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今天为您解读的这本书是销声匿迹
数字化工作的真正未来
这本书的名字还是挺奇怪的哈
副标题是说数字化工作的未来
这是要给我们展示一个可见的未来呀
那为什么主标题却叫做销声匿迹呢
这不是很矛盾吗
如果你听我给你介绍完
你就不会觉得奇怪了
这本书
其实是在为我们介绍那些已经发生
但是又在我们视野之外
大多数人不知道的改变
这个改变是什么呢
是人工智能技术发展带来的改变
很多原来只有人能做的事情
现在都可以让人工智能来做了
就比如客服工作
以前只能人来做
因为普通人提出来的问题都很不规范
表达不清楚
只有人才能看明白
现在人工智能就可以基本搞定
不只是客服
什么电话中心呐
保险销售啊
甚至律师事务所里面的资料整理工作
都可以交给人工智能来搞定
那么这本书是要介绍人工智能对这些人带来的改变吗
还不是
这本书要介绍的是人工智能带来改变的另一面
在人工智能领域
有一个最后一公里问题
人工智能要想有智慧
可不是写好程序就行了
而是要给程序为大量的数据
让人工智能从这些数据中找到规律
就比如说
如果你直接把一张猫的照片交给人工智能
人工智能并不会知道照片里面的是猫
而是要先给人工智能各种各样猫的照片
并且告诉他这是猫
人工智能会自己总结猫的特征
等这些做完了之后
下次再给人工智能一个新照片
他就可以自己判断了
那么最开始给人工智能的那些照片
谁来判断是不是猫呢
只有靠人类了
靠人一张图一张图的进行标记
标记他们到底是不是猫
然后呢
再交给人工智能
人工智能干不了
只能让人来干
这就是人工智能的最后一公里问题
也就是这个问题
让人工智能带来的改变呈现出了另外一面
什么意思呢
我给你举个例子哈
现在很多依赖人工智能的公司
背后都有一个庞大的数据标记团队
就有报道称
在二零二零年初
字节跳动
也就是今日头条和抖音的母公司
有五万多员工
其中在天津等地区的数据标注员就占了四万
在书中也提到了
根据统计显示
美国从事类似工作的人数至少有两千万人
这本书要介绍的就是人工智能的发展对这些人带来的改变
这些人的工作在人工智能诞生之前是不会存在的
可以说是人工智能催生出了这些工作
但是从另一方面看
这些工作又是非常没有存在感的
我想
如果不是听我在这儿讲
很多人可能都没有意识到他们的存在
我们在使用APP的时候
根本没有意识到背后还有这样一群人在工作
我们今天要解读的这本书
就是专门研究这群人的
准确的说
不是研究这群人
而是这种新的工作形态
这本书是第一本认真研究和讨论这种工作形态的书
他也因此获得了英国金融时报二零一九年评论家精选最佳图书奖
作者有两位
玛丽
格雷是一位人类学家
同时也是微软研究院和哈佛大学的研究员
在书里
他用人类学的方法去访谈从事这些工作的人
去还原场景
理解他们
另一位希德
哈斯
苏瑞是一位计算机专家
同时还是微软人工智能研究中心高级研究员
微软纽约研究中心创始成员
希德 哈斯
苏瑞重点关注的是那些将工作隐秘起来的平台
通过数据分析的方法去了解那些工人和平台的互动
接下来
我将会通过三部分为你解读这本书
在第一部分
我会先带你来看一下这些被隐藏起来的人都是什么样子的
第二部分
我会带你看一下经过作者们的研究
这些人都会面临什么样的困难
最后一部分
我会为你介绍作者们针对这些问题尝试给出的解决方案都有什么
第一部分
我们先一起来看一下这些被隐藏起来的人都是什么样子的
在书里就介绍了穷的情况
他和自己的八十一岁的妈妈一起生活在休斯顿的一栋房子里面
他的妈妈因为之前做了一个膝盖手术
没有办法独自生活
所以他只好回到家乡照顾他的妈妈
之前他曾经有一份全职工作
是一位文档工程师
也就是编写一下保险手册
宣传文案等等这样的文字工作
但是他为了照顾自己的妈妈
只能放弃了之前的工作
而且每天还要做饭
处理家务
开车带母亲去医院
所以就很难继续做全职工作了
在他母亲的病情加重之后
他甚至不能长时间离开自己的母亲
不过这并不代表穷失去了收入来源
他足不出户就可以一年赚四千四百美元
好的时候甚至可以一年赚一万六千美元
他能有这样的收入
全都靠了一个叫做enterct平台
MTURKM和t大写
这是亚马逊公司运营的一个在线的劳工市场
你可以理解为它是一个分发工作的淘宝
使用这个平台有两类人
提供工作的人和接受工作的人
对应的淘宝就是商家和买家
只不过这个平台上发布的不是商品
而是工作
然后由希望工作的人去接受和完成
等完成工作后
提供工作的人就会把相应的报酬支付给对方
为了简化对这两类人的称呼
我后面就把提供工作的人称为雇主用户
希望接受工作的人称为工人用户
这个平台分发的工作很多都是类似前面说的数据标记员的工作
因为亚马逊自己作为一个电商平台
有很多对产品的描述和评价文字
这些文字都是用人的自然语言写成的
只是单纯靠人工智能的话
很难判断描述的是否准确
所以当人工智能遇到没有把握的内容时
就会自动调用这个平台
把任务分发出去
然后像穷这样的人就可以接收任务
迅速完成
最开始
enter平台还只是自己内部使用的一个工具
毕竟亚马逊这样的大平台自己就有大量这样的需求
后来亚马逊也发现这样的需求不只是自己需要
很多企业也都会有类似的需求
于是就把这个内部工具变成了一个平台
开放给了其他有类似需求的企业
如果你对亚马逊有一些了解的话
就会知道
这样的事情亚马逊是经常做的
就比如亚马逊的网络云服务
物流库存平台等等
都是在最开始的时候为了满足自己的需求而做的一些内部工具
后来就慢慢的按平台的方式进行运营
把这些工具开放给了其他公司
亚马逊这么做
往往会得到一个双赢的结果
不论是网络云服务平台
物流库存平台
还是我们这次介绍的empty平台
使用这些平平台的企业通常都是一些小企业
让他们自己去开发这样一个平台肯定是无法做到的
根本没有那么多需求需要满足
所以当有了这些平台之后
亚马逊通过收服务费用赚取收益
而这些小企业也愿意付费来使用平台提供的服务
不只是双赢啊
像是empturk这样的平台
最后做到的可能是三赢
除了亚马逊自己和那些小企业这两方之外
像穷这样在平台上接受任务的人就是第三方
你想呀
穷因为自己母亲的原因
没有办法找一份全职工作
如果不是有这样的平台的话
他可能就只能接受社会救助了
除了琼
在书里也介绍了很多类似的情况
有的人是全职妈妈
虽然靠着丈夫也可以维持家庭生活
但是自己没有收入的话
在家里总是不会受到重视
因为任何一个人
只要有可以上网的电脑
不论在哪里都可以在anterk上领取任务赚取收入
所以这样的平台就会对印度
菲律宾这些欠发达地区的人产生巨大的吸引力
对于这些地方的人
在emturk这样的平台上工作赚钱
可能都不像穷那样是一种无奈之举了
而是一种可以让自己过上体面生活的好工作
在书里也讲了
本质上
这就是在互联网和人工智能发展的大环境下产生的一种劳动力套利行为
繁琐枯燥的没有人愿意干的工作
用平台的方式分发给一些欠发达地区的人
不只会大大降低企业的成本
还让欠发达地区的人有一份之前从来不敢想象的收入
讲到这里
不知道你会不会产生一个疑问
我们不是要介绍被empturk这样的平台隐藏起来的人吗
但是现在看来
不论是全职妈妈
还是印度
菲律宾这些地方的工人
他们本来就非常没有存在感
要不是有empturk这样的平台
他们只会更惨
那为什么作者还是要特别强调这些人是被隐藏起来的
甚至还用销声匿迹这个词来给书命名呢
这就是接下来第二部分要解读的重点了
虽然我们这里讲的情况是人工智能快速发展之后
人们在emptuk这样的平台上接收工作
但其实类似的情形在历史上早就出现了
只不过在之前
我们更习惯把这种情况叫做计件工
零工或是外包
在这本书里就提到了
从工业革命开始
人类的生产力能够大幅提高
就是因为自动化的生产方式在替代原来个人的劳作
尤其是在流水线的生产方式被普及之后
越来越多的工人被集中在工厂里面进行精细的分工
一起协作完成大规模生产
不过即使这样
工厂仍然会把很多工作分包给城市边缘的妇女和儿童
因为像是缝补纽扣
衬衫花式这种精细的工作没办法靠机器自动完成
于是工厂就会把这样的工作分发出去
让周围的妇女和儿童带回家去做
他们做完了拿回工厂
工厂会按完成的件数支付报酬
不只是工厂里的手工劳动
就是脑力劳动也有很多这样的情况
就比如提名奥斯卡最佳电影奖的隐藏人物这部电影里面演的是三位在nasa工作的女计算员的事情
当时在nasa还是以男性为主
尤其是那些男性工程师
他们更多的考虑如何创新
而那些繁琐的
看起来似乎不需要创意的计算工作
就会被交给专门的女计算员
这些女计算员大多都不是全职雇员
薪资福利都非常有限
有了计算任务就开始计算
完成多少计算工作
相应的就会获得多少收入
虽然在计算机普及之后
女计算员这样的工作就不存在了
不过类似的情况直到现在都还一直存在
就比如很多公司的客服就是这样
在北京
上海这样的大城市
雇一个全职的客服还挺贵的
所以很多公司都会将客服工作外包出去
尤其是外包给二三线城市的客服中心
如果你好奇过
为什么给北京的京东客服打电话
接电话的人却有一些苏北口音
就是因为京东的客服中心并不在北京
软件外包也是类似的情况
在十几年前
中国的互联网行业还没有现在这么发达
工作并不多
当时中国有很多程序员其实都是在做美国
日本这些发达国家的外包工作
与那些国家的程序员相比
完成同样的工作
拿到的钱却要少很多
所有这些情况
不论是计件工还是外包
都是企业为了节省成本
在进行劳动力套利
这种情况一直存在
可见的未来也不会消失
但是这种情况发展到现在
尤其是在人工智能快速发展之后
却发生了巨大的变化
与之前的计件工外包有了本质上的差别
你可能会有疑问了
明明都是劳动力套利
到底是哪里不一样了呢
这就需要介绍到一个名词了
API
API的本意是应用程序接口的意思
是一个软件开发的术语
有点类似软件里的USB
可以让程序员简单方便的使用软件功能
一般来说呢
程序员会给自己编写的软件留下API
这样就可以让别人更方便的调用自己的软件
其他人要想调用
会先去查一下api的文档
看看都有哪些功能
需要什么功能
就调用对应的API
你可以简单的理解
这就是一个整理好的快捷方式
需要什么
调用现成的就行了
自己不用再编写一遍了
对于普通人来说
把API当做是打包好的快捷方式就足够了
但其实
API最大的价值不是提供快捷方式
而是把API背后非常复杂的处理过程给隐藏了起来
就比如微信
就有公开自己的API
方便其他程序员在微信里边开发小程序
一个小程序想要知道用户的地理位置
他直接调用api就可以了
非常方便
API背后的所有处理过程全都被隐藏起来
小程序不需要知道用户的手机型号是什么
这些手机里面GPS芯片有什么不同
怎么把gps信号转化成街道名称等等等等
所有这些复杂的操作全部隐藏起来了
这种把复杂的操作给屏蔽掉
只提供最简单API的思想发展到后来
就是我们现在熟悉的云服务
你想使用更大的存储空间
不需要买硬盘
不需要考虑备份数据
黑客攻击
只需要简单的购买平台提供的云服务
因为API的思想可以让复杂的协作变简单
让协作变得特别高效
所以像enter一样的平台都在用API的方式来提供服务
这就让原来的零工和外包发生了变化
雇主分配工作的行为都被API化了
雇主就像使用云服务一样去使用平台
他们不需要知道api背后的工人们都做了什么
他们甚至不会知道哪些任务是交给机器完成的
哪些任务是交给工人完成的
雇主把一个需要识别的图片交给平台
平台会自己判断这个图片是否可以用人工智能识别出来
如果可以
就交给人工智能处理
如果不行
就自动分发给API背后的工人
由他们完成识别
这就会导致商家对工作的完成速度有了较高的期待
因为他们不知道API背后到底是人工智能在完成
还是真实的人在完成
所以他们会按照人工智能的速度来期待工人们的工作
这就会让平台的工人们精力高度集中
要持续的关注着任务栏
有任务马上点击
马上完成
如果慢了一两秒
任务可能就要消失了
任务和任务之间的间隔也会非常短
可能只有十几秒的时间
中间去趟厕所就会有巨大的心理压力
其实这种精力高度集中还不是最主要的问题
在流水线上的装配工可能也需要同样的强度
平台把人隐藏在API背后
最主要的问题是切断了工人们与雇主的沟通和协作
冰冷的计算机程序将雇主和工人完全的隔离了起来
在书里
作者们就讲了这样一个情况
艾莎是在印度的一个十九岁的女孩
她也是作者们访问过的年纪最小的工人
虽然他的兄弟们已经在mtr开始工作了
但是他自己还是不敢一个人使用emTRK
主要原因就是他担心自己会犯错
一犯错就会导致账号被封
因为平台的API特性
所以就导致封号的评判标准非常机械
很多时候是因为不熟悉而犯的错
但是就会被平台程序判定为是恶意的
导致封号
这种情况还往往是AP的屏屏蔽功能实现的越好
越容易发生
像是之前计件工外包的情况
如果遇到什么问题
工人们是可以主动找雇主们沟通的
但现在呢
平台的api功能实现的越好
雇主和工人的距离就越远
越难进行联系和沟通
所以欠发达地区的人的确是被emptak这样的平台给连接了
他们被连接到了全球范围的大规模协作中去
但是同时他们又被API给隐藏起来
以幽灵形式被接入和被访问
雇主们没有觉得自己是在与人协作
工人们自己也没有合适的方式与彼此协作
像是艾莎这样的情况还比较容易解决
她可以去找自己的兄弟帮忙
经过几次之后
她就可以熟练使用平台了
但是还有更多的情况是让工人们特别无奈的
有些错误可能是雇主失误或系统bug导致的
但是因为工人们无法反馈问题
在这本书里面就举例讲过好几个这样的问题
最后只能由工人们自己来承担后果
对对对
讲到这里
我想你应该明白了
作者们所说的销声匿迹是怎么样的销声匿迹就是因为人工智能的快速发展
让原来的计件工
外包这样的工作形态发生了质的变化
在API的封装下
的确有更多的人被链接到了更大的协作网络中
但是同时
他们却又被精心的隐藏了起来
就是这种隐藏和不被看见
为这些工人们带来了许多的问题和痛苦
面对这些问题怎么办呢
这就是第三部分要解读的内容了
作者们也根据自己的研究尝试
给出了改善这些问题的方法
解决这些问题的方法
我们可能最先想到的就是把api的那种冷冰冰的封装给打穿
前面讲了
很多问题都是因为工人们无法和雇主们沟通
无法和平台方沟通
有了问题
有了困惑
只能自己尝试解决
尝试错了
后果也只能自己承担
既然问题出在了这里
那么让工人们能够与雇主和平台方直接沟通
遇到了问题先协商再解决
这样是不是问题就能解决了呢
这样肯定是不行的
前面我们讲了
API的价值是什么
就是要把繁琐的工作给屏蔽掉
就像是你使用云存储
就是为了省掉买硬盘
安硬盘的麻烦
如果解决问题的方法是打穿API
又把繁琐工作还回来了
你还会选择云服务吗
我想应该是不会了
零工平台也是一样
如果把原本屏蔽掉的工作重新交给了雇主
那我想雇主不如自己专门雇人来做了
零工平台的价值也就大大降低了
所以
解决问题的方法一定不是打穿API
而是继续保持api的屏蔽作作用
那应该怎么做呢
我总结了作者们提出的方法
大概可以分成三个层面
首先
平台方应该改变对工人们的定位
现在大多数的零工平台
他们的用户只有一个
那就是雇主
工人们呢
只是一群人形代码
本来这些工作应该是交给代码来完成的
但是人工智能还不够完善
所以只能把工作交给工人们
于是在平台设计和实现的时候
仍然把工人们当代码一样来使用
可是人毕竟不是代码
这就会导致前面说的各种问题
所以解决方法是
平台方应该改变对工人的定位
把他们从原来的代码替补变成用户
像是对待用户一样对待工人
这样的话
像前面讲的艾莎的情况就不会出现了
因为现在所有平台在对待新用户的时候
都会涉及友善的引导功能
在确认用户可以自己使用之前
通过各种脚手架功能帮助他们正确的使用平台
处理好平台和工人之间的关系之后
还有第二点
要促进工人们之间的沟通和协作
emturk这样的零工平台的确大大降低了工人们进入到协作网络中的难度
只要有一个上网的电脑
任何地方都可以完成工作
但是就是因为太便利了
工人们窝在自己的家里
足不出户就可以完成工作
少了同事之间非正式的交流
你要知道
传统的工作中
一个人遇到了问题
虽然自己怎么样都搞不定
但是很有可能他会在茶水间里与同事闲聊
通过闲聊发现这个问题
别人早就遇到过了
很快问题就能解决
这些平台上的工人
他们遇到的很多问题其实并没有那么复杂
其他更有经验的工人早就有了解决方法
只不过大家都窝在家里
没有机会交流
所以不论是平台还是工人们自己
应该有组织的进行一些团建活动
可能是一次线下的足球比赛
也有可能是线上一起打了一次游戏
或者平台就应该为工人们的社交活动开发更多的工具
比如一个平台专用的朋友圈
在书里
作者们把这样的工具称为是茶水间二点零版
有了这样的茶水间二点零版
工人们甚至还可以像游戏里面组队打怪一样
组成自己的团队
去完成一些更复杂的任务
这是第二点
还有第三点
那就是应该提倡整个社会对这种工作的接受
尤其是在法律和社会福利政策上
应该保证即便是这些人在家里完成工作
这些工作属于不同的雇主
但还是应该制定相应的法律和政策
保证他们也享有国家规定的医疗社保服务
这样他们虽然是临时工
但是抗风险的能力却能大大增加
以上就是这本书的全部内容了
我帮你总结一下
人工智能的发展
让很多工作消失了
不过因为还存在着最后一公里问题
所以也带来很多标记数据的工作
m
terk这样的平台就是通过分发这样的工作来提供服务的
m
terb这样的平台将更多的人连接到了全世界的协作网络中
但同时它的API属性也把从事标记数据工作的人隐藏在了API之下
所以这些工人们其实正在以一种幽灵的方式进行工作
这种情况为这些工人们带来了许多痛苦和问题
要想解决这些问题
最需要做的就是不要将这些工人看作是代码的替代品
而是把他们也当做是用户
让他们互相之间能够有更多的沟通和协作
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