亚马逊宣布关闭Mechanical Turk，曾为ImageNet提供人工标注

亚马逊宣布，旗下众包平台Mechanical Turk将于今年9月30日彻底停止服务。官方说法克制，仅表示“持续评估旗下产品和服务，因此决定停止MTurk”。这一决定为这个运行21年的平台画上句号。

MTurk上线于2005年，最初解决的是“对电脑难、对人简单”的任务，通过将任务拆分为HIT（Human Intelligence Task），实现全球并行处理。贝索斯曾称其为“人工的人工智能”（artificial artificial intelligence），一语成谶。

2006年前后，李飞飞在普林斯顿任教时决定构建大规模视觉数据集ImageNet。当时主流数据集仅几千到几万张图片，而ImageNet需要处理超过1.6亿张候选图片，人力筛选成为死结。

李飞飞团队转向MTurk，将图片筛选拆成微任务分发给全球Worker。2009年论文显示，数据集已收录5247个概念、320万张整理后的图片。团队回顾时称，共有4.9万名MTurk工人、来自167个国家参与。

没有MTurk，ImageNet的千万级人工标注几乎不可能完成。这一推断基于平台规模与任务量，虽无直接因果证据，但逻辑链条清晰。

2010年ImageNet挑战赛开打，2012年Hinton携学生Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever，用深度卷积神经网络将Top-5错误率压至约15%，大幅领先传统方法。

这一胜利让深度学习在视觉领域崛起，随后VGG、GoogLeNet、ResNet相继出现，深度学习扩展至语音、NLP，直至大模型时代。李飞飞、Hinton、Ilya等人也因此奠定地位。

CNBC援引Turkopticon的Krista Pawloski称，MTurk近年持续衰退，亚马逊投入减少，新平台分流工人和客户。但更直接的原因是AI自身能力提升，曾经需要人力的任务如今多模态模型可轻松完成。

行业需求转向专家型数据：Scale AI、Mercor、Prolific等平台崛起，提供专业训练与评测数据。MTurk“谁都能接、几美分一单”的模式逐渐过时。

2023年瑞士学者研究发现，受访MTurk工人使用AI完成文本任务的比例最高达46%。客户购买真人判断，工人却用AI代劳，形成黑色幽默。

MTurk的名字源自18世纪欧洲的机械土耳其人，表面是自动下棋的机器，内部藏着真人棋手。亚马逊将这一典故搬到互联网，程序表面自动处理，实际由真人完成。

如今AI已能自己完成这些任务，当年替AI装聪明的人退场。MTurk的命运是过去20年AI发展的缩影：人类用众包数据喂养AI，AI最终取代了这些人类工作。