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这一次,是机器解雇了人

07-11 IT文章

  斯蒂芬·诺曼丁被解雇了,作出这个决定的是一台机器。

  今年63岁的他是一位快递司机,隶属于亚马逊公司一个众包配送服务平台。在美国凤凰城,他做这份工作已经有4年了,直到去年10月,他收到了一封通知被解雇的邮件。解雇他的原因是,“个人评分已经低于亚马逊的规定分数”。监控系统发现,他没有按要求完成亚马逊的快递送达工作。

  他承认从去年8月起,自己送快递有延误,但声称这一切都无法控制。其中一次,他在根据系统指令,清晨到达送货地点,却发现公寓还没开门,用户电话无法接通,自提柜也因故障无法使用,无奈之下他只能将包裹退回分拣中心。此后,他的评级越来越低。

  这套高度自动化的人力资源系统至少从2017年起就在亚马逊物流仓储平台投入使用。2019年,美国一家科技媒体声称获得了一份曝光文件,显示在2017年8月至2018年9月期间,有数百名员工因为“工作效率低”而被系统自动解雇。

  这套系统可以对数百万注册兼职司机进行评估,将每个人评级为:非常好、出色、一般和有不合格风险。无需经过人工操作,只要根据监测数据,它就可以自动生成警告和解雇指令。上厕所、喝水,都算“摸鱼”,一旦生产效率低下,系统就会警告。一些在仓库区工作的员工声称,他们为了不被解雇,尽量避免上厕所。

  由一行行代码构成的系统正在支配我们的生活,这事儿一点也不新鲜。去年,南京某区要求环卫工人佩戴智能手环定时“加油”的新闻热度尚未冷却;某互联网大厂在厕所顶部加装计时器监督如厕的新闻又引发争论。就在不久前,我打车时,司机师傅还向我吐槽,自己因为生病两个月没出车,就被系统自动降了服务分,只能接别人不要的单,申诉无门。

  美国一家市场调研机构2018年的一项调查发现,一半的大公司已在使用高自动化管理系统来管理员工,包括收集分析他们的信息、生物识别数据以及监测他们如何利用时间。这种情况在疫情蔓延期间愈演愈烈。

  比如在孟加拉国,一名远端工作的网络工程师不得不长时间坐在电脑前,因为一个程序每过10分钟就会给他拍张照片,以确保他没有“摸鱼”;一名呼叫中心的工作人员学会在接听电话时频繁说“对不起”,以便通过一个监测员工是否具有同理心的人工智能系统测试。

  这一次,我们直观地看到,系统权力一再升级,它直接接管,无需汇报,就拥有“生杀大权”。

  一旦解雇程序开始执行,机器会快速高效下发每道终止指令,让你措手不及。2018年,一名互联网公司员工Ibrahim Diallo在博客上发文抱怨,一天早晨上班,他突然没法刷门禁卡、用停车场,登录不了工作软件。从上级主管到直管经理,没有人清楚这一切为何发生,直到他们收到一封内部邮件,称该员工已被解雇。

  一头雾水的他们准备向技术团队了解情况,不巧的是,此时解雇程序正在逐步升级——电脑自动重启,清空了所有数据;保安前来,称根据指令要把他送出大楼。他不得不先收拾东西回家。

  直到3个星期后,他才得知解雇原因:他的前任经理被裁员时,忘了为他的合同续约。当机器接管一切,合同到期,他也被扫地出门了。尽管错误厘清,但他又得经历一遍繁琐的入职程序,感到身心俱疲。

  问题不在机器,而是在机器背后的人。 “雇用大量管理人员来控制每个工人的一举一动,成本非常高昂。”美国一家科技媒体记者分析,因此大公司转而采取另一种策略:大量低薪、容易被替换的工作使用兼职或合同工;而高薪雇用一批人,为高层设计自动化管理软件。

  这种趋势容易走入一种困局——为了最大限度扩大体量、减少成本,公司将其将庞大的业务外包给算法,让数百万人在机器统筹下。但另一方面,当一个统一系统来管理如此庞大的体系时,势必要牺牲个体的个性化和灵活度,一套统一的标尺不允许更多声音,若不服从,等待的就是被抛弃的命运。

  “当公司过于关注人工智能和监控技术时,他们可能不会探索其他可以提高生产力的领域,例如创造新任务或开发新产业。”美国麻省理工学院经济学教授达龙·阿西莫格鲁认为,更危险的是,以往会有组织为这些运送包裹的员工争取福利和稳定的薪酬;如今,随着零工经济的兴起,这种情况越来越少。这些合同工看似“在为自己打工”,实则成为“原子化的个人”,无法对抗庞大而隐形的系统。

  亚马逊这套监管系统并非生来如此。一位知情人士在接受彭博社采访时透露,最开始时,系统未考虑现实因素,为司机设定的送货时间太紧张。司机希望能够保住工作,不顾困难地接单。最后因大规模评级下降,他们才发现了其中的问题。

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