《你不知道的線上零工經濟》:無人知曉的幽靈工作,揭露人工智慧背後的「工人智慧」

《你不知道的線上零工經濟》:無人知曉的幽靈工作,揭露人工智慧背後的「工人智慧」
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我們想讓你知道的是

按需發案勞工平台為今日的線上企業提供了與人類勞工結合的人工智慧,創造出巨大且隱形的勞工族群,也就是這些線上零工:幽靈勞工。

人工智慧技術取得進步後,最明顯的目標就是要用來做藍領生產工作。二○一六年,鴻海公司製造iPhone的工廠據說用機器人取代了六萬名員工。亞馬遜的二十個出貨中心據說在同年,也配置了四萬五千個機器人,與二十三萬名員工並肩工作。然而,這些數字造成了混淆,使我們忽略自動化創造了多少工作。媒體在報導人工智慧對藍領工作造成衝擊時,也會讓我們忽視了一種新型態的人工勞動模式,而且它發展得還很快,因為在人工智慧達到極限時,這些勞工能補足機械不足處,或照看自動化的生產系統。

過去二十年來,獲利最高的可能原本是大量製造耐用商品的公司,例如家具和衣物。而時移世易,販售服務的企業現在才是大發利市的業種,其中可能包含醫療服務、消費者分析和零售,也就是把體驗賣給消費者,例如小口喝一杯拿鐵或看看娛樂資訊節目,這些都比製造電視機更賺錢。

形形色色的企業利用並管控一群臨時勞工,以此來控制成本。只在有需要的時候才找來你要的人,這種做法已有半個世紀的歷史,企業用這個策略規避和全職員工的協商必要,也規避保護勞工的法定職業分類與就業法。

人類與人工智慧結合,重塑了製造、零售、行銷和顧客服務的樣貌,也超越了我們熟悉的就業類別。全職的生產輪班工作在工廠的控制下,不斷重複,一環環緊密相連,但任務導向的服務就不一樣了,例如正確修改客戶的報稅表單,或即時翻譯影片並上字幕,都需要人類無數次反覆辨識和預測內容,這樣的工作不是每天工作八小時、一星期工作五天就能順利完成的。此類工作並非千篇一律,變數很多,因此很難完全不用人力。

大多數人以為人工智慧很聰明,或是怕人工智慧比我們聰明,其實不然。以仰賴人工智慧的AlphaGo當例子好了,AlphaGo的成就眾所周知,最近才被寫入技術專家哈特利(ScottHartley)的著作《書呆與阿宅》(The Fuzzy and the Techie)。二○一七年五月,AlphaGo成為第一個打敗世界圍棋冠軍柯潔的電腦程式。五個月後,AlphaGo輸給它的下一代AlphaGoZero。

不過,也不必一味嘖嘖稱奇,別忘了:圍棋有固定的規則,不會變動,也在封閉的環境裡對戰,只有兩名棋手的行為能決定結果。開發AlphaGo和AlphaGoZero的程式設計師在谷歌所投資的DeepMind公司工作,他們給了程式關於輸贏的明確定義——下棋要贏,就是要能預見下棋時每一步怎麼走,會帶來什麼影響更遠的結果。

AlphaGo的訓練資料來自很大的資料庫,例如有人類高手對弈的幾十億種棋勢,也有機器自己跟自己下的棋局,這些都有助於將更好、更有利的下法與棋勢學起來。接下來,AlphaGoZero徹底從這些之前的經驗裡做好充足準備,並跟自己的前代AlphaGo對戰。研究人工智慧的知名專家迪特里奇(Tom Dietterich)認為,「我們必須仰賴人類,把他們對這個世界的廣博知識填補回來」,才能讓機器完成大多數的日常任務。真實生活比一局圍棋複雜多了。

媒體把人工智慧渲染成智慧無邊的東西,大幅報導機器人必然會興起,然而,把工作轉交給喬安、卡拉、賈斯丁和艾耶莎等人的新型線上工作平台卻顛覆了這些故事。真實世界的任務,例如辨別仇恨言論、把某個出租場地分類為適合在春天舉辦婚禮的空間、正確修改稅單報表,都需要靠人類的判斷力。這不像圍棋棋局,不能明確指定唯一的最佳選擇為何。

比方說,我們能列舉出「最佳」婚禮場地的所有特質嗎? 應該很難。就算能做到,關於場地的特質,人人都有自己的偏好,何況目前也沒有能教導人工智慧識別「最佳選擇」的訓練資料。此外,無數的外在因素,例如某地的俚語、氣候變遷引發的颶風,以及無計畫的稅制改革立法,都可能造成干擾、影響結果。在很多狀況下,變數太多了,我們無法訓練目前的人工智慧培養出夠高的察覺力,或具備足夠的經驗,來明智回應意料之外的情形。這就是為什麼人工智慧必須回過頭仰賴人腦,用人類廣博的知識來彌補決策過程中的不足處。

我們剛才已經帶大家檢視過人工智慧的「影子」——你會發現在這勞動的新世界裡,軟體管理著人類,而人類在做電腦做不到的事情。建置人員創造出系統,把任務從人類身上轉交給機器,卻也令新的問題浮上檯面,在自動化的過程中有待解決。舉例來說,網路成為主流後,Facebook、Twitter 和Instagram等公司便接到愈來愈多的要求,要他們審查線上內容,而自動化審查工具的能力有限,無法勝任此工作。同時,新穎的系統上線後,通常會碰到意料之外的問題,無法履行承諾,這時候需要喬安和卡拉等人的工作就出現了。

自動化審查軟體愈來愈進步,都要歸功於這些勞工,但軟體的表現距離完美還差得遠。自動化程序在邁向完美的路途上一定有出錯的時候,於是便產生了須假人類之手的臨時工作。一旦人工智慧訓練成功、表現得跟人類一樣好,勞工則會接下工程師交付的下一階段工作,繼續挑戰自動化的極限。我們不斷幻想出人工智慧的新用法,終點線也就跟著推移改變,所以也就不能確定能否走完完全自動化的「最後一哩」。這叫作「自動化最後一哩的矛盾」。


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