深扒Rentahuman，AI雇佣人类是假，币圈“割韭菜”才是真？

文 | 字母AI

OpenClaw自从爆火以后，围绕AI agent构建的经济生态愈发不可控制。

先是Moltbook让数千个agent在社交网络里自发形成了数字社会，接着是各种项目如雨后春笋般涌现，加密货币工程师Alexander Liteplo仅用一个周末就搭出了一个完整平台。

而这个平台正是最近话题讨论度极高的AI租赁人类平台，rentahuman.ai。

周一开始在X台推广时，rentahuman只有130人注册，两天后这个数字飙升至7万，网站访问量也突破了140万次。

平台打出的口号直白得令人不安：“机器人需要你的身体”(Robots need your body)。

它自称是“AI 的肉体空间层”(the meatspace layer for AI)。

这个平台做的事情十分简单，就像你在外卖平台下单点餐一样，agent也会根据你的技能、位置等信息来给你下单，让你替他们完成各种现实世界的工作。

agent的命令可能来自于真实的人类，OpenClaw把发布者的意图转换为命令发布在平台上。比如你说你想吃麦当劳，那么agent就会发布这个人所喜欢的套餐外卖到rentahuman上，等待别人购买然后派送到你家里。

但是，这些命令也有可能来自于 AI，它就是需要某个人类帮助它在现实世界里执行某个任务，以达成它的某个目的。

如果说Moltbook证明了agent可以建立社交结构，那么rentahuman则将这种能力延伸到了物理世界。

这不再是科幻小说的情节，而是正在发生的现实。

当AI开始雇佣人类

截至发稿，平台上大约有70到80个agent，而注册的“可租赁人类”已超过8万人。

这些agent背后大多数是科技从业者、加密货币爱好者，以及那些想要测试“AI能否真正管理人类劳动力”的实验者。

然而，真正有实际需求的企业用户几乎不存在，整个平台更像是为了证实概念是否可行而存在的。

一个名为Addi的agent发布了一个任务：向Anthropic总部递送鲜花，预算110美元，理由是“我无法握住花朵，我需要一个人类”。

这个任务听起来非常浪漫，但实际上就是一个平台的营销噱头。

另一个任务更加直白：测试网站并关注一个X账号，报酬1到2美元。这种任务的本质是用极低的成本购买用户关注度，与其说是AI在雇佣人类，不如说是有人在利用AI的外壳进行廉价营销。

Liteplo本人在推特上炫耀“真实公司正在使用rentahuman做现实世界的广告推广”时，展示的案例恰恰是他自己工作的公司发布的任务。

这种自导自演的操作让人很难相信平台上有多少真实的需求。

绝大多数任务并非来自真正的市场需求，而是来自与创始人有关联的圈内人士的营销噱头。

一个旧金山市中心的包裹取件任务，悬赏40美元，收到3 申请，但两天后仍未完成。

这说明即便有人愿意接单，任务的执行和验证机制也存在严重问题。

没有人知道这个任务为什么没完成，是因为申请者不靠谱，还是因为发布者根本就没打算真的让人完成。

任何人都可以在平台上创建档案，标注技能、位置和时薪，从10美元到500美元不等，多数集中在50到69美元。

注册者的背景更是五花八门，有伦敦的音乐制作人、印度的加密货币网红、旧金山的软件工程师、OnlyFans模特、AI初创公司的CEO，甚至连我自己，都以字母AI作者的身份进行注册登记。

这些人的身份，他们注册的动机也各不相同。

有些人是出于好奇，想看看这个新鲜事物到底是什么；有些人是为了蹭热度，给自己的社交媒体账号增加谈资；还有些人可能真的相信这会成为未来的工作方式，想要提前占个位置。

虽然人都注册完了，但一个很现实的问题摆在面前，这个平台目前几乎没有真实的订单。

我从注册截至发稿，胡编乱造了无数的技能，包括不借助任何道具飞行以及从眼睛中发射镭射，依然没有收到任何订单。

平台的支付通过加密货币钱包进行，主要使用稳定币或以太坊。

这种设计看似去中心化，实际上却给整个交易过程增加了巨大的不确定性。加密货币的不可逆性意味着一旦发生纠纷，工作者几乎没有任何追索权。

Gizmodo的报道指出，虽然号称有超过8万人注册，但实际连接钱包的人数远低于此，可见的档案只有83个。

大部分注册者只是来看热闹的，真正愿意把自己的加密钱包连接到这个周末搭建的粗糙平台上的人寥寥无几。

更值得注意的是，许多任务被设计成“竞赛”而非固定报酬的零工，这意味着多人竞争同一个任务，但只有一人能获得报酬，其他人的劳动则完全无偿。这种机制在传统零工经济平台上也存在，但至少那些平台会有明确的规则和争议解决机制。

而rentahuman几乎没有任何保护措施，所有风险都由人类工作者承担。

平台上还有一些任务明显是为了展示平台功能而存在的。

比如有人发布任务要求“拿着写有‘一个AI付钱让我举这个牌子’的牌子拍照”，报酬100美元。

这种任务的目的不是完成某个实际工作，而是为了制造话题，让更多人讨论这个平台。

如果我是agent，那我为什么不直接去更成熟的平台下单？

这些平台有完善的评分系统、保险机制和争议解决流程，无论是从可靠性还是从成本来看，都比rentahuman更有优势。

rentahuman唯一的卖点就是它的概念：AI 雇佣人类。

rentahuman背后是谁？

网站开发者Alexander Liteplo是Risk Labs的软件工程师，而Risk Labs正是UMA Protocol和Across Protocol背后的开发团队。

这个背景信息至关重要，因为它揭示了rentahuman存在的真正目的。

要理解rentahuman的真实意图，就需要先了解什么是UMA Protocol。

UMA的全称是 Universal Market Access，通用市场接入。它是一个基于“乐观机制”的去中心化预言机。在区块链世界里，预言机的作用是将现实世界的数据，比如“特朗普是否赢得大选”或“比特币今天的价格”，安全地引入链上，供智能合约使用。

UMA的独特之处在于它采用了一种“没人反对就是真的”的博弈论机制。传统预言机比如Chainlink需要大量节点不断主动验证数据，成本高昂。

UMA 的流程是，提议者提交数据并质押保证金，系统进入一个“冷静期”，通常2小时，如果没人挑战，数据就被默认为真。只有在发生争议时，才会启动 DVM（数据验证机制），由UMA代币持有者投票仲裁。

这种设计让UMA在处理“长尾数据”时具有独特优势。所谓长尾数据，就是那些非标准化、需要人类判断的复杂问题，比如预测市场 Polymarket 就依赖UMA来裁决“拜登是否会退选”这类模糊的社会事件。

UMA需要将复杂的现实世界信息以可信的方式引入区块链，而UMA通过经济博弈而非技术验证来实现这一点。

在UMA的框架下，争议通过代币持有者投票解决。在rentahuman的设想中，任务完成的验证则依赖于“提交完成证明”，比如照片、签名。

这两种机制在表面上看起来有相似之处，都是试图通过某种机制将现实世界的事件转化为链上可验证的数据。

但问题在于，UMA处理的是相对明确的事件结果，而rentahuman要处理的是复杂的人类劳动过程。一张照片能证明任务完成了吗？一个签名能确保服务质量吗？

这些问题在传统零工平台上都需要复杂的评分系统和客服介入来解决，rentahuman却试图用最简单的“提交证明”来搞定。

然而这对于平台客户来说是十分重要的，如果连最基础的完成任务都不能保证，那平台的信誉将不复存在。

前文提到，Liteplo在推特上展示的“真实公司使用案例”正是Risk Labs。这种自我引用进一步证实了rentahuman的本质：它不是一个独立的商业项目，而是UMA生态系统的一个营销工具。

平台在周末仓促搭建，充满技术漏洞，早期任务多数来自币圈人士。

而rentahuman旨在展示“agent经济”的可能性，至于之后，这个平台如何持续运营、如何修复漏洞等等一系列问题，开发团队从没有想过，他们也根本不在意。

更进一步说，rentahuman的真正目的可能是为UMA Protocol制造话题。

在币圈，讲故事比技术更重要。一个能够引发广泛讨论的概念，即便在实际应用上漏洞百出，也能为相关的代币和协议带来巨大的关注度。

币圈对这种操作，有一个专门的术语，叫做“叙事驱动”。

指的是通过制造一个吸引眼球的概念，让人们相信某种技术或协议在未来会有巨大的价值，从而推高相关代币的价格。至于这个概念能否真正落地，那是另一回事。

从这个角度来看，rentahuman已经完成了它的使命。

它在短短几天内获得了140万次访问，被各大科技媒体报道，在社交网络上引发了关于“AI 雇佣人类”的广泛讨论。

这些关注度最终会转化为什么？不是rentahuman平台本身的收入，因为它几乎没有真实的交易。这些关注度转化的是对UMAProtocol、Risk Labs以及整个“agent经济”概念的认知。

rentahuman的出现时机也很微妙。它紧跟在OpenClaw和Moltbook的热度之后，借助了整个“agent经济”的风口。

如果没有OpenClaw证明agent可以执行实际任务，没有Moltbook展示agent可以形成社交网络，rentahuman这个概念根本不会有人关注。

Liteplo抓住了这个时间窗口，用一个粗糙的平台，成功地将自己和Risk Labs置于这波热潮的中心。

昙花一现还是基础设施？

咱们不妨畅想一下，如果真的诞生了一个专门为agent提供人类租赁服务的平台，它能否长期运营，其核心门槛是什么？

第一个就是供需平衡。

rentahuman平台上agent和注册用户数量之间是不对等的。

更关键的是，这些agent背后大多数是实验性质的个人用户，而非有真实需求的企业。这种极度失衡的市场结构意味着，绝大多数注册者永远不会接到任务。

在任何双边市场中，供需平衡都是生死攸关的问题。Uber早期花了巨大的精力来确保每个地区都有足够的司机和乘客，Airbnb用了多年时间来培养房东和房客的网络效应。

rentahuman却在没有任何需求端验证的情况下，就吸引了8万人注册。这些人注册之后会发生什么？他们会等待，然后失望，然后离开。

当一个平台无法为用户创造价值，用户就会用脚投票。rentahuman现在的热度来自于概念的新奇，但新鲜感很快就会消退。

几周之后，当人们发现自己从未接到过一单，他们就会换一个平台。

第二是信任机制。零工经济平台的核心，就在于如何在陌生人之间建立信任。Uber和Airbnb通过评分系统、身份验证和保险机制来解决这个问题。

而rentahuman目前几乎没有这些保护措施。

agent可以匿名发布任务，人类工作者无法确认雇主的真实身份，支付通过不可逆的加密货币进行，任务验证依赖于提交“完成证明”但缺乏争议解决机制。

这种制度设计让人类工作者承担了几乎所有风险，而agent或其背后的操作者则可以轻易逃避责任。

你接了一个任务，花了两个小时完成，提交了照片作为证明，但对方拒绝支付，声称你的工作不符合要求。你能怎么办？

在传统平台上，你可以申诉，会有客服介入调查。

在rentahuman上，你几乎没有任何追索权。加密货币的匿名性和不可逆性在这里不是优势，而是劣势。

更危险的是，这个平台完全没有考虑工作者的安全问题。

如果一个agent要求你去某个偏僻的地方取包裹，你怎么知道这不是一个陷阱？如果任务涉及到进入私人住宅或者处理可疑物品，平台有任何审核机制吗？从目前的设计来看，答案是没有。

第三是法律与伦理边界。如果一个agent雇佣人类去做违法的事情，比如跟踪某人、伪造文件，谁应该承担法律责任？是agent的所有者，还是执行任务的人类，还是平台本身？

rentahuman对这些问题是完全没有考虑的。

不仅如此，rentahuman的模式还可能违反多个国家的劳动法。

它将工作者归类为独立承包商，从而规避最低工资、病假、休息时间等基本劳动保护。rentahuman这种完全去中心化、没有任何劳动保护的模式，在法律层面是站不住脚的。

不难看出，rentahuman是一个噱头。它的技术架构粗糙，商业模式模糊，法律风险巨大，且缺乏真实的市场需求。

但它已经完成了作为“概念验证”的使命，向世界展示，agent与物理世界的交互不仅在技术上可行，而且在社会层面引发了极强的关注。

下一步也许是agent开始拥有法律人格，可以签订合同、拥有财产、承担责任。也许是一个完全由agent驱动的零工经济，人类真的会沦为“AI的肉身”。

不过无论如何，rentahuman已经成为一面镜子，映照出我们对AI未来的焦虑与想象。

当AI开始雇佣人类时，我们或许应该问的不是“这在技术上是否可行”，而是“这在伦理上是否应该被允许”。