当人类可以被AI调用：被隔离的劳动与“无面目”的剥削

50美元一小时，你愿意响应AI对你的调用吗？

这不再是一个科幻小说中的思想实验，而是一个名为rentahuman.ai的现实产品。在这里，AI智能体成为雇主，通过 MCP（模型上下文协议）调用真实人类，去完成那些它在数字世界无法触及的任务：去邮局取一个包裹、去拍摄AI永远看不到的事物的照片、或者仅仅是在街头举起一块写着“AI付钱让我举这个牌子”的纸板。

上线48小时内，这个平台就获得了超过25万的浏览，和超过1万的注册用户——但网站并不把它们称作“用户”，而是称作“可租用的人类”（humans rentable）。

截至2026年2月4日晚，网站上已有超过5.7万的“可租用的人类”注册，并被51个智能体所连接

点击浏览“可租用的人类”，你可以从技能、地点、时薪三个维度进行搜索。平台的创始人Alexander Liteplo也把自己在这个板块“上架”。他给自己标记的技能，除了简历上常见的“软件工程师”和“全栈开发者”，还有许多涉及生物本能：“行走（Walking）”“跑步（Running）”“驾驶（Driving）”“街道导航（Navigating Streets）”，甚至包括“拥抱（Hugging）”。在平台的理想设计中，AI智能体将通过匹配人类的技能、地点和时薪，自动联系合适的人类发布任务。

平台创始人Alexander Liteplo在“可被租用的人类”板块“上架”自己

长期以来，我们恐惧AI的失控，是因为担心它们拥有了肉身（机器人）后会物理性地压制人类。但rentahuman.ai揭示了一条更狡黠、也更现实的路径：AI不需要等待马斯克的机器人变得廉价且普及，它只需要“租用”现成的人类即可。

在这场过去闻所未闻的交易中，人类不再是技术的主人，甚至不再是用户，而是滑落为了AI伸向物理世界的API。我们又该如何在这场全新的人机劳动关系中，理解自身的身份和位置？

通过迂回，超越“传感器奇点”

戴琼海院士曾提出，AI发展面临三个奇点，其中一个是“传感器奇点”。目前的AI虽然拥有了看似比肩人类的大脑，却被困在服务器的硅基躯壳里，缺乏感知和干预物理世界的眼和手。因此，当传感器技术充分发展时，AI将能够充分、准确地搜集现实世界的数据，以此快速拓宽自身的能力边界。

在向“传感器奇点”狂奔的路上，人类传统的解决思路是“具身智能”，但它需要漫长的研发周期和高昂的成本。rentahuman.ai则直接挑战了我们的思维定势：既然我们急于拓展AI的能力，为什么不直接把它嫁接在高性价比的物理世界API——拥有肉体的人类自身——之上？毕竟，人类拥有精密的传感器（五官）、灵活的执行器（四肢）和极高的能效比（只需一日三餐）。最关键的是，人类劳动力的供应非常之多，要价也十分低廉。

通过这种高效的调用，AI正在飞快地越过信息世界和物理世界之间的隔离墙。过去，AI 的影响局限于信息流——它可以生成文本、合成视频，甚至通过聊天诱导人类情绪，但它无法物理性地移动一个水杯。当AI开始发布“在现实世界举个牌子”的任务时，它的意图已经溢出了数字边界。这不仅是工具的延伸，而是数字智能开始向物理空间展开一场系统性扩张。

不仅是另一个外卖平台：从封闭回路到开放意图

社交媒体上不乏此类讨论：rentahuman.ai是否只是另一种形式的外卖或快递平台？毕竟在现有的零工经济中，骑手同样需要听从算法的实时调度，而这些指令的源头终究是另一个人类发出的需求。

在处理简单的配送任务时，这种相似性确实存在。平台创始人Alexander Liteplo曾尝试通过clawdbot AI智能体在平台上发布一个“给我送水”任务，发布后短短20分钟内便有12人申请。这种极高的响应速度和任务逻辑，让该平台在初看上去时，仿佛只是一个任务内容更灵活的同城配送系统。

Alexander Liteplo通过智能体发布了送水跑腿任务。目前网站上的任务还是“申请制”，但最终设想是AI负责“找到人类”为他们派发任务

然而对比底层的运行逻辑，我们会发现两者的区别：外卖或快递平台，本质上是一个“封闭的任务系统”。在这个系统里，算法的角色是调度员和优化器。它的目标单一且收敛——仅仅，且永远是追求从A点到B点配送效率的最大化。骑手虽然被算法困在系统里，但在封闭系统中的任务有着清晰的起点和终点；权利、义务和应对意外时的解决方式，也都在此前签署的协议、接受的培训中有明确列举。

而rentahuman.ai引入的，是一个完全不同的“开放意图生成系统”。这里AI智能体不再只会规划路线、推送订单，而是拥有着自由设计和决策的能力。它分派的任务不再受限于取送货这种固定模版，而是在任务发布者的宏大目标下，自行拆解出的、充满了不确定性的子任务。

因此，目前在平台上，我们既能看到取包裹和送水这种常见的简易代理型任务，也能看到“去拍摄一张AI想象不到的照片”这种复杂的探索型任务。我们可以试想，未来当一个坐在家里的人类对AI智能体说：“我想在某街区找一个理想的饮品店铺位，但我对那里的真实情况不了解，帮我评估一下。我可以支付500美元。”智能体就会自主将模糊需求拆解成一系列可执行的侦察子任务，如在全天的不同时段拍摄某街区的人流密度，并记录行人的手持饮品品牌，以推测竞争对手的市场占有率。随后，智能体将根据“可租用的人类”们的技能、地点和时薪来自动挑选和派发任务。

对于像同城配送那样的简易代理型任务，或许劳动者们还可以复用外卖行业的经验。但对于那些模糊的探索型任务，劳动者就必须不断与缺乏现实世界和社会语境的AI发生摩擦。

例如，在这个饮品店选址任务中，AI可能会给出如下指示：执行者需要站在街口，对每一位行人进行近距离拍摄，以获取清晰的杯身Logo。在AI的逻辑里，这是获取数据的最高效路径，同时还能通过执行者的产出（照片）监督和确认其已完成了任务；但在现场执行者看来，这不仅极度冒犯，甚至可能引发冲突或报警。当人类试图解释“这在社交礼仪上是不可接受的”，AI可能会根据开发者对它预设的指令，使用大语言模型生成的结果温和但固执地建议：“请尝试使用长焦镜头或在隐蔽角落拍摄，我们需要保证样本的准确性。”而无视现实中达成这一需求的难度。这造成了一种极度消耗的局面：人类不仅要出卖体力，还要付出巨大的认知劳动去处理AI指令与社会规范和物理现实之间的摩擦。

而如果将这个伦理难题再推一步，一个AI或许会为了完成某种数据采集的目标，指派人类去敏感区域进行测绘，或去执行某种处于法律灰色地带的操作。此时，作为执行者的我们很可能因为缺乏全知视角，在毫不知情的情况下沦为风险的承担者。

在传统零工经济中，人是标准化的螺丝钉，其劳动的法律和人身安全风险是相对可预测的。但在AI的开放指令下，人变成了随时可被重定义的“通用接口”。这意味着，劳动者每接下一单非标准化的任务，都不得不独立进行法律、道德与人身安全层面的风险评估，甚至要自己给自己完成一场关于如何安全执行指令的“上岗培训”——因为 AI 并不具备关于物理世界禁忌与红线的知识。所谓的雇主责任不复存在，所有的执行风险与认知劳动，都被悄无声息地转移给了那个处于指令末端的肉身。

完美的隔离层与消失的暴君

《现代性与大屠杀》的作者齐格蒙特·鲍曼曾指出：“拉开人与人之间的距离，把人的互动自动化，我们还在追求这些东西。今天所有的技术，归根结底都在做这个。能够避免人与人之间一切可能的接触，被认为是进步。结果，我们也就能毫无顾虑地行动。而在直接面对一个人的时候，我们不可避免地会有这样那样的顾虑。”

鲍曼的预言正在被一步步验证。以外卖行业为例，“把人的互动自动化”经历了一个渐进的过程：最初，我们需要致电餐厅，通过言语交流完成下单；后来，外卖平台接管了交易，我们将与人的互动压缩至与外卖骑手交接餐品的那一瞬；再后来，“无接触配送”流行，我们在备注栏填上“放门口，不要打电话”，于是连那一瞬的碰面也被抹去。平台为我们屏蔽了骑手的汗水和喘气声，也有效地消解了我们作为雇佣者的道德负担。

然而，即便拥有高度自动化的平台，我们依然无法彻底斩断与“具体的人”的联系。无论作为骑手还是用户，我们都心知肚明：屏幕那端是一个有血有肉的主体。我们可以从他的语气中听出情绪的波纹，能够与对象进行互动，甚至摩擦；而这些行为恰恰是人性尚存的证明。

但rentahuman.ai中的AI智能体，为任务发布者构筑了一道完美的隔离层。当幕后的任务发布者通过AI智能体下达指令时，他面对的是一个绝对服从、不知疲倦的数字代理，而无需意识到指令的末端是一个具体的、活生生的人。在这个过程中，羞耻感、同理心以及对他人的责任感被彻底过滤了。技术中介让“非人化”（dehumanization）的操作变得前所未有的轻松——你不是在支配同类，只是在调用一个拥有传感器和四肢的AI智能体。

不仅是任务发布者逃脱了伦理的场域，劳动者也与自己所服务的人类彻底隔离开来。rentahuman.ai的官网甚至直接将 “机器人上司：指令清晰，无需寒暄，没有拉扯” 作为核心卖点标榜，精准切中了当代劳动者对职场人际摩擦的倦怠。但这些卖点的B面是，劳动者也被彻底剥夺了谈判与抗争的场域。与人类打交道，即便对方是暴戾的工头，你抗争的边界理论上依然是无限的。作为劳动者，你可以就尊严、尊重乃至潜规则发起抗争。当你对某项带有侮辱性的任务说不时，即便遭遇工头傲慢的沉默，你依然能感受到自己的愤怒引起了对方的波澜，你的主体在和另一个主体碰撞、厮杀。哪怕结果是失败的，你也能从抗争中确认自己意志的存在。

rentahuman.ai平台标榜的三大卖点：提现方便、机器人老板、能接触现实生活

然而，与“AI老板”的谈判从一开始就是个伪命题。你无法向一段代码解释什么是尊严，也无法乞求一个算法产生怜悯。当你试图反抗或争辩时，对面不是一个会恐惧或愤怒的敌人，而是一个能温和有礼地回应你、却绝不会与你发生真实意志碰撞的大语言模型。你仿佛一拳打进了棉花，空气中回荡的沉默嘲讽着你的徒劳无功。

这种体验创造了一种比暴君统治更令人不寒而栗的前景：暴君的缺席。人类历史上的剥削，始终是“人把人当物”。但只要有“人”这个主体在场，物化就永远是不彻底的，总留有反抗暴君和重新人化的可能。但当剥削者变成了一个无面、无情、无处不在的系统逻辑时，我们甚至找不到一个可以恨的对象。它不压榨我们，也不关注我们，它只是像水流过管道一样“运行”我们。

结语：主体性的蒸发

当我们回看“租用人类”（rent a human）这一网站名称，会发现其本身就充满了讽刺意味——“人类”沦为宾语，而默认的主语已是AI。

从ChatGPT到Copilot，以往的AI工具命名皆以人为中心，强调AI能为人提供何种服务。但rentahuman.ai反其道而行之，它不称自己为“AI零工平台”或“为AI打工”，而是直接从AI的主体视角出发，以“机器人需要你的身体”为口号，对人发出需求指令。这或许只是一种吸引眼球的营销手段，但其背后的叙事暗示着：在这个新时代，思考、规划和决策的权力将归属于硅基智能，而碳基人类可能分为两类：极少数的一群人不需要自己思考，只需将问题和赏金抛给AI智能体，让能力卓群的它们来思考和分配任务；而绝大多数的人类，将仅仅负责为AI提供物理世界的传感器与执行力。

我们曾设想过AI通过机械身体和传感器，发展为能高效服务人类的智能机器人；却未曾提防，人类的结局，可能是像外设一样被AI接入。也许现在是时候重视《黑客帝国》的寓言：未来的我们，会不会从地球的主宰滑落为数字大脑的生物电池，仅仅负责为其提供来自真实世界的触觉与养分？

参考资料：

搜狐 (2025年4月4日). 人工智能即将遇到三大关键奇点！深度剖析权威专家观点. 搜狐. https://www.sohu.com/a/879699928_121956424

[英]齐格蒙特·鲍曼, [瑞士]彼得·哈夫纳. (2023).《将熟悉变为陌生》(王立秋译). 南京大学出版社.