怎樣開(kāi)一家最先進(jìn)、最酷的人工智能公司？四年前ReadMe的創(chuàng)始人格雷戈里·科貝格（Gregory Koberger）在推特上說(shuō)：

第一步，花最低工資請(qǐng)一群活人假裝AI；

第二步，等真正的AI被發(fā)明出來(lái)。

科貝格這樣說(shuō)，其實(shí)是在諷刺當(dāng)時(shí)人工智能創(chuàng)業(yè)企業(yè) Edison Software 讓員工假扮 AI 為客戶提供所謂的 “智能郵件回復(fù)” 服務(wù)。之后類似的丑聞層出不窮，比如，2017 年，一家為用戶提供財(cái)務(wù)管理的公司Expensify承認(rèn)，他們聲稱的智慧掃描（smartscan technology），所謂可以通過(guò)手機(jī)掃描轉(zhuǎn)錄收據(jù)的黑科技，其實(shí)也是人工服務(wù)。Expensify通過(guò)亞馬遜的眾包平臺(tái)（Amazon Mechanical Turk），付最低工資，把收據(jù)轉(zhuǎn)錄的活兒實(shí)時(shí)眾包（crowdsource) 出去。顧客掃描收據(jù)之后在手機(jī)上看到電子賬務(wù)表，很可能是印度某個(gè)偏遠(yuǎn)小鎮(zhèn)上名叫卡拉的小伙子為您手動(dòng)輸入的。

至今，這個(gè)AI的“活人困境”仍未解決。就在去年，《紐約時(shí)報(bào)》調(diào)查了谷歌旗下一項(xiàng)名叫Duplex的AI訂餐服務(wù)，發(fā)現(xiàn)即使在自然語(yǔ)言識(shí)處理（natural language processing) 飛速發(fā)展的今天，AI訂餐服務(wù)仍舊要依靠大量人工。在記者進(jìn)行的十次實(shí)驗(yàn)里，有四次是成功訂位的，然而這四次里只有一次是真的通過(guò) AI 來(lái)進(jìn)行的，其余三次都是外包的真人服務(wù)。隨后，谷歌 對(duì)《紐約時(shí)報(bào)》坦陳，在其人工智能系統(tǒng) Duplex 所撥出的電話中，有四分之一其實(shí)是人類所為，而在剩下的電話中，也有15%進(jìn)行了部分的人為干預(yù)。

人工智能背后的人類勞動(dòng)并不是件新鮮事。事實(shí)上，整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)和科研界，從一開(kāi)始，就建立在龐大的人類勞動(dòng)的基礎(chǔ)上，我們之前討論過(guò)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)的葵花寶典數(shù)據(jù)集ImageNet，就是由五萬(wàn)多名來(lái)自世界各地的眾包工人在亞馬遜的眾包平臺(tái)上進(jìn)行手動(dòng)標(biāo)注的。然而，數(shù)據(jù)標(biāo)注僅僅是現(xiàn)代AI系統(tǒng)這座龐大冰山的一角，在貌似全能的人工智能背后，有更多隱形的人類工人。

那么，誰(shuí)是這些AI系統(tǒng)背后的人？

廣義上來(lái)說(shuō)，可以分為四大類：

第一類是所謂的AI訓(xùn)練者，也就是我們所熟知的“數(shù)據(jù)標(biāo)注工”。他們負(fù)責(zé)對(duì)大量的圖像、文本、語(yǔ)音、視頻進(jìn)行歸類、整理、糾錯(cuò)和批注。這些工作對(duì)人工智能算法或許很難，但其中大部分卻是人類通過(guò)直覺(jué)和簡(jiǎn)單訓(xùn)練就可以做的。機(jī)器學(xué)習(xí)算法將人類標(biāo)注過(guò)的數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)訓(xùn)練集，從中搜索規(guī)律，訓(xùn)練算法。AI公司通常將這批工作外包到勞動(dòng)力報(bào)酬較低的地區(qū)以節(jié)省成本。比如，BBC曾報(bào)道非洲肯尼亞的單親媽媽們是如何幫助新興的自動(dòng)駕駛企業(yè)進(jìn)行圖像識(shí)別的，包括在企業(yè)發(fā)來(lái)的圖片上標(biāo)注天氣、物體、行人、建筑等等等等。

AI勞工的第二類是所謂的AI演員，就是本文開(kāi)頭提到的幫助創(chuàng)業(yè)企業(yè)假扮人工智能的人類員工。他們（暫時(shí)性）地假裝扮演AI，幫助客人掃描賬單，預(yù)定餐館，撰寫(xiě)郵件，直到真正的人工智能足以勝任這些工作。

第三類是更為龐大的AI清潔工，廣泛存在于各種社交媒體和內(nèi)容分發(fā)平臺(tái)之后。其中很重要的一類是內(nèi)容審核員（content moderators），他們幫助清理平臺(tái)上各種暴力色情少兒不宜的內(nèi)容。社交媒體巨頭Facebook就被曝光大量雇傭外包公司的員工幫助平臺(tái)進(jìn)行內(nèi)容審核，據(jù)《紐約時(shí)報(bào)》報(bào)道，這些臨時(shí)工全職工作八小時(shí)，每人每天要處理近八千則信息，其中包含大量暴力不適的圖片。目前的AI內(nèi)容識(shí)別還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到可以自動(dòng)處理人類紛繁復(fù)雜、千變?nèi)f化的信息的能力——比如，如何判斷一張圖片里裸露部分是藝術(shù)品，還是色情照片？

當(dāng)然，如果從更廣義的角度上來(lái)說(shuō)，AI背后更大的一群勞工，是作為用戶的我們。1950年代著名傳媒學(xué)者達(dá)拉·斯麥茲（Dalls Smythe）在對(duì)商業(yè)媒介的批判里明確指出，廣播電視媒介生產(chǎn)的真正商品，不是五花八門的各類節(jié)目，而是觀眾的注意力本身。商業(yè)媒體的內(nèi)在邏輯，是把用戶的注意力打包賣給廣告商，亦就是著名的“受眾商品理論”（audience commodity）。同樣，在AI時(shí)代，作為用戶的我們免費(fèi)為各種算法系統(tǒng)獻(xiàn)著自己的時(shí)間、精力、數(shù)據(jù)、隱私、勞動(dòng)。有時(shí)候，這些勞動(dòng)是如此微小，常常被我們忽視。比如，蘋果手機(jī)來(lái)電留言語(yǔ)音轉(zhuǎn)換文字的功能，轉(zhuǎn)換之后，會(huì)邀請(qǐng)用戶對(duì)文字轉(zhuǎn)換進(jìn)行評(píng)價(jià)，進(jìn)一步為算法系統(tǒng)提供實(shí)時(shí)的人工反饋。

將AI的人工系統(tǒng)分解之后，我們發(fā)現(xiàn)，其實(shí)所謂的高科技勞工（碼工）只是AI系統(tǒng)里極少數(shù)的一部分。AI的勞工系統(tǒng)呈現(xiàn)典型的金字塔型，最上層是少數(shù)的高科技高工資的碼工，雖然他們也有996的困擾，但大體上有正式的社保和令人羨慕的工資。有些還能享用免費(fèi)的泳池班車卡布奇諾。第二層是工資較低的合同工，他們承擔(dān)一部分不那么關(guān)鍵的工作，工作極不穩(wěn)定，有隨時(shí)被解雇的危險(xiǎn)。第三層是大量的數(shù)以萬(wàn)計(jì)的平臺(tái)勞工，他們承擔(dān)了AI系統(tǒng)里最繁重、重復(fù)性最高、工資最低、也是最容易被取代的工作。最后一層是數(shù)量更為巨大的用戶們，他們免費(fèi)為種種AI系統(tǒng)貢獻(xiàn)著自己的時(shí)間、精力、數(shù)據(jù)和種種（不自知）的勞動(dòng)。

更為嚴(yán)重的是，人工智能冰山下的勞工系統(tǒng)，是建立在嚴(yán)重的對(duì)于勞工的剝削之上的。兩年前國(guó)際勞工組織（International Labor Office）發(fā)布了一篇針對(duì)75個(gè)國(guó)家3500名平臺(tái)眾包勞工（crowd workers）的大規(guī)模調(diào)研。調(diào)研指出，全世界大批平臺(tái)勞工以低于最低工資的水平在工作著。譬如，2017年的小時(shí)工資只有4.43美元，遠(yuǎn)低于當(dāng)時(shí)美國(guó)聯(lián)邦最低工資7.25美元。通常，他們沒(méi)有任何社會(huì)福利保障，受到資方單方面的評(píng)價(jià)，且無(wú)法申訴。他們沒(méi)有任何升職渠道，事實(shí)上，他們工作的目的就是以大量人力訓(xùn)練計(jì)算機(jī)算法從而有一天算法不再需要他們。他們不僅沒(méi)有和平臺(tái)討價(jià)還價(jià)的能力，還經(jīng)常會(huì)被要求做一些不道德的工作（比如，為平臺(tái)撰寫(xiě)假評(píng)論）。

令人驚奇的是，這些平臺(tái)勞工們常常受過(guò)良好教育：37%有大學(xué)學(xué)位，20%甚至是研究生學(xué)歷。其中，32%的人將平臺(tái)工作作為主要的收入渠道。

人工智能時(shí)代，人們往往糾結(jié)于“我的工作會(huì)不會(huì)被AI取代”，而常常忽略了現(xiàn)代AI本質(zhì)上是寄生在龐大人類勞動(dòng)之上的算法系統(tǒng)，是無(wú)數(shù)血肉之軀的勞動(dòng)養(yǎng)育了今天的人工智能系統(tǒng)。

從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，任何關(guān)于未來(lái)人工智能取代人類工作的預(yù)測(cè)都是不完整、甚至是不誠(chéng)實(shí)的。人工智能并不會(huì) “取代” (replace) 人類的工作，它只會(huì)“重置” (displace) 人類的工作。

正如康奈爾大學(xué)的經(jīng)濟(jì)史學(xué)家路易斯·海曼（Louis Hyman）所言：It’s not technology that’s disrupting our jobs。取代人類工作的從來(lái)都不是科技本身。作為歷史學(xué)家的海曼將科技和勞動(dòng)的關(guān)系追溯到第一次工業(yè)革命，認(rèn)為第一次工業(yè)革命的先決條件并非19世紀(jì)才出現(xiàn)的蒸汽機(jī)，而是早在18世紀(jì)就從自己農(nóng)場(chǎng)里被帶去工廠工作的農(nóng)民們。勞動(dòng)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變帶來(lái)了科技的狂飆突進(jìn)，而非相反。

人工智能時(shí)代同理。自1970年代新自由主義以降，市場(chǎng)原教旨主義擺脫監(jiān)管束縛，資本主義在全球整合供應(yīng)鏈，第一世界原本穩(wěn)定的制造業(yè)工作不斷被外包出去，產(chǎn)生了大量失去全職工作機(jī)會(huì)之后只能選擇“靈活就業(yè)”的工人，這批工人組成了合同工和平臺(tái)勞工的基礎(chǔ)——也就是我們今天人工智能時(shí)代的基礎(chǔ)。

如果沒(méi)有合適的政策監(jiān)管和反制措施，我們當(dāng)中的一部分人——通常是那些已經(jīng)身處社會(huì)最底層的，會(huì)被進(jìn)一步剝奪全職工作的機(jī)會(huì)，被人工智能的浪潮趕去做所謂的“靈活的工作”——那些數(shù)以萬(wàn)計(jì)的、動(dòng)態(tài)的、按需召喚的、廉價(jià)的工作 。沒(méi)有職業(yè)前景，沒(méi)有社會(huì)保障，沒(méi)有勞動(dòng)合同，甚至也沒(méi)有姓名（在眾包平臺(tái)里，工人只是一連串計(jì)算機(jī)分配的符碼），因此，也缺乏組織起來(lái)和資方抗衡的能力。一篇基于美國(guó)的報(bào)道統(tǒng)計(jì)，到2033年，約有百分之三十的全職工作會(huì)被進(jìn)一步轉(zhuǎn)換成按需的平臺(tái)勞工，在 “自由工作、在家工作、高科技” 的三重虛偽的光環(huán)下進(jìn)一步滑入無(wú)法翻身的低收入陷阱。

在賽博朋克（cyberpunk）的科幻故事里，未來(lái)社會(huì)常常是光鮮亮麗的現(xiàn)代科技和破破爛爛的人類生活的結(jié)合，所謂的“ combination of low-life and high tech”。也許，這并不是一種藝術(shù)創(chuàng)造，而是一種單方面鼓勵(lì)科技發(fā)展的必然結(jié)果。當(dāng)人類社會(huì)將所有人力、物力和自然資源傾注在某些科技的發(fā)展之上時(shí)，其他方面的崩壞或許是無(wú)可避免的——資源是有限的，你被裹挾進(jìn)了一種命運(yùn)，必然要犧牲另外一種。

作為人類，我們真的那么需要自動(dòng)讀取收據(jù)的智能掃描機(jī)、自動(dòng)訂餐的機(jī)器人、自動(dòng)回復(fù)郵件的黑科技、永不間斷的個(gè)性定制新聞，以及可以早十分鐘抵達(dá)樓下的外賣嗎？在所有人被裹挾進(jìn)科技發(fā)展的大潮、被資本的狂飆突進(jìn)忽悠得暈頭轉(zhuǎn)向的時(shí)候，再?zèng)]有一個(gè)時(shí)刻比今天更需要我們停下來(lái)，問(wèn)一問(wèn)：作為人類，我們需要的，到底是什么？

【參考資料】

[1] Lee, David. "Why Big Tech pays poor Kenyans to teach self-driving cars." BBC News (2018).

[2] Brian X. Chen and Cade Metz, 2019, Google’s Duplex Uses A.I. to Mimic Humans (Sometimes), The New York Times, https://www.nytimes.com/2019/05/22/technology/personaltech/ai-google-duplex.html

[3] Berg, Janine, Marianne Furrer, Ellie Harmon, Uma Rani, and M. Six Silberman. Digital labour platforms and the future of work: Towards decent work in the online world. Geneva: International Labour Office, 2018.

[4] Gray, Mary L., and Siddharth Suri. "The humans working behind the AI curtain." Harvard Business Review 9 (2017): 2-5.

[5] Hyman, Louis. "It’s not technology that’s disrupting our jobs." New York Times (2018).

[6] Smythe, Dallas W. "On the audience commodity and its work." Media and cultural studies: Keyworks 230 (1981): 256.

[7] Sterling, Bruce. Preface. Burning Chrome, by William Gibson, Harper Collins, 1986, p. xiv.

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作者沈虹，畢業(yè)于美國(guó)伊利諾伊大學(xué)香檳分校傳播學(xué)系，現(xiàn)任職于美國(guó)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)。她用社會(huì)學(xué)的方法研究新興科技。