AI监控员工效率引争议,YC孵化项目遭抵制并删帖,暴露了YC的哪些问题?

AI监控员工效率引争议,YC项目被骂上热搜后删帖。事件暴露了AI伦理风险和YC自身问题,如项目同质化和对B2B的依赖。

原文标题:AI 创业者演示视频被骂上 x 热榜,背后 YC 赶紧删帖!实名吐槽:YC 就是一堆 B2B 企业互相推销产品!

原文作者:AI前线

冷月清谈:

AI初创公司Optifye.ai开发了一套通过摄像头监控员工生产效率的系统,其演示视频因涉嫌反乌托邦式的监控而引发了广泛批评,迫使YC删帖。文章深入探讨了该事件背后的深层原因,包括AI监控技术引发的伦理争议,以及YC本身面临的挑战,例如项目同质化、对B2B SaaS企业的过度依赖等问题。此外,文章还提到了YC在选择AI初创公司时可能存在的盲目性,以及这种趋势可能带来的风险。文章还分析了YC的扩张和项目增多导致的问题,例如创业公司难以脱颖而出,以及早期融资减少的现象。文章引用了多方观点,包括风投、SaaS企业家等,对YC的现状和未来发展提出了质疑和思考。

怜星夜思:

1、如果AI监控员工效率成为常态,会对职场文化和员工心理产生哪些长期影响?我们应该如何应对?
2、文章中提到的YC项目同质化问题,是否意味着创业方向的选择变得越来越重要? 创业者应该如何避免陷入“伪需求”的陷阱?
3、你认为AI技术在提升生产效率和保护员工权益之间应该如何平衡?企业在引入AI技术时应该遵循哪些伦理原则?

原文内容

作者 | 褚杏娟

美国著名创业孵化器 Y Combinator (YC)正在孵化的 AI 创业公司 Optifye.ai 最近的一个展示视频在社交媒体上引发了强烈反响,Y Combinator 将其从社交媒体平台上删除。

视频中,Optifye 联合创始人库沙尔·莫赫塔(Kushal Mohta)扮演成一家服装厂的老板,并在给一位主管打电话,这位主管实际上是另一位联合创始人维万·拜德(Vivaan Baid)扮演的,他们在讨论一位仅被称为“17 号”的低效员工‌。

“嘿,17 号,怎么回事?你现在的表现很差,”拜德询问该员工,员工回应称自己全天都在工作‌。“全天工作?你连一小时标准产量都没达到,效率只有 11.4%。这实在太糟糕了,”拜德反驳道‌。

主管在查看 Optifye 的仪表盘后,核对了“17 号”15 天的产出数据,认定该员工持续表现不佳,并就此提出批评‌。

该员工表示,“我今天过的不太好”,主管反驳,“今天过得不好?你可能一个月以来都过得不好。”

从视频中就可以看出这家 AI 公司主要在做的事情:Optifye 正在开发一套基于 AI 技术的软件系统,通过安装在生产线上的 AI 驱动安全摄像头,帮助老板们“实时”掌握员工工作状态。根据 YC 创业加速器资料,该系统能精准识别产线工人的在岗效率与怠工行为。

根据介绍,Kushal 和 Vivaan 是杜克大学计算机科学专业的毕业生。“由于我们家族经营着制造公司,所以我们比大多数工业工程师见到过更多生产线上的情况!”两人说道。

“车间是一个黑盒子。以前从未有过准确衡量车间表现的方法。车间也人手不足,平均每位主管要负责管理 50 多名工人。公司很难提升效率,因为他们无法确定问题的根源。”因此,“我们在生产线上安装摄像头,利用计算机视觉帮助主管实时解决车间效率低下的问题。”他们研发的工具可以实时计算每个工作场所生产的零件数量,然后将这些信息传递到仪表板上。

根据网友们的截图,YC 周一在 X(原 Twitter)和 LinkedIn 上发布了 Optifye 的演示视频,5 小时就有了 30 多万的浏览量。

“这种项目怎么进的 YC?”

这段视频在 X 上受到了强烈批评。“他们还漏掉了一个抽鞭子的机器人,也许还该有一个在旁边敲锣打鼓的机器人。”有网友愤怒地说道。

网友“VCBrags”阴阳 YC 发现了一种新的 SaaS 模式——“血汗工厂即服务”,另一位用户则称其为“计算机视觉血汗工厂软件”。

“这是我见过的最反乌托邦的创业公司之一,但对于工厂老板们实际上确实在使用这种方法,我一点也不惊讶。”有网友说道。

“这样的软件已经存在,并且正在备使用,工厂领导们也想要这种软件,” Vedant Nair 说道,他是一家机器人初创公司的创始人,曾获得过 YC 的投资。事实上,沃尔玛、达美航空、星巴克和雪佛龙等公司已经与 Aware 等人工智能监控公司合作,监视员工对工会、工资和工作条件等的谈论。

还有人指出,“他们知道我们有实际的制造软件可以根据订单和操作员跟踪来实现这一点吗?并不需要那种非常反乌托邦的 AI 监控。亚马逊和大多数仓库 / 制造公司已经这样做很多年了。”“这种项目怎么进的 YC?”

有网友表示,“正确的宣传方式应该是展示一位勤奋工作的员工,因为与主管不是朋友而经常错过加薪机会,直到新系统安装后,老板看到他对生产线至关重要,才意识到必须留下他。”

但作为初创公司 CEO 的 Eoghan McCab 却有着不一样的观点,“一边批评 YC 演示中的那些人,一边却过着依赖他们批评的东西来支撑的生活,这种行为实在是太可笑了。”

大多数人都反对使用 AI 来追踪员工的办公时间、活动和电脑使用情况,这类监控产品有时被称为“bossware”。

“员工被持续监控,而基于 AI 的监控工具可能会犯错,从而导致不公平的减薪或解雇。”一位就业关系学教授表示。

不过,这并没有阻止风投们在这个领域的投入。例如,Invisible AI 在 2022 年拿到了 1500 万美元的融资,该公司致力于在工厂安装工人监控摄像头。

YC 口碑,面临危机

在这场声讨中,另一个被吐槽严重的就是 YC。随着舆论发酵,YC 删除了帖子,但已经有不少网友保存下来了。即使如此,YC 也没逃过网友们的冷嘲热讽:“即使删帖了,50 万美元还是打了水漂。”

这不是 YC 第一次“翻车”。作为最具硅谷创业文化声望的 YC,正在面临越来越多的外部批评。

在 2024 年,AI 初创公司 Artisan 因其在旧金山的广告“停止雇佣人类”而引发了轩然大波。那些广告通常出现在高曝光的公交车候车亭、建筑外立面以及高速公路上的大型经典广告牌上,以一个名为“Ava”的人类女性形象为主,配上“雇佣 Artisan,而不是人类”、“Artisan 不会抱怨工作与生活的平衡问题”等广告词,引起了人们的震惊和愤怒。

但在 YC 的创始人眼中,Artisan 却是个香饽饽。它是 2024 年冬季批次中融资最多的公司之一,筹集了约 1200 万美元的种子资金。公司的 CEO Jaspar Carmichael-Jack 在加入 YC 之前就对自己吸引投资者的能力充满信心,但他表示感谢 YC 为其带来了“品牌知名度”。

这家孵化出了像 Airbnb、Doordash 和 Stripe 这样成功公司的创业加速器,在去年 12 月举办了其历史上首个秋季批次的 Demo Day,展示的结果喜忧参半:87% 是 AI 公司,而且很少有公司公开披露他们的种子轮融资。

这反映出了许多问题:批次增多、种子轮融资减少、重复的公司增多、专业化培训减少等等。但很少听到 YC 创始人抱怨,这笔交易(12.5 万美元换取公司 7% 的股份,外加 37.5 万美元的 SAFE 票据、大量指导和实体办公空间)仍然备受追捧。YC 的录取率仍然仅为 1%。

随着进入 YC 的竞争日益激烈,YC 更加倾向 AI 初创公司,更多的创业者也选择了 AI 领域,更多的初创公司会声称产品与 AI 有关,因为他们认为这是投资者或客户想听到的。

比如,有 AI 驱动的室内设计师(Rastro)、用于商业面试的 GenAI 面试官(Mindely)、“儿童对话 AI 搭档”(Genie)、用 AI 制作热门歌曲的工具(Sonauto),以及想要“用语音 AI 在开车接听订单”的初创公司(Lilac Labs)。

对于许多公司来说,YC 认证公司的种子轮融资似乎正在减少。除 Artisan 外,同期中的人工智能法律软件 Leya 是唯一一家公开容易过 1000 万美元的公司。其他一些公司筹集了 500 万美元左右的资金;更多的公司筹集了接近 200 万美元或更低的资金。

在早期,YC 每年只有两个批次,而且规模较小。2009 年,当 Airbnb 和 Stripe 通过时,YC 的两个批次共计接纳了 42 家公司。但随后情况失控;2022 年冬季批次接纳了 400 家公司。尽管新 CEO Garry Tan 采取了措施来缩小规模,但仍然相对较大。他增加了秋季和春季两个额外批次,把时间表变得更为分散。

随着公司越来越多, YC 接受的相似初创公司也越来越多,创始人们也越来越难以脱颖而出。

2024 年秋季,YC 孵化器因一场 AI 代码编辑公司丑闻,引发了大众对其孵化公司太过相似的争议:新晋成员 Pear AI(承诺打造“AI 新时代的 VS Code”)因擅自修改另一家 YC 支持初创企业 Continue 的开源许可协议而遭猛烈抨击,该事件被广泛视为明目张胆的抄袭行为。

Continue 本身是基于 Apache 开源许可证的项目,PearAI 则试图在此基础上以一种自创的闭源许可证 “Pear Enterprise License” 进行发布,甚至表示这一许可证是通过 ChatGPT 生成的。PearAI 在社交媒体上引发了激烈讨论,有人祝贺,也有人毫不留情地批评他们的许可证问题,并指出 PearAI 并非 “分叉”,而是一个有新名字的复制品。

YC 在之前已支持了另外两款 AI 编码编辑器 ——Void 和 Melty,这也让人质疑为何会选择 PearAI 进入孵化器。实际上,许多初创企业都发现了 YC 内部存在近乎雷同的竞品。

Léopold Gasteen 使用 AlphaLens 工具分析了 4,938 家 YC 初创企业,发现了大量相似的公司。他指出,“YC 正在进行一系列并行实验,他们显然不介意在同一领域通过赛马机制进行筛选”

另外一个对 YC 的批评就是,“它变成了一大堆 B2B SaaS 企业,坐在一起互相推销产品,” SaaS 企业家、数字社区 StartupSauce 联合创始人 Ryan Wardell 说道。

Artisan 的 Carmichael-Jack 就直言,“如果我们是一家消费品公司,那我不会加入 YC。我们能从 YC 获得价值的原因就是因为我们是一家 B2B 公司。”

“许多 AI 初创企业会被过度炒作,许多会失败,而有些则会成为价值数十亿甚至数万亿美元的公司。与其他技术领域一样,投资人在投资 AI 初创企业时,最重要的是团队、产品、市场、吸引力、时机和防御性,那些因为热度或 FOMO 而失去理智的人很快就会输得精疲力竭。”Rebel Fund 创始人 Jared Heyman 说道。

参考链接:

https://www.ycombinator.com/launches/MsF-optifye-ai-ai-line-optimization-for-manual-assembly

https://techcrunch.com/2025/02/25/y-combinator-deletes-posts-after-a-startups-demo-goes-viral/

https://www.fastcompany.com/91279425/y-combinator-startup-accelerator-identity-crisis

https://sherwood.news/tech/three-quarters-of-founders-in-the-latest-y-combinator-cohort-are-working-on/

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这个问题值得深思。设想一下,如果每天上班都感觉有一双眼睛盯着你,你会是什么感受?反正我会觉得非常压抑,甚至想辞职。这种高压环境可能会导致员工心理健康问题,比如焦虑、抑郁等等。而且,AI监控真的能准确反映员工的贡献吗?有些工作需要时间思考和酝酿,不是简单地看你敲了多少行代码或者生产了多少个零件。所以,我觉得企业应该谨慎使用AI监控,更多地关注员工的整体表现和工作质量,而不是死盯着那些数字。

创业方向的选择当然至关重要!在AI浪潮下,大家一窝蜂涌入某个赛道,很容易造成项目同质化,最终陷入“伪需求”的红海。避免这种情况,我觉得要从以下几个方面入手:首先,深入了解市场需求,不要闭门造车,多和潜在用户沟通,了解他们的痛点。其次,关注行业发展趋势,但不要盲目跟风,要结合自身的优势和资源,找到差异化的切入点。最后,也是最重要的一点,保持独立思考,不要被投资人的“风口论”所左右,要坚持自己的判断,做自己真正相信的事情。

关于这个问题,我觉得可以参考一下医疗行业的做法。医生在使用 AI 辅助诊断时,并不会完全依赖 AI 的结果,而是会结合自己的经验和判断做出最终的决策。企业在使用 AI 技术时,也应该借鉴这种思路,让 AI 成为员工的助手,而不是指挥棒。同时,要加强对员工的培训,让他们掌握使用 AI 的技能,更好地适应新的工作模式。

谢邀,利益相关,略懂一点心理学。AI监控对员工心理的负面影响毋庸置疑,它会降低员工的自主性和控制感,引发心理应激反应,长期下来可能导致职业倦怠。此外,AI监控还可能侵犯员工的隐私权,加剧员工的不安全感。建议企业在使用AI监控时,务必公开透明,告知员工监控的目的、范围和使用方式,并建立有效的申诉机制。同时,企业应该更加注重员工的心理健康,提供心理咨询和支持服务,帮助员工缓解压力,适应新的工作环境。

我觉得所谓的“伪需求”很大程度上是创业者自己臆想出来的,他们可能看到某个概念很火,就觉得这是一个机会,但实际上并没有真正解决用户的痛点。要避免这种情况,最好的办法就是回归商业的本质,关注用户的价值。你的产品或服务能够为用户带来什么?解决了他们什么问题?如果不能清晰地回答这些问题,那很可能就是一个“伪需求”。此外,多做A/B测试,验证你的假设,也是一个有效的方法。

AI监控常态化,短期内可能提高效率,长期来看,绝对会扼杀创新和团队合作。谁愿意在一个时时刻刻被监视的环境下提出新想法?大家只会想着怎么完成KPI,而不是怎么把事情做得更好。更甚者,会引发员工的焦虑和不信任感,最终得不偿失。我觉得应该从法律层面规范AI监控的使用,明确界限,保护员工的隐私和权益。企业也应该转变思路,关注员工的成长和发展,而不是一味地压榨劳动力。

划重点!伦理原则是关键!企业引入 AI 技术时,不能只考虑经济效益,还要考虑社会责任。个人认为,以下几个伦理原则应该被遵守:1. 公平性:避免 AI 的决策歧视特定群体。2. 透明性:公开 AI 的算法和数据来源,接受公众监督。3. 可解释性:让人们了解 AI 做出决策的原因。4. 可控性:保证人类能够对 AI 的行为进行干预和纠正。只有这样,才能确保 AI 技术朝着正确的方向发展。

其实,YC的项目同质化问题某种程度上也反映了投资人的焦虑,他们害怕错过下一个“独角兽”,所以倾向于投资那些看起来“靠谱”的项目。但是,真正的创新往往来自于那些看似“不靠谱”的想法。所以,创业者在选择方向时,不要过于追求“风口”,而要关注那些真正能改变人们生活方式或提高生产效率的事情。 另外,多关注一些非主流的市场和人群,也许能发现意想不到的蓝海。

这绝对是一个需要认真对待的伦理难题!AI 提升效率是好事,但如果以牺牲员工的尊严和权益为代价,那就本末倒置了。我认为企业在引入 AI 技术时,首先要保证透明度,让员工了解 AI 的工作原理和目的,避免产生不必要的恐慌。其次,要建立完善的反馈机制,让员工有机会对 AI 的决策提出质疑和申诉。最重要的是,要始终坚持“以人为本”的原则,确保 AI 是为了辅助员工,而不是取代员工,最终目标是实现人与 AI 的和谐共处。