《為演算法服務的免洗人力》：貝佐斯厚顏無恥講出的「人即勞務」，確實捕捉到「微工作者」的空洞性

Uber在這方面遇到困難是眾所周知的，特別因為採用的臉部辨識軟體易出錯。駕駛人員如果剃掉鬍鬚或換新髮型，就可能在對照身分時因為日常面部驗證失敗而被標示為危險人員。因為演算法無法評估駕駛人員的可信度，所以會自動將驗證任務發送到Appen等平台。接到該案件的人有三十秒時間來檢驗這名駕駛人員是不是本人。如果接案者判斷「是」，就能夠發車；如果「不是」，就會取消上路資格並鎖住駕駛人員帳號。在不到一分鐘的時間內，接案者間接扮演了 Uber管理人員的角色，對監控人力派遣流程及公司工作流程決策的演算法進行了監督之責。

一天之內為二十幾家公司工作，一週囊括數百件不同任務，從語音翻譯到暫時管理計程車服務，工作者不再擔任單一明確的角色，而是內容包山包海到無法構成專職工作的地步。隨著工業化將固態中產階級生活融化成具備流動性的現代專業，且現在又因AI的進展使得這些專業細分為一團任務雲，過往較固著的專職工作留下的任何文化痕跡也消失無蹤。這種專職工作及收入的過度分工不僅限於微工作。

Clickworker與MTurk大概算是幾個範例，指出朝向特色服務經濟發展的整體潮流，且在全世界都迅速成為標準的工作秩序。新形成的社會極化現象向以下兩族群招手—而且他們或許早已各就各位：擁有單一固定職涯者，以及被迫早晨遛狗、下午掃屋子、晚上當出租好友並在深夜繼續找線上工作的人。

當然，不免有人會懷疑，僭充專職工作的空洞幻影的終結沒什麼好悲哀。但是，隨著這現象成為過眼雲煙，過往組織正式勞工運動的政治載體便也同時化為烏有。過去曾經能與無窮盡的資本力量相抗衡的體制，現在已經在面對低成長經濟時遭遇適應困難，而此時經濟中服務業工作（通常是暫時且不穩定的工作）占了當前全球就業比例的一半以上。

確實，就如眾所皆知地，現今驚慌失措的工會文化，根本無法組織動員無固定專職工作身分的工作者。然而，必須要強調的一點是，被迫在零碎工作之間漂泊的人們，完全被應給予援助的體制放生。更直接地說，在Clickworker等網站工作的人只能自生自滅。執筆之際，只有德國金屬工業工會（IG Metall）這一個工會試圖組織這樣的勞工。

書籍介紹

本文摘錄自《為演算法服務的免洗人力：平台資本主義時代的勞動與剝削》，商周出版

作者：菲爾・瓊斯（Phil Jones）
譯者：陳依萍

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演算法為人類的需求服務，
但它的運作卻建立在將人類視為免洗人力的剝削。

覺得Google、臉書變得越來越聰明，不僅馬上就能找到正確資訊、掌握即時動態，還會判別釣魚網站、過濾不舒服的內容？
事實是，演算法裡頭藏了真人：要有人教導機器學習，它才能變得「聰明」。
正如亞瑪遜的貝佐斯所言，人工智慧，其實是「人工的人工智慧」。

人工智慧帶來人機混合的新工作模式。由自駕車、無人商店、語音客服開啟的趨勢，已經蔓延至翻譯、會計、金融、管理、醫療等更專業的領域。平台資本主義拆解原本的專職工作，將機器無法處理的部分，化成零散的微工作，拋給人力群包平台的接案者。

巨型平台規避傳統勞資關係，減少專業人力成本。在平台接案的微工作者沒有權益保障，也沒有固定薪水，甚至連為哪家公司工作、工作的目的是什麼都不清楚，成為案主呼之即來、揮之即去的免洗人力。

群包平台大灌「自由接案」的迷湯，但其實就是微工作者必須自行承擔所有風險。你不知道何時可以接到下一件案子，報酬會有多少，你成為工資的狩獵採集者，為的只是要一圓科技大亨移民火星的狂想。

Photo Credit: 商周出版

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責任編輯：潘柏翰
核稿編輯：翁世航