我的老板是AI

☉何承波

100 年前，英国经济学家凯恩斯如此想象我们今天的生活：

技术的进步，提高了劳动效率，因此，2030 年的人类，每周只需工作15 个小时，如何过好闲暇时间，将是他们面临的最大挑战。他把这种现象定义为“技术性失业”。

审视当下，凯恩斯所设想的未来，还没有完全到来，但另一种技术性失业正在成为现实：2022 年8 月，脸书（Facebook）母公司宣布使用算法解雇了60名合同工。

没错，在淘汰我们之前，AI（人工智能）率先成了我们的“老板”。

算法炒了我

几年前，美国人卡罗尔·克莱默接受了一份新工作——一家软件公司的高级副总裁，主管财务，报酬也不错：每小时200 美元。但她很快发现，到手的工资其实很低。

原来，公司使用了一款监控软件，用来捕捉员工“积极劳动”的时间。系统监测到了几分钟，就发几分钟的工资。更让克莱默感到糟糕的是，她的很多劳动并没有被算在内。有些“离线工作”，比如，她在稿纸上演算财务数据的时间，以及一个正常脑力劳动者都会有的思考时间，甚至起身去打印的时间都不算。

这家公司要求员工必须同意安装一款跟踪软件，这样，系统就可以记录员工点击鼠标、操控键盘的次数，软件还会每十分钟就进行一次截屏，并通过电脑摄像头抓取照片，以判断员工的工作状态。系统会根据软件所捕捉的数据，对员工进行工作考核、业绩结算。受这套系统的控制，员工们不得不一边开会、培训，一边摇晃手中的鼠标。

过去，依赖主观判断的人力资源管理工作，如今成了一项热门的分析业务。这就是“用户行动监测”行业。

“用户行动监测”的本质在于，将员工变成可监控的数据流，以帮助雇主实现算法管理。数据是算法的基础，而数据采集，则通过实时监控实现。

互联网零工经济，正是算法管理最成熟的试验场，外卖骑手管理就是一个绝佳的案例。

基于手机软件，有关外卖骑手的数据源源不断地生成，比如位置、路线、骑行时间、配送娴熟程度、接单量，以及最重要的客户反馈（差评与好评），被一一纳入平台，这些大数据喂养出更智能的派单系统。好评率、接单量、送餐速度，则是决定骑手能否受算法偏爱的指标；严厉的等级奖励体系下，平台不断激励骑手，要送得更快、更多，要得到更多的好评——越如此，骑手越容易受算法眷顾。反过来，当高效和快速的数据越来越多，算法自身也会进化，当算法判定骑手可以更快的时候，它会在无形中推动新一轮的加速。

如今，“用户行动监测”技术应用非常广泛，特别是在美国。比如，波士顿的一家分析公司向20家公司提供了装有麦克风、位置传感器和加速度计的员工身份徽章，以研究员工的互动如何影响绩效。借助这套系统，美国银行的管理人员发现，食堂里有人坐4 人桌，有人坐12人桌，而那些乐于坐大桌的员工，一周的工作效率高出36%。因此坐小桌的员工，成了裁员时的首选目标。

把裁员的判断交给算法，是算法管理趋势下的典型做法。很多互联网高科技企业，甚至直接把裁员大权委托给算法，实现了监督、管理和裁员的全套数据化流程。

算法管理的本质，其实是一个黑箱。它并不透明，而且标准复杂、苛刻，其中很容易混入偏见、片面评估甚至误判，这进一步加剧了员工与雇主之间的不平等。

绩效专家奥利维亚·詹姆斯认为，严密的监控，会引发反抗或逃跑反应。她解释说：“当你的大脑处于危险模式时，你无法创造性地思考或发现问题。这本质上违背了企业提高生产力的目的。”

历史的衔尾蛇

算法管理，可能听起来很有未来感，但它也暗藏着来自过去的回声。

在资本主义视角下，人类的劳动能力是一种商品，对其进行监督、管理和评估，是一种必要行为。员工管理的每一次进化，都是技术带来的。

18世纪，时钟技术得到发展，并进入各个工作场所。时钟带来变革，工作时间得以抽象化，成为商品化的时间。

秒表出现后，泰勒主义的科学管理得以萌发。18世纪末，美国费城米德威钢铁公司的总工程师，弗雷德里克·泰勒，是一个名副其实的工作狂人，他每次进入生产车间都手持秒表。为了提高生产效率，他针对工人提出诸多要求，如减少步行距离、消除不必要的动作，整肃那些慢工出细活的工人。其次，借助秒表，他拆分了劳动过程，将动作细节进行切割，并规定相应动作的完成时间，让工人的劳作过程得以量化和标准化。秒表带来的作用，是在监督者的视角下，建立了一种行为的解剖学模式。生产效率得到质的飞跃，但随之而来的，是更为严酷的剥削。

福特公司则最早建立了算法管理的“原始模型”。1913 年，福特公司引入先进的装配线，标志着现代工业的滥觞。但生产设备的优化，也意味着劳动强度的空前提高，这就加剧了工人的流失。福特公司提高了薪酬，但有一个条件：员工要采用健康的、有道德的生活方式。福特公司成立了社会学部门，配备30多名监督员，随时搜集员工的家庭与个人情况，跟踪其身体健康状态，以避免他们在装配线上工作时感到筋疲力尽。

当今社会的数字化进程，带来了人体的抽象化。在工作场所、公共场合乃至私密领域，人已经不再是一个实体，而是抽象为离散的流动状态，也就是数据化的我们——流向了公共服务部门、商业实体。我们以无法自我控制的方式，被分类、标记、分析，成为一个个干预目标。雇主可以收集员工的劳动情况、通信内容、工作场所内外的活动，乃至身体状况，如体重、胆固醇水平、饮食运动情况等方面的数据，以实施从内到外的算法管理。

福柯从圆形监狱发展出一个生物政治学的概念——“全景敞视主义”，即社会权力对身体实施的全方位管控、规训。福柯认为，这种权力对资本主义的发展是必要的，因为它为资产阶级提供了有效且廉价的手段，以处理其社会后果，如越来越多的乞丐、流浪者、强盗和无纪律的工人，并向普通民众灌输适当的工作习惯，如服从、尊重权威、时间管理和效率。

无论技术怎么演进，历史似乎总像一条衔尾蛇。今天，全景监狱以人工智能的方式，发挥着几乎相同的作用。