拥有的地产，而身无分文的打工阶层则会被束缚在其中而无法脱身。[1]与遥远的同行Appen和Lionsbridge不同，数·字工厂的工人们关在办公室里，这些办公室的狭小拥挤与呼叫中心很有相似之处。与远程工作的工人相比，近在眼前的数字工厂工人更容易让公司收集生理数据。当工人完成一项特定任务的时候，例如标记医学图像，公司会记录他们的眼神和敲击键盘等身体动作、完成任务所花的时间以及他们完成任务的准确度。管理变成了令人难以容忍的仔细审查，一种对工人身体反应的持续高清监控。通过如此详细地记录劳动过程，管理人员可以实时地将特定任务交给高绩效的工人。〔2]通过同样的手段，低绩效的工人由于其不稳定状态，很容易被苛刻的算法抛弃。
当今数字泰勒主义的“算法”压迫和20世纪的经济管理模式仅在程度上有所不同。〔3]真正的区别在于管理之外，在于使用数据来提高机器学习服务。MechanicalTurk监督着任务发布者和工人之间的任何交易，能够将从一个简短的翻译任务得来的数据汇集到“亚马逊翻译”(Amazon Translate)中，这是一个由亚马逊网络服务提供的自动神经网络机器。亚马逊只需要充当平台就可以得到所有这些数据。我们可以在这里发现 Mechanical Turk的主要功能：一个勉强盈利，甚至可能无利可图的劳动力平台，却强有力地交叉补贴亚马逊作为物流和软件公司的更加广泛的业务运营。[1]Mechanical Turk 对平台交易提成并不感兴趣，它真正感兴趣的是关于工作流程的数据。
[1] Huizhong Wu, 'China Is Achieving AI Dominance by Relying on Young Blue-Collar Workers', Vice, 21 December 2018.
[2] 'China's Success at AI Has Relied on Good Data', Technology Quarterly, The Economist, 2 January 2020.
[3] A. Aneesh, 'Global Labour: Algocratic Modes of Organisation', Sociological Theory 27 (4), 2009.
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