ramy  2021-01-14 13:55:40  应用程序 |   查看评论   

自动化终将取代大部分人的工作吗?这并非是21世纪独有的灵魂拷问。自工业革命以来,人类社会就一直被这个问题所困扰。三穗信息港

在社交媒体上,“AI大规模替代人类工作”“未来最具竞争力的工作在哪里”等论调屡屡击中普通人的焦虑,获得病毒式的传播。来自各个权威机构的预测数据更是应接不暇,仿佛一夜间,我们就将堕入赛博朋克式的“low life”中。

但事实并非如此。在大量看似自动化的工作岗位背后,都需要人工劳动力的配合。比如,只是搜索这一个简单的动作,也代表着背后有人为我们做着筛选信息、过滤暴力图片等配套工作。但这些隐身于数字化浪潮背后的岗位,却有意无意地被社会、企业与舆论忽视。

近日,《销声匿迹:数字化工作的真正未来》一书的作者玛丽·L.格雷接受了新京报书评周刊的采访。围绕新书《销声匿迹》,她分享了对“幽灵工作”以及“零工经济”等公共议题的看法。

在格雷看来,人们对人工智能无所不能的迷思正在掩蔽那些与AI共同协作的“幽灵工人”。借由这项研究,格雷和另一位作者苏里想要进入幽灵工人的具体生活情境,探究这些亟待命名的幽灵劳动力是如何被制造出来的?在庞大而隐秘的在线按需市场中,幽灵工人为何可以如此轻易地被雇佣与被解雇?是谁承担了代价?又是谁享受了未经审视的利益?更为重要的是,如果“幽灵工作”反映了未来就业的趋势,它的兴起又将如何重构我们对职业与职场的想象?

玛丽·L. 格雷(Mary L. Gray)

玛丽·L. 格雷(Mary L. Gray),人类学家、微软研究院新英格兰实验室高级研究员、哈佛大学伯克曼·克莱因互联网与社会中心研究员。现于美国印第安纳大学信息、计算与工程学院任教,并从属于传媒学院、人类学系和性别研究系,2020年度麦克阿瑟奖获得者。玛丽的研究着眼于技术获取、物质条件和技术的日常使用如何改变人们的生活。

早在19世纪,英国的纺织工人就曾因惧怕失业而大肆破坏工厂新进的自动纺纱机器。在当时,这些捣毁机器的破坏者被称为“卢德派”(Luddites),意指拒绝技术进步的群体。

卢德派的担忧并未成真。一百年后,自动化纺织技术并没有消除对人力的需求,还创造出“计件工作”的新形态。这也是“零工经济”的前身。三穗信息港

到了21世纪的今天,技术的发展仍然步履不停。人工智能的广泛应用令当代人饱尝便捷的同时,也引发某种反乌托邦式的恐慌。2018年,波士顿咨询集团(BCG)和世界经济论坛(World Economy Forum)发布的研究报告预测,未来八年,美国超过140万个工作岗位将被自动化取代。另一份来自麦肯锡(McKinsey)的数据则表示,未来二十年,全球一半的工作岗位都将被自动化取代。

销声匿迹:数字化工作的真正未来

▲《销声匿迹:数字化工作的真正未来》,作者: (美) 玛丽· L.格雷 / (美) 西达尔特·苏里 ,译者: 左安浦,版本: 世纪文景|上海人民出版社,2020年10月

然而,事实果真如此吗?

美国人类学家玛丽·L.格雷与计算机科学家西达尔特·苏里在新书《销声匿迹:数字化工作的真正未来》中给出了不同的阐释方向。在两位作者看来,人工智能虽然会接管许多人类工作,但它始终存在“最后一英里的悖论”。也就是说,机器在解决问题的同时,也会催生出新的问题与新的劳动力需求。在当下的技术环境中,这种需求体现为人类与软件的协同工作,也被称之为“人类计算”(human computation)。

在这个庞大的数据世界里,软件管理着人类,人类则在完成计算机做不到的工作。从核实网约车车主身份,到筛查暴力/色情信息,当我们以为自己每一次的检索都是算法的结果时,并不会料想到,在“神秘”算法背后,总有一个国际工人正在默默为你服务。他们便是书中的“幽灵工人”。

经过长达五年的田野调查与大数据实验分析,两位作者深入考察了被算法与平台掩蔽的“幽灵工作”。不同于人们日常能接触到的外卖员、快递员和airbnb房主,“幽灵工人”往往被隐藏于自动化的假象之中,成为规模庞大却不被看见的边缘群体。

更为关键的是,新的技术与新的生产方式正在不断分解人们熟知的雇佣工作。与其说人工智能正在取代人类工作,不如说人工智能正在打破传统的全职就业结构。而幽灵工作的兴起,正是反映了就业本身的变革趋势。

一、看见“幽灵工人”:幽灵工作的“不可见”是系统性困境

新京报:零工经济与数字劳动关系是近年来学术界的热门话题。当时为什么会选择研究“幽灵工人”这一群体?

玛丽·L·格雷:这是很重要的问题。《销声匿迹》这本书的起点就是驳斥一般以为的“自动化会取代大部分工作”这样一种流行观点。事实上,我们从一开始就特意选择了在数字化/自动化环路中被认为是“最为简单的”“无需技能”的,而且是“最容易被自动化取代”的工作种类。三穗信息港

通过对“幽灵工作”与“幽灵工人”生活状态的研究,我们想要展示这样一幅图景:哪怕从技术层面来说,人类的工作也无法被机器完全取代。试想一下,当你试图快速识别一张具有文化含义的图片时,机器是无法做到精准翻译的,它必须需要人类的创造力。从这个层面来说,自动化更为切近的未来是人类与人工智能的合作。

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