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亚马逊 Mechanical Turk 将于 9 月 30 日关停

文章摘要

亚马逊在 mturk.com 首页挂出公告：Amazon Mechanical Turk 将于 2026 年 9 月 30 日永久关闭。 官方措辞一如既往地简短克制——「我们会定期评估自己的项目、工具和服务，并据此做出调整。经过评估，我们决定关闭 Amazon Mechanical Turk，2026 年 9 月 30 日生效。」现有的 Worker（接活的人）和 Requester（发活的人）被引导去 FAQ 页面了解如何准备。此前在 2026 年 7 月，该服务就已停止接纳新客户。

MTurk 于 2005 年上线，名字取自 18 世纪那台内藏真人棋手的「土耳其行棋傀儡」，其著名的宣传语是「artificial artificial intelligence」（人工的人工智能）。它是众包微任务市场的开创者：把企业流程拆解成大量可独立完成的「microtask」（微任务），分发给全球全天候在线的分布式劳动力，Requester 可以通过网页界面或 API 直接集成。首页列出的三大卖点是提升效率（把简单重复的人工环节外包出去，让内部员工专注更高价值的工作）、增加弹性（无需自建团队即可弹性扩缩劳动力）和降低成本（按任务付费）。

页面上罗列的典型用例极具时代感——大部分与机器学习直接相关：为训练模型收集和标注海量数据、human-in-the-loop（人在回路）的模型验证与再训练、为计算机视觉数据集画边界框；以及内容审核、图像与商品分类、数据去重、从网站抓取信息、问卷调查等业务流程外包。页面上引用的两条客户证言分别来自 Allen Institute for AI 的工程总监 Michael Schmitz（用 MTurk 构建帮助模型学习常识知识的数据集）和 Food Genius / US Foods 的 David Falck（从菜单和网站收集消费趋势数据）。

HN 评论精华

533 分、165 条评论。讨论的基调是「一个时代的终结」，但真正的重头戏是三个方向：为什么偏偏在这个时候关、MTurk 数据质量一直很糟，以及大量老用户的怀旧故事。

关停时机的悖论是最被反复提起的一点。 conception 说得最直接：「在这个服务可能性最大的时刻把它关掉，实在有点疯狂。一个 agent 加上多个真人在物理世界执行任务，听起来是件很有威力的事。」akshay_akula 附议「时机太讽刺了，正好赶上 agent 加真人做现实世界任务重新变得有意思的时候」。robot_jesus 给出了扎心的对比：Mercor 估值 200 亿美元，做的基本是同一件事，却在拼命找工人。dec0dedab0de 提供了一个冷静的解释：「LLM 不需要一个 API 来雇人。」

内部视角来自 x0xMaximus，自称「过去十年 AMT 最大的 Requester」：这个消息是与 Worker 同时通知给 Requester 的（也就是说大客户毫无预警）；更关键的是，他们的对接人——AWS 负责 AMT 的高级项目经理——两三年前就转去做 Amazon Bedrock 和 SageMaker Model Evaluations 了，「在把存储价值账户迁移到 AWS 原生计费之后，基本上没留下任何团队在管这个项目」。ghaff 从业务角度佐证：「即便不算 AI，MTurk 多年来在 AWS 内部就是个异类，所以并不意外。」cmiles8 感慨亚马逊从「我们从不砍产品」变成了持续关停的节奏。

AI 污染是公认的直接死因。 madrox 的分析被广泛认同：MTurk 主要做的是非技能性任务，而这类任务 AI 已经做得足够好，好到不值得为了验证或继续外包给人类而付差价；如今需要「trust but verify」的 AI 输出都要求领域专业知识，「这已经不可能是一门横向生意了」。dubeye 说自己为垂直领域自建了类似系统，最大的问题就是没法验证工作不是 AI 做的：「如果能确切验证不是 AI 做的，我认为这个市场还在。但数据就是不可信了。」他还指出一个规模化难题：工人通常靠手工干活积累信任，然后随时间逐渐劣化。somenameforme 的判断更悲观：任何相对开放的平台都会被 LLM 毁掉，而建立高信任、高验证的市场会把价格推到没人愿意用的程度，最终仍是「先取得信任再交给 LLM」的猫鼠游戏。willmeyers 预测 Fiverr 和 Upwork 也会收缩。bentt 一句话概括：「从训练 AI，到有人把 AI 接上去。Slop as a service。」

质量问题其实一直存在，早在 LLM 之前。 somenameforme 指出即使在 LLM 时代之前，MTurk 数据也相当糟：一群人抢着尽快作答好赚那两毛五，「本质上是在测试你能多快随机作答，同时又留意到那道写着『请选 D』的注意力检查题」。rcr-anti 给出了一个惊人的实测：几个月前用 MTurk 与 Bedrock 的 ground truth 集成跑 MNIST 手写数字识别——本该是最平凡的任务——花了 10 美元，准确率只比瞎猜好一点点，完全不可用，「我完全懵了，人们可是在拿纯 MTurk 结果发同行评审论文的」。raverbashing 讥讽道，MTurk 也是心理学等专业学生凑够 N 个被试做「研究」的地方。ealready_value 则提供了一条来之不易的实操经验：八年前他们用 MTurk 从各种来源的 PDF（有些是扫描件的扫描件）读取数据，为此写了一整套应用来管理流程——同一任务要多份作答、互相比对、找共识、识别并封禁持续给出坏答案的用户——最终把正确率做到 85%~95%。他学到的最反直觉的一课是：他们原以为价格是质量旋钮，很快发现价格是速度旋钮，价高任务被领走和完成得更快，但质量并不随价格显著变化。

从工人视角看，这个平台并不体面。 utopiah 说自己 2007 年前后试过，任务是能完成，但「令人身心衰弱」：「如果你觉得办公室工作已经很无聊，那把它切成更小的、你毫无自主权的碎片，从劳动者角度看简直糟透了。」他原本想借此提供一项基于数据集的服务，亲身体验后放弃了，「这从根本上改变了我对监督学习的看法，可惜不是往好的方向」。tempfile 只说了四个字：「邪恶的生意，很高兴摆脱它。」winterbourne 提醒了另一面：「这对基础设施薄弱国家的大量工人来说会是毁灭性打击。」zackmorris 的评论带着愤怒：「当 AI 终于能在 MTurk 上赚被动收入的那一刻，他们就把它关了。激励是双向的。如果人类劳动对资本的汇率跌到零，人类工人就只能把资本从等式里剔除。没有工作，没有钱，没有亿万富翁。」

怀旧故事是这个帖子最好看的部分。 wanderingstan 请人转录父亲的手写信件和日记，「收到一位『Turk』的留言说她很享受读他的旅行经历、追着他生命中那些人物的故事，很打动我」。transitorykris 说自己唯一一次当 Turk，是数据库先驱 Jim Gray 在海上失踪时，太平洋大片区域的卫星图像被送上 MTurk 供人排查。donalhunt 提到另一次著名的众包搜救——2007 年 9 月寻找失踪飞行员 Steve Fossett，yard2010 从维基百科贴出了残酷的后续：搜救指挥官 Cynthia Ryan 后来表示这次众包「与其说是帮助不如说是妨碍」，声称目击或掌握特殊信息的人在关键几天里塞爆了她的邮箱，很多所谓目击其实是执行搜索网格的 CAP 飞机或旧图像的伪影，还有通灵者涌向明登搜救基地，而美国空军专家不得不认真处理每一条信息，「回头看，这次众包尝试『还没准备好上台面』」。wileydragonfly 说自己在会议间隙做任务赚了几千美元，「多多少少写完了某人的博士论文」——反复有人给他一美元，让他总结各种心理学论文的发现，最难忘的一篇是把「liquid ass」喷雾喷在房间墙上的实验：没被告知任何解释的受试者，焦虑水平高于那些被告知「正在修污水管漏点」的人。nerevarthelame 坦白了另一种玩法：亚马逊早期为了拉动平台自己发的很多任务都极易自动化，「你基本上 100% 选『以上都不是』就能让质量分高于阈值」；他和朋友写了脚本、占领大学机房的一堆电脑跑，赚了几千块，「没去参加派对，好时光」。ge96 记得自己干过的是可疑活儿——搜索并点击链接来操纵 Google SEO 排名；最古怪的是翻检社交媒体图片，「窥见陌生人的生活，太奇怪了」。runamuck 爆料某位极有名的说唱歌手起家，是因为经纪人 Shane Morris 用 MTurk 在 Spotify 上刷互动，直到 Spotify 开始识别这一手段。

最妙的两条短评：用户名恰好是 mturk 的人留言「10 月 1 日我还在」；shermantanktop 说 MTurk 以前的标语是「artificial artificial intelligence」，「看来现在我们只需要一个『artificial』就够了」——inigyou 接：「不需要『intelligence』。」HlessClaudesman 则给出了本帖最好的收尾：「砍掉一个 mechanical turk，会有两个站起来取代它。」——这句话在帖子里几乎立刻应验：yashvg（Humwork，YC P26）和 GeoBounties 两家创业公司当场在评论区打起了广告，前者做「让 AI agent 通过 MCP/API 在 30 秒到 3 分钟内接通经过审核的领域专家」，后者做「让 AI agent 调度真人执行现实世界任务」。paxys 早就点破了这一点：这个概念不会消失，只是服务对象从「想找人干重复活的普通人」变成了大型 AI 公司。