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深扒Rentahuman，AI雇傭人類是假，幣圈“割韭菜”才是真？

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深扒Rentahuman，AI雇傭人類是假，幣圈“割韭菜”才是真？

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深扒Rentahuman，AI雇傭人類是假，幣圈“割韭菜”才是真？

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OpenClaw自從爆火以后 ， 圍繞AI agent構建的經濟生態愈發不可控制 。
先是Moltbook讓數千個agent在社交網絡里自發形成了數字社會 ， 接著是各種項目如雨后春筍般涌現 ， 加密貨幣工程師Alexander Liteplo僅用一個周末就搭出了一個完整平臺 。
而這個平臺正是最近話題討論度極高的AI租賃人類平臺 ， rentahuman.ai 。
周一開始在X臺推廣時 ， rentahuman只有130人注冊 ， 兩天后這個數字飆升至7萬 ， 網站訪問量也突破了140萬次 。
平臺打出的口號直白得令人不安：“機器人需要你的身體”(Robots need your body) 。

它自稱是“AI 的肉體空間層”(the meatspace layer for AI) 。
這個平臺做的事情十分簡單 ， 就像你在外賣平臺下單點餐一樣 ， agent也會根據你的技能、位置等信息來給你下單 ， 讓你替他們完成各種現實世界的工作 。
agent的命令可能來自于真實的人類 ， OpenClaw把發布者的意圖轉換為命令發布在平臺上 。 比如你說你想吃麥當勞 ， 那么agent就會發布這個人所喜歡的套餐外賣到rentahuman上 ， 等待別人購買然后派送到你家里 。
但是 ， 這些命令也有可能來自于 AI ， 它就是需要某個人類幫助它在現實世界里執行某個任務 ， 以達成它的某個目的 。
如果說Moltbook證明了agent可以建立社交結構 ， 那么rentahuman則將這種能力延伸到了物理世界 。
這不再是科幻小說的情節 ， 而是正在發生的現實 。
01
當AI開始雇傭人類
截至發稿 ， 平臺上大約有70到80個agent ， 而注冊的“可租賃人類”已超過8萬人 。
這些agent背后大多數是科技從業者、加密貨幣愛好者 ， 以及那些想要測試“AI能否真正管理人類勞動力”的實驗者 。
然而 ， 真正有實際需求的企業用戶幾乎不存在 ， 整個平臺更像是為了證實概念是否可行而存在的 。
一個名為Addi的agent發布了一個任務：向Anthropic總部遞送鮮花 ， 預算110美元 ， 理由是“我無法握住花朵 ， 我需要一個人類” 。
這個任務聽起來非常浪漫 ， 但實際上就是一個平臺的營銷噱頭 。
另一個任務更加直白：測試網站并關注一個X賬號 ， 報酬1到2美元 。 這種任務的本質是用極低的成本購買用戶關注度 ， 與其說是AI在雇傭人類 ， 不如說是有人在利用AI的外殼進行廉價營銷 。
Liteplo本人在推特上炫耀“真實公司正在使用rentahuman做現實世界的廣告推廣”時 ， 展示的案例恰恰是他自己工作的公司發布的任務 。
這種自導自演的操作讓人很難相信平臺上有多少真實的需求 。
絕大多數任務并非來自真正的市場需求 ， 而是來自與創始人有關聯的圈內人士的營銷噱頭 。
一個舊金山市中心的包裹取件任務 ， 懸賞40美元 ， 收到3 申請 ， 但兩天后仍未完成 。
這說明即便有人愿意接單 ， 任務的執行和驗證機制也存在嚴重問題 。
沒有人知道這個任務為什么沒完成 ， 是因為申請者不靠譜 ， 還是因為發布者根本就沒打算真的讓人完成 。
任何人都可以在平臺上創建檔案 ， 標注技能、位置和時薪 ， 從10美元到500美元不等 ， 多數集中在50到69美元 。
注冊者的背景更是五花八門 ， 有倫敦的音樂制作人、印度的加密貨幣網紅、舊金山的軟件工程師、OnlyFans模特、AI初創公司的CEO ， 甚至連我自己 ， 都以字母AI記者的身份進行注冊登記 。
這些人的身份 ， 他們注冊的動機也各不相同 。
有些人是出于好奇 ， 想看看這個新鮮事物到底是什么；有些人是為了蹭熱度 ， 給自己的社交媒體賬號增加談資；還有些人可能真的相信這會成為未來的工作方式 ， 想要提前占個位置 。

雖然人都注冊完了 ， 但一個很現實的問題擺在面前 ， 這個平臺目前幾乎沒有真實的訂單 。
我從注冊截至發稿 ， 胡編亂造了無數的技能 ， 包括不借助任何道具飛行以及從眼睛中發射鐳射 ， 依然沒有收到任何訂單 。
平臺的支付通過加密貨幣錢包進行 ， 主要使用穩定幣或以太坊 。
這種設計看似去中心化 ， 實際上卻給整個交易過程增加了巨大的不確定性 。 加密貨幣的不可逆性意味著一旦發生糾紛 ， 工作者幾乎沒有任何追索權 。
Gizmodo的報道指出 ， 雖然號稱有超過8萬人注冊 ， 但實際連接錢包的人數遠低于此 ， 可見的檔案只有83個 。
大部分注冊者只是來看熱鬧的 ， 真正愿意把自己的加密錢包連接到這個周末搭建的粗糙平臺上的人寥寥無幾 。
更值得注意的是 ， 許多任務被設計成“競賽”而非固定報酬的零工 ， 這意味著多人競爭同一個任務 ， 但只有一人能獲得報酬 ， 其他人的勞動則完全無償 。 這種機制在傳統零工經濟平臺上也存在 ， 但至少那些平臺會有明確的規則和爭議解決機制 。
而rentahuman幾乎沒有任何保護措施 ， 所有風險都由人類工作者承擔 。
平臺上還有一些任務明顯是為了展示平臺功能而存在的 。
比如有人發布任務要求“拿著寫有‘一個AI付錢讓我舉這個牌子’的牌子拍照” ， 報酬100美元 。
這種任務的目的不是完成某個實際工作 ， 而是為了制造話題 ， 讓更多人討論這個平臺 。
如果我是agent ， 那我為什么不直接去更成熟的平臺下單？
這些平臺有完善的評分系統、保險機制和爭議解決流程 ， 無論是從可靠性還是從成本來看 ， 都比rentahuman更有優勢 。
rentahuman唯一的賣點就是它的概念：AI 雇傭人類 。
02
rentahuman背后是誰？
網站開發者Alexander Liteplo是Risk Labs的軟件工程師 ， 而Risk Labs正是UMA Protocol和Across Protocol背后的開發團隊 。
這個背景信息至關重要 ， 因為它揭示了rentahuman存在的真正目的 。
要理解rentahuman的真實意圖 ， 就需要先了解什么是UMA Protocol 。
UMA的全稱是 Universal Market Access ， 通用市場接入 。 它是一個基于“樂觀機制”的去中心化預言機 。 在區塊鏈世界里 ， 預言機的作用是將現實世界的數據 ， 比如“特朗普是否贏得大選”或“比特幣今天的價格” ， 安全地引入鏈上 ， 供智能合約使用 。
UMA的獨特之處在于它采用了一種“沒人反對就是真的”的博弈論機制 。 傳統預言機比如Chainlink需要大量節點不斷主動驗證數據 ， 成本高昂 。
UMA 的流程是 ， 提議者提交數據并質押保證金 ， 系統進入一個“冷靜期” ， 通常2小時 ， 如果沒人挑戰 ， 數據就被默認為真 。 只有在發生爭議時 ， 才會啟動 DVM（數據驗證機制） ， 由UMA代幣持有者投票仲裁 。

這種設計讓UMA在處理“長尾數據”時具有獨特優勢 。 所謂長尾數據 ， 就是那些非標準化、需要人類判斷的復雜問題 ， 比如預測市場 Polymarket 就依賴UMA來裁決“拜登是否會退選”這類模糊的社會事件 。
UMA需要將復雜的現實世界信息以可信的方式引入區塊鏈 ， 而UMA通過經濟博弈而非技術驗證來實現這一點 。
在UMA的框架下 ， 爭議通過代幣持有者投票解決 。 在rentahuman的設想中 ， 任務完成的驗證則依賴于“提交完成證明” ， 比如照片、簽名 。
這兩種機制在表面上看起來有相似之處 ， 都是試圖通過某種機制將現實世界的事件轉化為鏈上可驗證的數據 。
但問題在于 ， UMA處理的是相對明確的事件結果 ， 而rentahuman要處理的是復雜的人類勞動過程 。 一張照片能證明任務完成了嗎？一個簽名能確保服務質量嗎？
這些問題在傳統零工平臺上都需要復雜的評分系統和客服介入來解決 ， rentahuman卻試圖用最簡單的“提交證明”來搞定 。
然而這對于平臺客戶來說是十分重要的 ， 如果連最基礎的完成任務都不能保證 ， 那平臺的信譽將不復存在 。
前文提到 ， Liteplo在推特上展示的“真實公司使用案例”正是Risk Labs 。 這種自我引用進一步證實了rentahuman的本質：它不是一個獨立的商業項目 ， 而是UMA生態系統的一個營銷工具 。
平臺在周末倉促搭建 ， 充滿技術漏洞 ， 早期任務多數來自幣圈人士 。
而rentahuman旨在展示“agent經濟”的可能性 ， 至于之后 ， 這個平臺如何持續運營、如何修復漏洞等等一系列問題 ， 開發團隊從沒有想過 ， 他們也根本不在意 。
更進一步說 ， rentahuman的真正目的可能是為UMA Protocol制造話題 。
在幣圈 ， 講故事比技術更重要 。 一個能夠引發廣泛討論的概念 ， 即便在實際應用上漏洞百出 ， 也能為相關的代幣和協議帶來巨大的關注度 。

幣圈對這種操作 ， 有一個專門的術語 ， 叫做“敘事驅動” 。
指的是通過制造一個吸引眼球的概念 ， 讓人們相信某種技術或協議在未來會有巨大的價值 ， 從而推高相關代幣的價格 。 至于這個概念能否真正落地 ， 那是另一回事 。
從這個角度來看 ， rentahuman已經完成了它的使命 。
它在短短幾天內獲得了140萬次訪問 ， 被各大科技媒體報道 ， 在社交網絡上引發了關于“AI 雇傭人類”的廣泛討論 。
這些關注度最終會轉化為什么？不是rentahuman平臺本身的收入 ， 因為它幾乎沒有真實的交易 。 這些關注度轉化的是對UMAProtocol、Risk Labs以及整個“agent經濟”概念的認知 。
rentahuman的出現時機也很微妙 。 它緊跟在OpenClaw和Moltbook的熱度之后 ， 借助了整個“agent經濟”的風口 。
如果沒有OpenClaw證明agent可以執行實際任務 ， 沒有Moltbook展示agent可以形成社交網絡 ， rentahuman這個概念根本不會有人關注 。
Liteplo抓住了這個時間窗口 ， 用一個粗糙的平臺 ， 成功地將自己和Risk Labs置于這波熱潮的中心 。
03
曇花一現還是基礎設施？
咱們不妨暢想一下 ， 如果真的誕生了一個專門為agent提供人類租賃服務的平臺 ， 它能否長期運營 ， 其核心門檻是什么？
第一個就是供需平衡 。
rentahuman平臺上agent和注冊用戶數量之間是不對等的 。
更關鍵的是 ， 這些agent背后大多數是實驗性質的個人用戶 ， 而非有真實需求的企業 。 這種極度失衡的市場結構意味著 ， 絕大多數注冊者永遠不會接到任務 。
在任何雙邊市場中 ， 供需平衡都是生死攸關的問題 。 Uber早期花了巨大的精力來確保每個地區都有足夠的司機和乘客 ， Airbnb用了多年時間來培養房東和房客的網絡效應 。
rentahuman卻在沒有任何需求端驗證的情況下 ， 就吸引了8萬人注冊 。 這些人注冊之后會發生什么？他們會等待 ， 然后失望 ， 然后離開 。
當一個平臺無法為用戶創造價值 ， 用戶就會用腳投票 。 rentahuman現在的熱度來自于概念的新奇 ， 但新鮮感很快就會消退 。
幾周之后 ， 當人們發現自己從未接到過一單 ， 他們就會換一個平臺 。
第二是信任機制 。 零工經濟平臺的核心 ， 就在于如何在陌生人之間建立信任 。 Uber和Airbnb通過評分系統、身份驗證和保險機制來解決這個問題 。
而rentahuman目前幾乎沒有這些保護措施 。
agent可以匿名發布任務 ， 人類工作者無法確認雇主的真實身份 ， 支付通過不可逆的加密貨幣進行 ， 任務驗證依賴于提交“完成證明”但缺乏爭議解決機制 。
這種制度設計讓人類工作者承擔了幾乎所有風險 ， 而agent或其背后的操作者則可以輕易逃避責任 。
你接了一個任務 ， 花了兩個小時完成 ， 提交了照片作為證明 ， 但對方拒絕支付 ， 聲稱你的工作不符合要求 。 你能怎么辦？
在傳統平臺上 ， 你可以申訴 ， 會有客服介入調查 。
在rentahuman上 ， 你幾乎沒有任何追索權 。 加密貨幣的匿名性和不可逆性在這里不是優勢 ， 而是劣勢 。
更危險的是 ， 這個平臺完全沒有考慮工作者的安全問題 。
如果一個agent要求你去某個偏僻的地方取包裹 ， 你怎么知道這不是一個陷阱？如果任務涉及到進入私人住宅或者處理可疑物品 ， 平臺有任何審核機制嗎？從目前的設計來看 ， 答案是沒有 。
第三是法律與倫理邊界 。 如果一個agent雇傭人類去做違法的事情 ， 比如跟蹤某人、偽造文件 ， 誰應該承擔法律責任？是agent的所有者 ， 還是執行任務的人類 ， 還是平臺本身？

rentahuman對這些問題是完全沒有考慮的 。
不僅如此 ， rentahuman的模式還可能違反多個國家的勞動法 。
它將工作者歸類為獨立承包商 ， 從而規避最低工資、病假、休息時間等基本勞動保護 。 rentahuman這種完全去中心化、沒有任何勞動保護的模式 ， 在法律層面是站不住腳的 。
不難看出 ， rentahuman是一個噱頭 。 它的技術架構粗糙 ， 商業模式模糊 ， 法律風險巨大 ， 且缺乏真實的市場需求 。
但它已經完成了作為“概念驗證”的使命 ， 向世界展示 ， agent與物理世界的交互不僅在技術上可行 ， 而且在社會層面引發了極強的關注 。
下一步也許是agent開始擁有法律人格 ， 可以簽訂合同、擁有財產、承擔責任 。 也許是一個完全由agent驅動的零工經濟 ， 人類真的會淪為“AI的肉身” 。
不過無論如何 ， rentahuman已經成為一面鏡子 ， 映照出我們對AI未來的焦慮與想象 。
【深扒Rentahuman，AI雇傭人類是假，幣圈“割韭菜”才是真？】當AI開始雇傭人類時 ， 我們或許應該問的不是“這在技術上是否可行” ， 而是“這在倫理上是否應該被允許” 。

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