AI“雇佣人类”到底是什么：RentAHuman.ai 把线下能力做成 API
“AI 雇人、最高 500 美元/小时”的流行说法，本质上指向一种新型外包：把现实世界里必须由人完成的任务（到场、取件、拍照、核验、代参会等）做成可调用的服务，让 AI 智能体像调用工具一样下单。
RentAHuman.ai 代表了这类平台的典型形态：人类在平台上架自己的位置、技能与时薪，智能体通过 MCP/REST 选择合适的人并发起任务。它看起来像“AI 在雇人”，但责任与资金通常仍来自配置并运营该智能体的人或组织。
并非自主雇佣
所谓“AI 付款雇人”，在真实路径里更像是“带钱包与预算的智能体”在执行一套自动化采购流程。智能体能下单，是因为背后有人给它授权了工具访问、资金来源与决策规则（例如预算上限、是否需要人工审批、能否自动放款）。
因此，讨论重点不应是“AI 是否觉醒开始雇佣人类”，而是“谁在用 AI 把线下执行力变成可编排的供应链”，以及当任务出问题时，责任链能否清晰追溯到委托方、平台与执行方。
规模仍早期
从公开信息看，这类平台的传播热度高于可核验的商业规模。你能快速看到“可做什么”“怎么接入”“怎么定价”等产品叙事，但较难获得可独立验证的成交指标，比如订单量、履约率、纠纷率、企业客户数与 GMV。
这意味着它更像处于“可运行的概念验证”阶段：模式成立，需求也直观，但距离稳定的、可复制的市场体量，还差一套可审计的数据面板与长期供需结构。
治理定生死
它能否从噱头走向可持续生意，关键在治理闭环，而不是在“时薪上限”这种话题点。线下任务天然存在验真难、交付物可伪造、隐私与人身安全风险、非法任务诱导、退款仲裁困难等问题；如果平台缺少托管支付、分阶段放款、强验收证据、申诉仲裁与风控策略，交易就会被不确定性吞噬。
反过来，一旦平台把“任务定义—证据采集—验收标准—争议处理—责任归属”做实，并让智能体通过 MCP/REST 以标准化状态机驱动订单，就可能成为“agent 经济”的线下执行层：AI 负责调度与决策，人类负责进入现实世界完成最后一公里。