LLM 冲击众包研究：MTurk 加速被取代

知名 AI 学者、Wharton 教授 Ethan Mollick 近日在 X 上发文指出，Amazon Mechanical Turk（MTurk）正走向衰落，这一趋势虽然「并不令人意外」，但其影响仍然值得关注。

MTurk 的黄金年代

Mechanical Turk 是 Amazon 于 2005 年推出的众包平台，长期以来一直是社会科学、行为经济学和问卷调研领域获取人类被试样本的核心渠道。在整个 2010 年代，研究者可以借助 MTurk 快速、低成本地招募大量参与者完成调查或实验任务，支撑了数量庞大的实证研究。可以说，MTurk 在很长一段时间内几乎等同于「在线人类被试」的代名词。

LLM 改变了游戏规则

Mollick 认为，真正让 MTurk 地位受到动摇的是大语言模型的崛起。当 LLM 展现出强大的文本生成与指令遵循能力后，越来越多的研究开始用 AI 替代或部分替代人类被试——在问卷预测试、文本标注、模拟判断等环节中，LLM 都能以更低成本、更快速度完成任务。

这一变化的核心逻辑在于：

• 调用 LLM 的边际成本远低于支付人类被试费用。
• LLM 可以按要求扮演不同人群、模拟特定态度，用于验证问卷设计。
• 在部分简单判断与分类任务上，模型表现已接近甚至超越众包工人的平均水平。

正是这些优势，使得原本依赖 MTurk 的大批研究开始转向以 LLM 作为「AI 被试」。

研究方法论的转型时刻

MTurk 的衰退并不是单一平台的问题，而是整个数据采集与实验范式转移的缩影。随着模型能力不断增强，研究者需要重新审视人类被试在学术研究中的角色，以及如何在保证科学严谨性的前提下，善用 AI 工具提升研究效率。同时，这也带来新的讨论：当模型本身既是工具又是研究对象时，传统实验设计的有效性与外部效度如何保障，仍是悬而未决的问题。