所謂“微工作”，可能只需1分鐘即可完成：比如，在亞馬遜旗下的“機(jī)械土耳其人”（Mechanical Turk）網(wǎng)站，對(duì)圖片上是否有人進(jìn)行標(biāo)記（用以訓(xùn)練人工智能），耗時(shí)1分鐘。

這類(lèi)工作被稱(chēng)為“人類(lèi)智能任務(wù)”（HIT）?！霸谒阉饕妗?yīng)用程序和智能設(shè)備的背后，是大量的工人，他們被放逐在全球化體系的邊緣，缺乏其他選擇，被迫清理數(shù)據(jù)和監(jiān)督算法，僅能掙得幾美分的報(bào)酬?！庇?guó)薩塞克斯大學(xué)博士研究員、專(zhuān)欄作者菲爾·瓊斯在新著《后工作時(shí)代：平臺(tái)資本主義時(shí)代的勞動(dòng)力》（Work without the Worker：Labour in the Age of Platform Capitalism）中寫(xiě)道。

瓊斯的主要觀點(diǎn)是：比“狗屁工作”更可怕的，是“工作”本身的分崩離析。在他看來(lái)，微工作指向一個(gè)未來(lái)——工人的主要工作就是生成數(shù)據(jù)，將自己的工作自動(dòng)化，從而將其消除；但它也指引了另一個(gè)方向，即工作在我們生活中的比重降低，我們?cè)诠ぷ鲿r(shí)間和內(nèi)容上有更多的選擇。

本文摘選自該書(shū)第二章“人工智能還是人類(lèi)智能？”，小標(biāo)題為編選者所加。

?作者?|?菲爾·瓊斯

?編輯?|?譚山山

《后工作時(shí)代:平臺(tái)資本主義時(shí)代的勞動(dòng)力》

[英]?菲爾·瓊斯?著

陳廣興?譯

上海譯文出版社?2023-8

一名婦女生活在肯尼亞的達(dá)達(dá)布難民營(yíng)，這是全世界最大的難民營(yíng)之一，她穿過(guò)巨大的、塵土飛揚(yáng)的難民營(yíng)，前往營(yíng)地中央擺滿電腦的棚屋。像很多其他被放逐在我們?nèi)蝮w系邊緣的人一樣，她每天辛苦勞作，為數(shù)千英里外作為新興資本主義先鋒的硅谷工作。一天的工作可能包括給視頻分類(lèi)，轉(zhuǎn)錄音頻，或給算法展示如何識(shí)別各種貓的照片。

在缺乏真正就業(yè)的情況下，敲擊電腦的微工作是達(dá)達(dá)布難民營(yíng)的人為數(shù)不多的“正式”選擇之一，雖然這樣的工作不穩(wěn)定、艱辛，而且工資按件支付。擁擠不堪、密不透風(fēng)的工作空間，布滿了亂成一團(tuán)的電纜電線，與宇宙新主人們生活居住的天國(guó)一般的校園形成完美對(duì)比。

亞馬遜首席執(zhí)行官杰夫·貝索斯1小時(shí)能賺1300萬(wàn)美元，一個(gè)難民教貝索斯的算法如何識(shí)別一輛汽車(chē)1小時(shí)僅賺幾美分，體現(xiàn)了由可犧牲的生命構(gòu)成的巨大而且正在變得更大的貧民窟，與智能機(jī)器人和億萬(wàn)富翁構(gòu)成的資本主義先鋒之間不斷擴(kuò)大的鴻溝。只需要輕輕點(diǎn)擊一下鼠標(biāo)，就把野蠻和崇高捆綁在了一起。

“人工的人工智能”

對(duì)于平臺(tái)大亨來(lái)說(shuō)，微工人的模糊地位，與其說(shuō)是法律上的，還不如說(shuō)是本體論的。眾所周知，杰夫·貝索斯將亞馬遜的 Mechanical Turk平臺(tái)上的工人描述為“人工的人工智能”。

最初的 Mechanical Turk是匈牙利發(fā)明家肯佩倫（Johann Wolfgang Ritter von Kempelen）于18世紀(jì)創(chuàng)造的機(jī)械裝置。該設(shè)備被設(shè)計(jì)為類(lèi)似于自動(dòng)下棋機(jī)，但實(shí)際上并非如此。機(jī)械土耳其人表面上是一個(gè)穿著東方服裝的木偶，但隱藏在其土耳其氈帽和長(zhǎng)袍底下的是一個(gè)人類(lèi)國(guó)際象棋大師。

馬戲團(tuán)老板約翰·梅爾策爾（Johann Maelzel）在美國(guó)多次巡演展出了該裝置，埃德加·愛(ài)倫·坡曾經(jīng)觀看了表演，他沒(méi)有受到蒙蔽，深信這是一個(gè)騙局，并寫(xiě)了一篇標(biāo)題為《梅爾策爾的棋手》的文章對(duì)其進(jìn)行曝光，以期引起人們對(duì)這個(gè)騙局的注意。

坡聲稱(chēng)，在國(guó)際象棋中擊敗人類(lèi)自發(fā)思維的預(yù)制機(jī)械不可能存在，因?yàn)椤皣?guó)際象棋中沒(méi)有哪一步必然跟隨另外一步。我們無(wú)法從參賽者在比賽的某個(gè)時(shí)刻的具體棋步推測(cè)出他們?cè)谄渌麜r(shí)刻的棋步”。

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和能夠做出下棋推測(cè)的計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)，人們可能會(huì)認(rèn)為機(jī)械土耳其人這種掩人耳目的幼稚把戲已經(jīng)成為歷史。畢竟，現(xiàn)在已經(jīng)有了在國(guó)際象棋上可以擊敗任何人類(lèi)的計(jì)算機(jī)。然而，機(jī)器仍然難以完成許多看似簡(jiǎn)單的任務(wù)。為了完成這些工作，貝索斯——一個(gè)不亞于梅爾策爾的自信者——設(shè)計(jì)了一個(gè)以肯佩倫的機(jī)械土耳其人命名的平臺(tái)。

在 18世紀(jì)裝置的后現(xiàn)代變形中，該平臺(tái)將人類(lèi)偽裝成計(jì)算機(jī)，而現(xiàn)在是為了吸引初創(chuàng)企業(yè)、大型集團(tuán)和大學(xué)研究機(jī)構(gòu)中的輕信的，或僅僅是憤世嫉俗的受眾。

認(rèn)識(shí)到仍處于起步階段的平臺(tái)經(jīng)濟(jì)對(duì)廉價(jià)勞動(dòng)力的需求不斷增長(zhǎng)，亞馬遜于2005年公開(kāi)推出了Mechanical Turk。這個(gè)網(wǎng)站現(xiàn)在為人所熟悉的角色是為那些向不穩(wěn)定的工人們發(fā)布 “人類(lèi)智能任務(wù)”（HIT）的公司提供服務(wù)，這一角色成為后來(lái)眾多網(wǎng)站的原型。

基于人工智能在過(guò)去10年的飛速發(fā)展，Appen、Playment和 Clickworker在全球擁有數(shù)百萬(wàn)名工人供其使用。在小數(shù)據(jù)問(wèn)題的全自動(dòng)解決方案出現(xiàn)之前，這些數(shù)字還將繼續(xù)增長(zhǎng)。由于我們無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)人工智能的未來(lái)發(fā)展，因此我們也很難準(zhǔn)確預(yù)測(cè)這一數(shù)字。

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人工智能的增長(zhǎng)是資本主義制度以反常的方式適應(yīng)衰退的結(jié)果，轉(zhuǎn)向曾經(jīng)的經(jīng)濟(jì)副產(chǎn)品，試圖重振經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。曾經(jīng)被視為外部因素的數(shù)據(jù)的商品化現(xiàn)在已經(jīng)成為全球所有大公司商業(yè)戰(zhàn)略的核心，不僅包括谷歌、亞馬遜、阿里巴巴和臉書(shū)等大型科技平臺(tái)，還包括許多銀行和超市。

數(shù)據(jù)提取、處理和分析構(gòu)成的巨大的基礎(chǔ)設(shè)施導(dǎo)致了數(shù)據(jù)技術(shù)和計(jì)算的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。不受限制的風(fēng)險(xiǎn)投資、復(fù)雜無(wú)比的算法、摩爾定律和“大數(shù)據(jù)”等相輔相成的因素，加速了各種創(chuàng)新背后的機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展。這里的創(chuàng)新復(fù)雜多元，包括自動(dòng)駕駛汽車(chē)、云計(jì)算、智能助手和廣告策略，以及過(guò)濾和推薦視頻內(nèi)容的方法。

應(yīng)該警惕“自動(dòng)化錯(cuò)覺(jué)”

雖然“人工智能”（AI）和“機(jī)器學(xué)習(xí)”這兩個(gè)術(shù)語(yǔ)經(jīng)?；Q使用，但機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)際上是人工智能發(fā)展的一個(gè)具體的方向。

機(jī)器學(xué)習(xí)依賴(lài)大量數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型，然后利用這些模型做出進(jìn)一步的預(yù)測(cè)。整合在這一過(guò)程中是分析數(shù)據(jù)以提取模式并進(jìn)行預(yù)測(cè)的算法，然后利用這些預(yù)測(cè)來(lái)生成新的算法。在學(xué)習(xí)和創(chuàng)造新的規(guī)則方面，這些產(chǎn)品以類(lèi)似于人類(lèi)智能的方式發(fā)展。

在目前可以使用的這些技術(shù)中，模仿人腦神經(jīng)元連接方式的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是最復(fù)雜，也是應(yīng)用最廣泛的。在一個(gè)被稱(chēng)為“訓(xùn)練”的過(guò)程中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反復(fù)接觸特定數(shù)據(jù)對(duì)象的實(shí)例，例如一只貓的圖像或一段旋律的音頻剪輯，然后算法操縱網(wǎng)絡(luò)各層面的加權(quán)相互作用，直到網(wǎng)絡(luò)能夠識(shí)別這個(gè)對(duì)象。然后這個(gè)新的數(shù)據(jù)會(huì)自動(dòng)反饋到網(wǎng)絡(luò)中，從而創(chuàng)建更復(fù)雜的算法。

這些技術(shù)接觸的數(shù)據(jù)越豐富，它們的訓(xùn)練就越全面，它們的能力就越復(fù)雜，完成圖像分類(lèi)、文本分類(lèi)和語(yǔ)音識(shí)別等各種任務(wù)的能力也就越強(qiáng)。在諸多領(lǐng)域，這樣的發(fā)展賦予了機(jī)器不亞于人類(lèi)或超越人類(lèi)的能力。

深度學(xué)習(xí)算法在翻譯的時(shí)候能夠?qū)ι舷挛暮图?xì)微之處有很高的敏感度，以至于經(jīng)常能夠超越人類(lèi)翻譯的能力。人工智能診斷師在識(shí)別某些類(lèi)型的癌癥方面已經(jīng)至少和醫(yī)生一樣精通，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)預(yù)計(jì)將在未來(lái)二十年內(nèi)取代呼叫中心和快餐店的許多工作人員。

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這些科技的發(fā)展速度讓一些人感到擔(dān)心，到了2030年，世界上多達(dá)一半的工作——主要是服務(wù)業(yè)——會(huì)面臨自動(dòng)化的危險(xiǎn)。因?yàn)榉?wù)業(yè)已經(jīng)重新吸納了制造業(yè)拋棄的所有勞動(dòng)力，而且在此期間沒(méi)有其他就業(yè)領(lǐng)域出現(xiàn)，一旦服務(wù)業(yè)被自動(dòng)化，將會(huì)使大量勞動(dòng)力無(wú)處可去。

麥當(dāng)勞收購(gòu)了人工智能初創(chuàng)公司 Apprente，計(jì)劃用聊天機(jī)器人的自動(dòng)語(yǔ)音系統(tǒng)取代窗口接待顧客的服務(wù)員的聲音。在零售領(lǐng)域，在英國(guó)、美國(guó)和瑞典等國(guó)家都出現(xiàn)了無(wú)人值守的自動(dòng)化零售店。像Amazon Go這樣的商店被委婉地稱(chēng)為“自行離去式購(gòu)物”，將自動(dòng)掃描和移動(dòng)應(yīng)用程序、面部識(shí)別技術(shù)相結(jié)合，從而將顧客的面孔和他們包里的商品相匹配。

近年來(lái)，自動(dòng)駕駛汽車(chē)對(duì)出租車(chē)司機(jī)構(gòu)成的威脅已經(jīng)成為一個(gè)引人擔(dān)憂的主要因素。自動(dòng)駕駛出租車(chē)已經(jīng)在倫敦、新加坡和紐約進(jìn)行了成功實(shí)驗(yàn)，而自動(dòng)駕駛汽車(chē)在其他眾多領(lǐng)域也已經(jīng)投入使用。自動(dòng)駕駛的貨物裝卸車(chē)、托運(yùn)卡車(chē)、農(nóng)用車(chē)和送貨機(jī)器人都已經(jīng)在醫(yī)院、工廠、農(nóng)業(yè)和采礦業(yè)等環(huán)境下廣泛使用。

那種認(rèn)為此類(lèi)技術(shù)最終將在更大的范圍內(nèi)使用的嚴(yán)肅預(yù)測(cè)忘記了一個(gè)商業(yè)規(guī)則，即一項(xiàng)技術(shù)只有在證明比雇用勞動(dòng)力更便宜時(shí)才會(huì)被推廣。有人現(xiàn)在反駁說(shuō)，過(guò)去40年為工人提供可疑的保護(hù)的低工資可能不再足以阻止自動(dòng)化潮流。災(zāi)難性天氣和流行病的風(fēng)險(xiǎn)越來(lái)越大，這可能意味著工人很快就會(huì)比機(jī)器人對(duì)公司造成更大的成本。

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無(wú)論是災(zāi)難性事件，還是顛覆性創(chuàng)新，對(duì)機(jī)器大規(guī)模取代工人的擔(dān)憂幾乎總是臆想?；谶@個(gè)原因，許多人對(duì)他們認(rèn)為過(guò)于悲觀的共識(shí)提出挑戰(zhàn)。

阿斯特拉·泰勒在她的文章《自動(dòng)化騙局》中請(qǐng)求我們“認(rèn)真思考自動(dòng)化的意識(shí)形態(tài)，及其關(guān)于人類(lèi)過(guò)時(shí)的神話”。我們應(yīng)該警惕“自動(dòng)化錯(cuò)覺(jué)”，在Mechanical Turk網(wǎng)站上從事微工作的工人就能證明這種錯(cuò)覺(jué)的存在。

艾倫·貝納諾以更審慎的語(yǔ)氣承認(rèn)，盡管先進(jìn)的機(jī)器人技術(shù)和人工智能業(yè)已出現(xiàn)，但它們尚未達(dá)到自動(dòng)化先知們預(yù)測(cè)的“摧毀工作”的程度。

這一爭(zhēng)議至少還有一個(gè)原因，即很難跨越各個(gè)歷史背景對(duì)自動(dòng)化做出一個(gè)可行的定義。貝納諾引用小說(shuō)家科特·馮內(nèi)古特的話說(shuō)，“真正的自動(dòng)化發(fā)生在整個(gè)‘工作分類(lèi)’被取消之時(shí)。哇噻”。這個(gè)有點(diǎn)還原論的解釋代表了對(duì)自動(dòng)化的標(biāo)準(zhǔn)描述。

“人機(jī)混合體”

然而在今天，自動(dòng)化的影響已經(jīng)不是消滅所有工作，而是與適應(yīng)既定工作的任務(wù)構(gòu)成相關(guān)，以及與隨后的工作的整體質(zhì)量相關(guān)。大多數(shù)工作都是各種任務(wù)的綜合結(jié)果，這些任務(wù)對(duì)自動(dòng)化具有不同程度的適用性。自動(dòng)化可能不會(huì)消滅某一個(gè)工作整體，而只會(huì)消滅構(gòu)成一個(gè)工作的部分任務(wù)。

在這種原則的指導(dǎo)下，人工智能并不傾向于創(chuàng)建完全自動(dòng)化的系統(tǒng)，而是傾向于創(chuàng)建部分自動(dòng)化并將某些任務(wù)外包給人類(lèi)的系統(tǒng)。

Mechanical Turk等網(wǎng)站表明，某些服務(wù)工作的自動(dòng)化或許永遠(yuǎn)都不會(huì)導(dǎo)致其完全機(jī)械化，而是產(chǎn)生出人機(jī)混合體。

在一些歷史證明難以自動(dòng)化的工作中，機(jī)器學(xué)習(xí)將生產(chǎn)力收益微小的任務(wù)排除在外，并通過(guò)具體任務(wù)和管理功能的半自動(dòng)化、勞動(dòng)的超細(xì)分工和實(shí)時(shí)外包將其解決。當(dāng)某些任務(wù)被自動(dòng)化的時(shí)候，另一些原本受限于地理的任務(wù)可以自由地在全球范圍內(nèi)漫游，以尋求廉價(jià)勞動(dòng)力來(lái)獲利。

結(jié)果就是，曾經(jīng)正常支付薪酬的工作不僅被無(wú)產(chǎn)階級(jí)化，而且在默認(rèn)情況下被非正規(guī)化，被分割為低薪、不穩(wěn)定的計(jì)件工作，同時(shí)脫離了對(duì)薪酬和權(quán)利提供法律保護(hù)的監(jiān)管框架。

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微工作不受任何特定法律的約束，從而解除了工人、雇主和工作場(chǎng)所之間的法律關(guān)系。正如杰米·伍德科克和馬克·格雷漢姆所說(shuō)，“紐約的小企業(yè)可以今天在內(nèi)羅畢雇用一名自由職業(yè)抄寫(xiě)員，明天在新德里雇用一名自由職業(yè)抄寫(xiě)員。無(wú)須建造辦公室或工廠，無(wú)須遵守當(dāng)?shù)胤ㄒ?guī)，而且在大多數(shù)情況下無(wú)須繳納地方稅”。

從另一個(gè)更加明顯的意義上說(shuō)，微工作網(wǎng)站讓低技能服務(wù)工作和自動(dòng)化系統(tǒng)進(jìn)行更加密切的合作。微工作培訓(xùn)、調(diào)節(jié)和糾正人工智能，通過(guò)這種方式向人工智能展示如何發(fā)揮勞動(dòng)力的作用，即使其中一些技術(shù)從未成為資本主義經(jīng)濟(jì)的一般條件。

為了讓自動(dòng)駕駛汽車(chē)避免交通事故，讓聊天機(jī)器人理解談話線索，讓自動(dòng)交易程序承擔(dān)合理風(fēng)險(xiǎn)，首先必須讓機(jī)器學(xué)習(xí)用干凈的、帶注釋的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練；然后當(dāng)自動(dòng)程序啟動(dòng)運(yùn)行之后，由工人進(jìn)行持續(xù)不斷的監(jiān)督。如果數(shù)據(jù)沒(méi)有經(jīng)過(guò)預(yù)先處理，這些數(shù)據(jù)則會(huì)以違背程序員意愿的方式訓(xùn)練算法。

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舉例而言，聊天機(jī)器人通過(guò)有限的、帶注釋的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以識(shí)別特定的單詞和語(yǔ)法，但如果讓聊天機(jī)器人接觸無(wú)限制的數(shù)據(jù)，它們則會(huì)表現(xiàn)得非常不穩(wěn)定。

為了識(shí)別特定的單詞，算法會(huì)反復(fù)接觸音頻或文本，有時(shí)候會(huì)重復(fù)上千次。對(duì)于商業(yè)中使用的機(jī)器人，這些數(shù)據(jù)由 Appen等微工作網(wǎng)站上的工人提供，他們給機(jī)器人提供特定的文本，或自己讀出并錄下特定的單詞或句子。

但是當(dāng)聊天機(jī)器人接觸大量原始數(shù)據(jù)時(shí)，則會(huì)像算法經(jīng)常做的那樣，被一些極端內(nèi)容所吸引。微軟的Tay是一個(gè)“休閑”對(duì)話機(jī)器人，可以自由地從推特內(nèi)容中學(xué)習(xí)。24小時(shí)后，Tay在推特上發(fā)布了一條令人毛骨悚然的評(píng)論，讓人想起唐納德·特朗普的評(píng)論：“@godblessameriga我們要建造一面墻，墨西哥要為此買(mǎi)單?！?/p>

如果沒(méi)有Appen或 Mechanical Turk上的大量工人首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，而讓算法在無(wú)人監(jiān)督的情況下進(jìn)行訓(xùn)練，算法會(huì)做出令人意想不到的事情，比如重復(fù)法西斯式的法令。

《我，機(jī)器人》截圖。

即使在數(shù)據(jù)被整理和注釋之后，算法依然依賴(lài)各種人工輸入來(lái)幫助訓(xùn)練、校準(zhǔn)和糾正它們的操作。這不僅適用于在線工作，也適用于在物理空間進(jìn)行的工作。在伯克利校區(qū)，送餐機(jī)器人部分由哥倫比亞的遠(yuǎn)程勞動(dòng)力控制，每小時(shí)的報(bào)酬是2美元，當(dāng)自動(dòng)化機(jī)器人犯錯(cuò)誤的時(shí)候，他們會(huì)控制并引導(dǎo)自動(dòng)化機(jī)器人。

如果我們以這種方式想象服務(wù)自動(dòng)化——一個(gè)人類(lèi)持續(xù)進(jìn)行監(jiān)督和糾正的過(guò)程——問(wèn)題就不再是勞動(dòng)力的絕對(duì)過(guò)剩，而是勞動(dòng)力的相對(duì)過(guò)剩，即工人參與了多少，他們能夠在多大程度上謀生。

微工作表明，人工智能傾向于將工作非正規(guī)化，而非完全自動(dòng)化。它預(yù)示著一個(gè)未來(lái)，越來(lái)越多的工人不是被機(jī)器取代，而是被擠壓到瀕臨消失的臨界點(diǎn)上。

·?END?·

作者丨菲爾·瓊斯

編輯?| 譚山山

校對(duì)丨鄒蔚昀

今?日 話?題
擔(dān)心工作被人工智能擠壓的未來(lái)么？