来看看人工智能蓬勃发展背后隐藏的人类劳动力吧
自去年秋天ChatGPT席卷全球以来，人们一直在疯狂地讨论人工智能和其他新的自动化技术将对美国就业市场产生的影响。“机器人正在抢走我们的工作”的说法进一步得到了疯传的视频的支持，这些视频展示了新的“全自动”麦当劳和塔可钟餐厅。
人们对这些视频的下意识反应是，机器人正在取代我们的工作，但虽然人工智能和其他类型的自动化已经取得了进步，但这并不意味着它们一定会淘汰工作。相反，新技术只是改变了我们的工作方式和工作类型。自动化技术带来了一群隐藏在屏幕、机器和微笑机器人脸上的秘密工作人员。机器人和聊天机器人并没有取代人类，它们只是让人类远离视线和思想。尽管将客户与为他们服务的员工分开可能对公司有利，但越来越多的证据表明，这对员工来说是一笔糟糕的交易。
当人们开始预言人工智能将取代我们的工作时，他们喜欢举出光滑的机器人和处理日常任务的闪亮屏幕的视频。麦当劳的视频显示，在得来速餐厅有一台机器送餐，自助点餐亭，点餐柜台后面明显缺乏人工工作人员。在塔可钟餐厅，有几条自动得来速通道。除了快餐，外形令人印象深刻的机器人还在咖啡店工作，送餐和清洁地板。在人工智能方面，像ChatGPT这样的工具已经被用来写真实的文章和参加大学考试。BuzzFeed最近宣布，计划使用人工智能为其网站生成内容。
但在许多情况下，这些视频和故事——以及它们所引发的恐惧——缺乏关键的背景。这家未来派的麦当劳是德克萨斯州沃斯堡郊外的一家实验性概念店，旨在通过有效地切断员工和顾客之间的关系来提高服务速度和准确性。但这并不意味着商店里没有人类。如果你仔细看这段视频，你可以看到后面一块玻璃后面有一个工人。麦当劳表示，这家店无论如何都不是“完全自动化”的，它雇佣的员工数量与传统店差不多——他们只是在后面制作食物并保持运转。尽管大多数顾客在塔可钟的新店里永远不会看到一个工作人员，但它有很多人在厨房里工作。
即使这些工具看起来更加复杂，但这并不是第一次机器人驱动的恐慌。不到10年前，科技的新发展引发了类似的担忧，即机器人正在向我们袭来。2014年的一项分析估计，到2034年，自动化将消灭47%的工作岗位，自动驾驶技术将消除对人类出租车和送货司机的需求，而长途卡车司机被认为是“多余的时间”。近十年过去了，这些灾难性的预测并没有成为现实。卡车司机的需求量仍然很大，而自动驾驶技术远未取代人类的工作。事实上，世界经济论坛(World Economic Forum)最近的一份2020年报告估计，虽然到2025年将有8500万个工作岗位被机器取代，但预计将有9700万个新工作岗位被创造出来，以帮助支撑这种新经济。
在关于机器人接管的恐慌中，人们往往忽略了机器在多大程度上仍然需要人类工人才能运行。以客户服务为例:多年来，企业一直试图用基于聊天的自动化客服机器人取代人工电话，以降低成本。但是，这些基于文本的工具并没有取代客服人员，在复杂的情况下，许多工具仍然依赖于人工备份，并让客户感觉他们是在与真人交谈。
劳拉·普雷斯顿(Laura Preston)最近写了一篇文章，讲述了她为房地产聊天机器人布伦达(Brenda)工作的经历。当客户想要与某人谈论公寓列表时，他们将与布伦达联系，布伦达可以回答关于列表的基本问题，或提供公寓本身的详细信息，从租金到面积。但是布伦达的许多回答都显得生硬，或者系统根本无法回答更复杂的问题，所以“人类后备”就会介入。普雷斯顿和其他工作人员将接管对话，并试图帮助客户，清理库存答案以更好地满足他们的需求，或者对住房券和宠物政策进行更深入的研究。据普雷斯顿说，员工们接受了培训，在互动中使用布伦达的“声音”，试图让对话看起来无缝衔接。而机械地回答大量问题也给我带来了严重的精神伤害:“几个月来模仿布伦达已经耗尽了我的情感资源，”普雷斯顿写道。“我突然意识到，我并不是在训练布伦达像人一样思考，布伦达是在训练我像机器人一样思考，也许这一直都是重点。”
普雷斯顿在美国工作，但在很多情况下，这些服务公司都隐藏了真人员工，这样他们就可以把工作外包到劳动力更便宜的地方。以送餐机器人为例:虽然它们被认为是完全自主的，但现实是它们通常有远程备份司机。在多伦多运营一项名为Geoffrey的服务的Tiny Mile依赖菲律宾的司机，而Kiwi的机器人被用于一些美国大学校园，据悉它们使用的是哥伦比亚时薪不到2美元的工人来帮助完成送货。公司声称，只有在机器人无法驾驭的情况下，远程司机才会接手，但考虑到这些机器人很容易被困住，成为人行道使用者的障碍，目前尚不清楚这种情况发生的频率。
许多开发自动驾驶汽车的领先公司也依赖于一群隐藏的工人。自动驾驶汽车有可能在某一天取代大量驾驶工作。显然，美国有高薪的工程师帮助开发用于绘制和引导汽车的软件和工具，但这并不是全貌。自动驾驶技术依赖于世界各地工资微薄的工人，他们为汽车传感器捕捉到的数千条数据输入贴上标签。如果没有这种标记，计算机将无法识别传感器接收到的信息，这使得系统能够慢慢学习并决定如何在道路上行驶。例如，数据标签应该帮助汽车区分障碍物是儿童还是交通锥——尽管它并不总是按计划进行。《麻省理工科技评论》(MIT Technology Review)去年4月的一项调查发现，包括特斯拉(Tesla)在内的自动驾驶公司利用委内瑞拉经济崩溃的机会，让该国工人为自动驾驶数据贴标签，平均每小时的报酬略高于90美分。去年，特斯拉解雇了200名直接雇佣来做这种标记的美国工人，这表明大部分任务都是自动化的——一台计算机教另一台计算机。
不仅仅是自动驾驶技术。《时代》杂志最近的一项调查发现，ChatGPT背后的公司OpenAI依赖于肯尼亚工人，他们的时薪不到2美元，他们必须查看一系列令人不安的主题内容，包括“儿童性侵、兽交、谋杀、自杀、酷刑、自残和乱伦”，以试图降低该工具的杀伤力。此前有报道称，Facebook在肯尼亚使用同一家分包商进行内容审核。其他公司甚至在机会很少、人们会接受低得令人难以置信的工资的难民营招聘工人，帮助培训他们的机器学习和人工智能工具。与只需几个天才程序员就能搞定的“设置好就忘了”工具不同，许多这些所谓的自主奇迹实际上依赖于世界各地的低薪工人大军。
如果你问这些公司，他们会说自动化的推动是为了提高效率和更好地服务客户。麦当劳声称其概念店将加快服务速度，减少错误订单，而特斯拉则声称自动化数据标签更有效率。其理念是，这些机器或软件解决方案将使工作更快或更好地完成，使公司和客户的生活更轻松。但在现实中，这些工具并没有更有效——它们只是把必要的工作从终端消费者那里转移了出去，把人们从交付产品所需的努力中分离出来。
首先，我们甚至不清楚公司开发的所有新奇工具是否真的在提高经济效率。自2005年以来，美国劳动生产率的增长速度一直低于其长期平均水平。劳动生产率是衡量产生一定经济产出所需劳动小时数的指标。尽管人们希望强制的数字化转型能够扭转这种局面，但自大流行开始以来，生产率增长只会变得更糟。
自动化通常专注于增加雇主对工人的权力，而不是提高生产力。经济历史学家亚伦·本纳夫(Aaron Benanav)在他的书《自动化和工作的未来》(Automation and Future of Work)中解释说，公司并没有把钱花在让员工生活更轻松的工具上，而是把钱花在了“可以对这些员工进行详细监控的技术”上，比如跟踪员工击键盘的电脑监控软件，或者亚马逊(Amazon)评估员工每个动作的复杂算法管理工具。
这些技术通常用于去技能化工作——工作被分解成更具体的任务，可以用更少的培训来完成。因此，工人从雇员转变为承包商。曾经从事稳定的中产阶级工作的人被扔进了一个更不稳定的世界，那里的工资更低，他们对雇佣条款的发言权更少。数据标签者只是冰山一角:在Mechanical Turk或Clickworker等平台上，一个庞大(且不断增长)的“微工”行业为所有这些科技公司的所谓自动化技术提供了动力。亚马逊首席执行官杰夫·贝佐斯甚至把使用工人使一个过程看起来自动化的做法称为“人工智能”。对于那些仍在服务业或仓库工作的人来说，自动化的幽灵就像一把达摩克利斯之剑，阻止他们争取更好的工作条件或工资。与此同时，所部署的技术只是让雇主更有能力跟踪员工在上班时间所做的一切——这是一个悲惨的工作现实。记者劳伦·斯迈利(Lauren Smiley)在2015年看到这种趋势时写道，它正在创造一个“你要么是娇生惯养、与世隔绝的皇室，要么是21世纪的仆人”的世界。
毫无疑问，其中一些技术为消费者提供了便利，甚至解放了他们的时间，让他们可以专注于自己的工作，但这并不意味着他们所依赖的工人的待遇是可以接受的。例如，技术可以用来增强员工的能力，让他们对自己的工作有更多的控制权，这样他们就可以利用自己的技能做出更明智的决定，但这些数据往往不被公司共享。
研究人员、《没有工人的工作:平台资本主义时代的劳动力》(Work Without the Worker: Labour in the Age of Platform Capitalism)一书的作者菲尔·琼斯(Phil Jones)认为，企业只是简单地部署了半自动化技术，让最终产品的功劳似乎归高管或品牌本身所有，而不是让它成为可能的人类员工。“工人们消失在机器的长长的阴影中，”琼斯写道，顾客和客户不必过多地思考香肠是如何制成的。与此同时，工作的质量一直在下降。
像人工智能这样的新技术被认为是为我们提供各种形式的赋权和解放:我们将能够更有效率地工作，花更少的时间做家务，我们想要的任何东西都可以点击或点击。但这些承诺从来没有准确描绘出技术如何改变我们周围的世界，也没有描绘出这些所谓好处的真实成本。自动化可能会赋予一些人权力，但在这个过程中，它会让隐藏的工人更难保持一切运转。
帕里斯·马克思是一位科技作家，也是“科技拯救不了我们”播客的主持人。他们是《无处可去之路:硅谷对未来交通的错误认识》一书的作者。
