控制風險、保留差異化，並讓組織在三年後仍保有選擇權。
摘要：
1）華爾街日報指出，「訓練 AI」正在成為新型承攬工作，讓部分求職者取得額外收入。
2）Mercor 等平台把專業輸入做成供給鏈，從一般性任務到高端領域判斷，報酬落差很大。
3）華爾街日報也提醒：把例行雜務全部自動化，若沒重做培訓與節奏，可能反而削弱學習與創意的生成空檔。
4）「人類教機器」同樣發生在人形機器人：示範、遙操作與資料工廠正在形成。
5）企業若只用降本角度看待，容易累積法令遵循、資安、供應商依賴與培訓斷層等中長期成本。
當「專業」被做成教材，真正的戰場就從工具選擇移到治理能
華爾街日報的電子報引發討論，關鍵不在「又多了一種兼職」，而在它把矛盾說得很直接：你把專業教給模型，眼前拿到現金流；但當你的輸入被拆成可交付、可重複使用的「教材」，就等於把部分工作內容往「可標準化」的方向推了一步。
因此，問題不是明天會不會被取代，而是「哪些任務會被拆分成可外包、可平台化的單元」，接著才是「哪些職務內容會縮水、哪些新角色會長出來」。在多數組織裡，最先受到影響的往往不是最資深的人，而是那些高度例行、可被拆解、且責任邊界較模糊的工作內容。
Mercor 是華爾街日報點名的代表性公司之一。華爾街日報另一篇相關報導提到，Mercor 聚合大量承攬者協助模型訓練，並描述其平台規模、客戶名單與高時薪區間等細節。這類敘事共同指向一件事：模型能力的提升，越來越仰賴「高品質、可追溯的人類輸入」能否被穩定供給。
但把專業變現、把判斷交付出去，也會同步引入兩個結構性問題。其一是市場透明度不一，任務差異巨大，報酬分佈自然呈現極端。其二是權利與責任如何切分：你的輸入究竟是單次交付、還是可被長期再利用的資產？若未寫清楚，就可能演變成智財與合約爭議。華爾街日報也提到，承攬者可能需要經過 AI 面試並安裝工時追蹤工具，顯示平台治理正把「專業」納入可衡量、可控管的生產流程。
華爾街日報電子報中有另一個值得企業導入者留意的提醒是：自動化雜務不必然只有淨收益。許多組織的學習、品質與創新，不是發生在最光鮮的高價值任務裡，而是在例行工作與空檔之間慢慢長出來的。
當企業把「看起來浪費時間」的部分全部刪掉，工作表面更俐落，但新人可能失去低風險任務的練功場，資深者也少了沉澱與反思的節奏。結果是：效率看起來更高，組織卻更難培養下一批能承擔責任的人。換句話說，AI 導入不只是一個流程改造專案，更是培訓路徑與工作節奏的重設。如果省下來的時間沒有被制度化地投入抽查、演練、案例回顧與跨部門協作，效率提升可能只是把風險往後推。
把鏡頭拉遠，你會發現「人類教機器」不是單一產業現象，而是一條正在形成的供給鏈。白領世界看到的是專家把判斷寫進模型；機器人世界看到的則是工人把動作示範給機器。
正如 Rest of World 在 2026/01/07 的報導指出，中國為了解決人形機器人的資料缺口，正建置訓練中心、雇用工作者示範各種日常動作；報導也提到，美國公司同樣招募人類產生訓練資料，但規模較小。路透社的另一篇報導則描述，上海郊區一個倉庫裡，機器人由操作員反覆遙操作執行摺衣、做三明治、開門等任務，場域長時數運作以產生大量訓練資料
《WIRED》也以 AgiBot 為例，描述其把遙操作（teleoperation）與強化學習結合，讓雙臂人形機器人更快學會製造業任務，並在產線環境實測。
這些案例共同指向同一個結論：模型能力的上限，越來越取決於「高品質的人類示範」能否被穩定供給、被正確標註、並被可追溯地治理。當資料供給鏈變成基礎設施，競爭就不再只比模型大小或硬體效能，而是比誰更能掌控資料的來源、範圍、權利與責任。
別只問「省多少人力」，先問「多出多少依賴」
看到「訓練 AI 成為新收入來源」這類新聞，企業很容易把它解讀成「我們也該把專家經驗餵給模型」。方向不一定錯，但若只把它當成外包資料與降本專案，最常見的代價不是模型不準，而是組織失去控制：資料權屬不清、稽核難以回溯、權限漂移造成資安破口、供應商綁定降低可替換性，以及培訓路徑被切斷造成的人才斷層。
更好的問法是：哪些知識可以外部化成通用教材？哪些知識必須留在內部，成為你在三年後仍有議價能力的差異化壁壘？以及，誰要對「模型學到什麼、可以用到哪裡」負責？
給企業的建議：
1）把「模型教材」視為新型資產：建立資料目錄、權限、保存期限與可追溯來源，讓稽核與事故回溯有憑有據。
2）把專家輸入分三層：可公開的通用知識、可共享的流程規範、必須內部保留的差異化判斷；第三層原則上不外包、不外流。
3）合約先談清楚四件事：資料所有權、再利用範圍、保密與刪除機制、錯誤輸出或資料爭議的責任分攤與救濟。
4）重做人才培訓路徑：把自動化後釋放的時間，明確指定給抽查、回顧、演練與新人帶教，避免「表面更快、實際更脆」。
5）把供應商依賴量化：要求資料可攜、版本可管理、替換方案可演練，避免組織被單一平台鎖死。
下一步觀察提醒：如果你所在產業開始出現「大量招募領域專家來教模型」的平台與仲介，通常代表該產業的知識結構正被標準化。此時最重要的不是跟風餵資料，而是先界定「哪些能力必須留在組織內」，以及你的治理能力是否跟得上。
用 6 個訊號判斷，你是在升級組織，還是在加速被商品化
建議你用可觀測指標替代感覺。當 AI 導入進入第二階段，決勝點會從「可不可以用」變成「出了事能不能回溯、能不能修正、能不能換供應商」。
1）外部承攬資料占比：關鍵流程的訓練資料，有多少來自外部平台或外包。
2）可追溯率：重要輸出能否回溯到資料來源、版本、審查者與使用範圍。
3）錯誤成本曲線：自動化後錯誤率是否下降；若回溯與修正成本上升，代表風險被轉移而非消失。
4）供應商可替換性：更換模型或平台時，資料與流程的可攜性是否足夠。
5）新人上手時間：新人能獨立處理案件的時間是否拉長（常見於例行工作被消除後）。
6）法令遵循與資安事件：是否出現權限漂移、資料外流、或無法證明授權來源的情況。
FAQ
1）「訓練 AI」到底在做什麼？跟傳統資料標註有何不同？
傳統資料標註多半是把既有內容分類、框選、打標籤，重點在一致性與規模；而 華爾街日報這次描繪的「訓練 AI」更接近「專業示範」與「專家評分」：由領域專家去審閱、挑錯、補充、評分 AI 產出，讓模型在特定領域更可靠、更貼近專業語境。差異在於：這不只是勞務，而是把專業判斷拆成可重複使用的教材與品管流程。
也因此，它的價值更高、風險也更高，因為你交付的不是時間，而是可被規模化的「知識結構」。
2）為什麼企業願意花錢請專家教模型？模型不是已經很強了嗎？
模型在通用語言能力上很強，但遇到高風險、高專業、或公開資料稀缺且品質不一的領域（例如內部 SOP、產業專有知識、內控規範、特定財務或風險模型），就需要人類專家補上「最後一哩」。企業要的不是一般知識，而是能降低錯誤與風險的專業校正。也因此，報酬才會呈現極端差距：越稀缺、越能降低風險的專業輸入，越可能得到較高報酬。
3）這是不是等於「把自己教到失業」？
不必用宿命論看待。比較務實的視角是：你教的是「通用流程」還是「差異化判斷」；以及你是否同時把自己升級到新的職能位置。當一個人的輸出主要是可標準化的流程與例行判斷，它確實更容易被平台化；但若你把重心移到審查、治理、例外處理、跨部門整合與事故回溯，你反而更像是掌握系統的人。
華爾街日報的敘事提醒的是「職務需求可能被重組」：某些工作內容會萎縮，某些新的角色會長出來。關鍵在於，你是否能看懂重組方向，並提早站到更高價值的環節。
4）企業要怎麼避免「餵資料餵到被綁死」？
三件事必做。第一，資料權屬與再利用條款寫清楚，避免你提供的內容變成供應商可無限期使用的資產，或被擴大用在你無法接受的範圍。第二，維持可攜性，把資料、評分規則、版本與審查流程以可移轉的格式管理，讓你保有換模型與換平台的能力。第三，建立可追溯機制，出了事能回溯到來源、版本與審查責任，才能修正而不是靠禁用。多數組織不是輸在模型能力，而是輸在治理能力不足，導致換不了、查不了、改不了。
5）華爾街日報提到「自動化雜務的代價」，企業該如何補救？
把省下來的時間制度化，而不是放任它被吞掉。你可以把「人機協作後的新空檔」固定用於四件事：抽查模型輸出、回顧錯誤案例、更新 SOP 與管控點、訓練新人與做跨部門演練。若沒有這些安排，例行工作被消除後，新人缺少低風險任務練功，資深者少了沉澱時間，組織就會出現「看起來更有效率，實際更脆弱」的反效果。
6）「人類教機器」為什麼在機器人領域更關鍵？
因為機器人要處理的是物理世界：拿、放、轉、折、開門、做食物等，充滿不可預期的摩擦、重量、角度與失敗情境。路透社與《WIRED》的報導都指向同一個現象：大量操作員透過遙操作反覆示範，產生巨量資料，再用 AI 系統去學會更穩定的動作策略。當資料供給鏈開始被系統化，競爭就會延伸到誰能更有效率地取得高品質示範、並把它治理成可用、可控、可追溯的資產。
7）官方說「不會取代人類」，我們該怎麼解讀？
路透社曾引述北京官員表示，人形機器人「不會取代」人類，而是提升生產力、承擔危險或枯燥工作。這屬於政策與對外溝通口徑，企業與個人應把它當作「方向宣示」，而不是結果保證。實務上，通常發生的是工作內容被切分與重組：可標準化的部分會被自動化或外包；需要治理、例外處理、責任承擔的部分，重要性反而上升。你需要的是治理能力與轉型路徑，而不是對「取代或不取代」做二選一的押注。
參考資料：
Training Your Own Robot Replacement
Job Seekers Find a New Source of Income: Training AI to Do Their Old Roles
In Chinese data factories, workers teach humanoid robots boring tasks
China's AI-powered humanoid robots aim to transform manufacturing
China's humanoid robots will not replace human workers, Beijing official says
Meet the Chinese Startup Using AI-and a Small Army of Workers-to Train Robots
The AI Startup Fueling ChatGPT's Expertise Is Now Valued at $10 Billion
版權聲明與授權須知
本內容由 InfoAI 擁有著作權。如有引用、轉載或任何商業用途的需求，請來信聯絡： contentpower688@gmail.com。
用內容建立信任
用洞察塑造品牌
在 AI 時代，真正有力量的行銷不是廣告聲量，而是持續輸出的深度思考。InfoAI 把全球 AI 趨勢與報告，轉譯成清楚、精準、有觀點的內容，讓企業不只是跟上變化，而是成為洞察的提供者，讓品牌變成被信任的決策夥伴。如果你不想只是「談 AI」，而是想「透過 AI 影響市場與客戶」，那就從內容開始。歡迎來信： contentpower688@gmail.com
如果你覺得這篇解讀對你有幫助，歡迎訂閱 InfoAI 電子報，我們將持續為你精選 全球 AI 新聞與趨勢洞察，幫助你看懂新聞背後的真正意義。也別忘了加入透過［QRCode］／［按鈕］加入 Line 社群 ，隨時掌握值得關注的 AI 發展與專業觀點。
AI 協作聲明：
本篇文章由 InfoAI 團隊策劃，並透過人工智慧工具協助資料整理與內容撰寫，最終內容由編輯進行人工審閱與優化。
InfoAI｜讀懂 AI 如何改變世界
在 AI 改變世界之前
助你先讀懂 AI 世界
每日精選全球 AI 新聞
AI 趨勢 + 新聞 + 深度解讀
Content Power ｜賦能你在 AI 時代的專業能力
專注於「AI × 專業 × 工作方法」的知識平台
透過框架、流程與方法
協助你在 AI 時代重建專業能力