文 / 瑪麗· L.格雷、西達爾特·蘇里譯 / 左安浦
真正驅動許多手機應用程序、網站和人工智能（AI）系統運行的竟是人類的勞動力，但我們很難發現——事實上，這些勞動力往往是被故意隱藏起來的。這是個不透明的雇傭世界，我們稱之為“幽靈工作”（ghost work）。
想想你最近一次在網上搜索。也許是一則熱門新聞話題、最喜愛球隊的最新消息，或是新鮮出爐的名人八卦。你有沒有想過，為什么搜索引擎返回的圖片和鏈接既不包含少兒不宜的成人內容，也不是完全隨機的結果？畢竟，所有的生意，無論是不是合法，做在線廣告時都希望自己的網站在搜索中排名靠前。
或者想想你最近一次瀏覽 Facebook、Instagram 或 Twitter。這些網站都有“無暴力圖片”和“無仇恨言論”政策，這些政策是如何執行的？在互聯網上，所有人都暢所欲言，只要有機會，人們就會說出各種各樣的話。那為什么我們看到的內容是凈化過的呢？答案是，人類和軟件的協同工作為你和我這樣的用戶提供著看似自動化的服務。
除了一些基本的決策，今天的人工智能必須依賴人類的參與才能運行。無論是發送相關的新聞提要，還是執行復雜的短信比薩訂單，當人工智能出錯或無法完成任務時，數以千計的企業會悄悄找人力完成這些項目。這條新的數字流水線把分散在各處的工人匯集起來，形成集體勞動力，而流水線上運轉著的不是產品零件，而是一個個項目。
這條流水線不分晝夜地運行，橫跨多個經濟部門。事實上，就業本身正在發生更大規模也更深刻的重組，影子勞動力的崛起只不過反映了這一趨勢。這種按需型的就業還有待分類，本質上我們不能斷定它是好是壞。但是，如果沒有明確的定義，也不讓從中受益的消費者知道他們的存在，那么這些工作就很容易淪為幽靈工作。
企業可以把項目交給數以千計的工人完成，并按任務付費。現在，網絡連接、云計算、復雜的數據庫，以及人類計算（human computation）這樣的工程技術，可以把人類聯結起來，完成單靠軟件本身無法完成的項目。所謂“人類計算”，就是人類與人工智能協同工作。這是代碼與人類智慧的融合，它正在迅速發展。
根據美國皮尤研究中心（Pew Research Center）（Gig Work, Online Selling and Home Sharing）2016 年的報告《零工、在線銷售和家庭共享》，2015 年美國大約有 2000 萬成年人通過完成按需分配的任務來掙錢。到 2025 年，按需工作平臺提供的職業白領信息服務預計增加 2.7 億美元，約占全球 GDP 的 2%。經濟學家估計，如果保持目前的增長趨勢，到 21 世紀 30 年代初，僅美國就有 38% 的職業會隨著科技創新而消失，或者半自動化。如果任其發展，幽靈工作不透明的雇傭行為和人工智能無所不能的陳舊觀點結合起來，可能會使數億人的勞動被隱于無形。
誰在做這樣的工作？瓊和卡拉。
瓊在家工作，和 81 歲的母親住在休斯敦的一幢房子里。2012 年，母親因膝蓋手術變得虛弱，無法獨自生活，所以瓊搬過來照顧她。一年后，瓊開始通過 MTurk 在線領取工作。MTurk 是“亞馬遜土耳其機器人”（Amazon Mechanical Turk）的縮寫，是由科技巨頭亞馬遜公司擁有并運營的龐大市場。
瓊最賺錢的工作是“審查猥褻圖片”。在 Twitter 和 Match.com 等社交媒體上，用戶會標記出“令人反感的”圖片，瓊會再為這些圖片貼上標簽。企業不能自動處理用戶標記的每一段內容，所以會把一些更難評估的材料發送給瓊這樣的工人。表面上，她的任務很簡單：點擊圖片，然后評估圖片內容。這是一張應該刪除的 X 級的陰莖自拍，還是一些無害的 G 級的身體部位？完成每個任務她都可以得到報酬，并且完成后才能離開電腦。瓊已經有好幾年經驗，現在她平均每天可以擠出 10 個小時的工作時間，完成任務后能得到大約 40 美元的收入。
在幾千英里之外的印度班加羅爾，卡拉躲在臥室的角落里工作，這是她的臨時家庭辦公室。瓊和卡拉做著相同的工作，為互聯網公司做單詞和圖片的分類和標記。不同的是，卡拉從一家外包公司手中接活，這家公司為通用人類關聯系統（UHRS）提供人力。UHRS 是微軟公司自建的供內部使用的平臺，跟 MTurk 很像。
卡拉 43 歲，擁有電氣工程學士學位，她是家庭主婦，也是兩個十幾歲孩子的母親。卡拉把兩個孩子叫進房間，指著 LED 顯示屏上一大段話中的一個單詞問他們：“這個詞是什么意思？是你們不該說的東西嗎？”卡拉大聲朗讀這段話，兩個孩子咯咯地笑了起來。他們在取笑卡拉讀“小妞電影”（Chick flick）時的發音。兩個孩子一致決定，不，這句話不包含成人內容。卡拉在屏幕上點擊“否”，窗口就會刷新，出現一個新的短語讓孩子們理解。
“他們比我更有資格鑒別這些詞，”卡拉笑著說，“他們幫助我為其他家庭維持干凈和安全的互聯網。”卡拉經常找不到足夠多的任務，每周的工作時間不到 15 個小時，但她幾乎每天都會登入 UHRS，看看是否有新的任務是她有資格做的。卡拉的堅持和運氣已經得到了回報。由于她已經學會如何快速瀏覽和申領任務，所以可以利用做飯和檢查孩子作業之間的空閑時間，用卡拉的話來說，她感覺這些時間“富有成效”，因為她通過網絡搜尋她關心的額外收入。
有很多新工作依賴于瓊和卡拉這樣的人，內容審核——從篩查新聞提要和搜索結果，到評判相應內容的爭議，從而幫助科技和傳媒公司判斷哪些內容可以保留，哪些內容需要刪除——只是其中一個例子。社交媒體公司試圖確保數十億網站用戶每天得到家庭友好型的信息，因此內容審查是普遍存在的，通常也是時效性很強的任務。像瓊和卡拉這樣的人，有太多網頁、照片以及各種語言的推文需要評估。
谷歌、微軟、Facebook 和 Twitter 等公司使用軟件自動刪除盡可能多的“不適合在工作場合出現的內容”。但這些由機器學習和人工智能驅動的軟件過濾系統并不完美。它們不能百分百地區別拇指和陰莖，更別提仇恨言論和諷刺了。還記得 2012 年美國總統大選的經典時刻嗎？當時共和黨總統候選人米特·羅姆尼（Mitt Romney）說了句“滿載女性的活頁夾！”，惹惱網民。Twitter 需要工人做瓊那樣的工作，從而及時判斷為什么包含在話題標簽中的讓人摸不著頭腦的一句話會飆升到熱門話題的最前列。是黑客干的嗎？是出故障了嗎？真的有人在瘋狂地刷 Twitter 嗎？目前的人工智能系統還無法可靠地辨別上述問題。而按需工作指明了一種方向，可以把計算能力與人類的創造力和活力結合起來。
瓊、卡拉以及數百萬和她們一樣的工人在人工智能失靈時介入，本書講述的就是他們的故事。我們想當然地以為系統是自動的，但他們才是在幕后推動系統的人類。現代的人工智能系統不僅需要人類回答不熟悉的或有難度的問題，最開始還需要人類幫助它們學習如何回答問題。
每天都有新的企業出現，他們的商業模式依賴于世界各地的工人，這些工人通過軟件響應公開選拔，在幕后完成這些工作。這些企業把日常活動外包給獨立工人，而不是交給正式雇員。他們利用幽靈工作回答客戶的在線咨詢，編輯產品評論，或者完成幾乎不需要雇員全職參與的工作。
幽靈工作如何運行
任何項目只要可以分解成一系列分立的任務，就可以用人類計算來解決。軟件可以使用這些 API 管理工作流程，處理計算機和個人的輸出，甚至在人們完成任務后根據貢獻多少給他們支付報酬。這些人驅動了現代的人工智能系統、網站和應用程序，我們所有人都是受益者，并且認為一切理所當然。
想象一個二十出頭的女人，站在芝加哥的路邊——我們姑且叫她埃米莉。埃米莉在智能手機上打開優步（Uber）應用程序，一位優步司機接了單。埃米莉和司機都不知道，他們的相遇依賴于兩個大洋之外的另一個女人，也許她叫艾莎。
埃米莉和司機都不知道，剛剛優步軟件標記了司機的賬戶。假設司機的名字是山姆，他昨天晚上為給女朋友過生日刮掉了胡子。現在，他早晨上車時登記的這張自拍與他登記的身份證照片不符——這是 2016 年優步推出的“實時 ID 檢查”（Real-Time ID Check）的一部分，用來驗證司機的身份。兩張照片存在差異，一張有胡子，另一張沒有——山姆沒料到，這會導致他的賬戶被凍結。突然之間，在他本人不知道的情況下，這單生意可能要黃了。
與此同時，在海外被譽為“印度硅谷”的海得拉巴，艾莎坐在餐桌旁，瞇著眼睛盯著筆記本電腦。她剛剛接受了一份工作，從優步轉到了 CrowdFlower，在埃米莉的這趟旅程中，艾莎扮演了無形但不可或缺的角色。CloudFactory、Playment、Clickworker 是 CrowdFlower 的競爭對手，它們都有時髦的技術名稱。這些平臺把軟件作為一種服務，提供給任何想要快速獲得工人的雇主。每天都有成千上萬像艾莎一樣的工人登入 CrowdFlower 這樣的眾包平臺，尋找任務型工作。現在，艾莎或者任何恰好響應 CrowdFlower 請求的隱形工人，將決定山姆能否去接埃米莉。
優步和 CrowdFlower 是不斷成長的服務供應鏈中的兩個環節，這些服務利用 API 和人類計算把人們投入工作。優步通過 CrowdFlower 的 API 付費給某個人，讓其查看艾莎的工作結果。如果通過審核，系統將在幾分鐘內處理優步的付費請求。如果沒有達到預先設定的標準，艾莎就得不到任何報酬，也沒有機會投訴。這種 API 在設計之初就不想傾聽艾莎的想法。
艾莎把司機的兩張照片并排放在一起比較。CrowdFlower 網頁右上角的一個計時器開始倒計時，提醒她加快速度。如果計時結束前她沒有提交判定結果，CrowdFlower 就不會處理優步的付費。艾莎眨眨眼，看了看計時器，又瞇起眼睛看了看只有拇指指甲大小的照片：是的，眼睛都是棕色的。酒窩是一樣的。她點擊“同意”。
山姆把車停在路邊時，他的賬戶得到授權，可以去接埃米莉了。埃米莉一直在擁擠的芝加哥街頭張望，直到山姆停下車，她鉆進車里。車門關上的時候，艾莎已經進入下一個任務。她希望在下班前多掙幾個盧比。
優步的乘客和司機都沒有注意到，有人在實時審查他們的交易，這個人可能遠在天邊，也可能就在路的盡頭。在美國，每 100 個優步訂單中就有一個這樣無法察覺的交流，這意味著每天要發生大約 1.3 萬次。我們永遠看不見艾莎為 CrowdFlower 做的幽靈工作，但花時間研究她和像她那樣的工人之后，我們可以想象，埃米莉這樣的用戶和山姆這樣的司機永遠不會看到這種短暫的市場交流。艾莎是幽靈工作存在的唯一證據，因此，當埃米莉和山姆遠去之后，她是唯一能幫助我們還原幽靈工作體驗的人。
數十億人每天都在查看網站內容，使用搜索引擎，發布推文和帖子，享受移動應用程序的服務。他們認為自己獲得的服務僅僅是依靠技術的魔力。但實際上，有一名國際工人在背后默默勞動，他們主要是自由職業者和臨時工，而不是全職的或按小時計酬的工人，其法律地位不被認可。有時，這些工作被拔高成“第二次機器時代”或“第四次工業革命”的先驅，或者被認為是更龐大的數字經濟或平臺經濟的一部分。而其他時候，我們不假思索地稱之為“零工”（gigs）。
沒有一部勞工法可以完全適用于按需零工經濟，它是一種奇特的組合，獨立于任何一位雇主，卻又依賴在線平臺。按需平臺是零工經濟的監工，它的盈利模式是，在線上把購買人力和提供人力的雙方匹配起來，形成一個由大量企業和匿名工人構成的雙邊市場。重要的是，正如傳媒學者、社會學家塔爾頓·吉萊斯皮（Tarleton Gillespie）指出，平臺本身可能不生產內容，“但它對內容做出的篩選至關重要”。按需工作平臺很容易成為隱名合伙人，它更可能向付費的一方傾斜，而不是找工作的人。
從頭部公司到最小的創業公司，每一個企業都依賴這個由按需平臺累積起來的共享按需工人庫。他們利用這些工人滿足消費者的需求，消費者的期許越來越高，都希望在幾秒鐘內得到答復。企業不再尋找傳統的臨時工中介，而是求助于這樣的工人庫來緊急填補團隊的缺口。企業還從中開發新的項目，從測試新軟件的隱私設置，到檢查意大利面的口味描述是否容易理解，不一而足。這些新的風險投資項目要么過于投機，要么缺乏深思熟慮，以至于企業不敢輕易雇用全職雇員，也不好確認招聘的成本，哪怕找臨時工也有風險。如果沒有衡量消費者的反應，企業便不想貿然推出新服務或新產品。顧客的口味越來越刁鉆，期望值越來越高，在這種情況下，服務業可以先嘗試由幽靈工作提出的創意，并反復讓其他工人評價，從而代替普通消費者模擬市場反應。
遠未成熟的人工智能
每周，宣告工作終結的聳人聽聞的標題都會接連不斷地出現。很快就有人警告我們，機器人將奮起反抗。人們普遍認為，自動化及其助手人工智能，將淘汰人類的工作。工廠里的機械臂可以移動車間的金屬板材。軟件機器人可以接收短信比薩訂單。無人機可以送貨上門。現在，這些智能系統與許多傳統的求職網站相連，有人認為這預示著人類將很快在工作場所消失。據說，人工智能將不可避免地取得勝利，所有人都會被解雇，只留下最不可替代的工人。我們都需要提高技能。立刻！馬上！
在這場大合唱中，特斯拉和 SpaceX 的創始人埃隆·馬斯克（Elon Musk）、著名物理學家史蒂芬·霍金（Stephen Hawking）以及谷歌的聯合創始人拉里·佩奇（Larry Page）只是幾個代表性的聲音。他們要么對人工智能“召喚惡魔”表示恐慌，要么懷念沒有人工智能的時代，當時人們自認為能主宰自己的命運。但吸引眼球的標題掩蓋了更加混亂的現實。不可否認，機器人是在崛起，但大多數自動化工作仍然需要人類晝夜不歇，其中許多人是兼職或合同工。但就像人類一樣，機器也經常會有卡住或出現故障的時候，此時人類便可對自動化過程做出微調和維護。
我們也必須承認，在實現自動化的漫長征途中，人們創造了新的需求，也培養了各式的人類勞動力來滿足這些需求。從這一點來說，新的、軟件管理的工作世界與在流水線上組裝汽車的工廠工作有著相似的特征，工廠工作是在最需要工人的時間把工人安置在最需要他們的地方。這也類似于 19 世紀婦女和兒童在農場里做的所謂“計件工作”，每組裝一個火柴盒可以掙幾便士。這也很像把醫療文書轉錄和客服呼叫中心的工作外包給“全球南方”的情形。20 世紀 90 年代末，隨著互聯網的擴張，這種現象十分普遍。
工廠工作、計件工作和外包都是在線分配任務的前身，因為它們涉及的都是瑣碎而重復的工作，無關宏旨。這些工作收入微薄、朝不保夕，大多數情況下，都是由經濟學家認為的可有可無或“低技能”的人完成。市場親切地把這些人叫作“人力資本”。點擊“狗”或“貓”給圖片貼上標簽，使它最終能被蘋果手機識別為家庭寵物，與擰緊一顆螺絲釘，最終制造一輛福特卡車沒有什么不同。但從這里開始工作相似性就終結了。
藍領制造業一直是人工智能發展最直接針對的目標。2016 年，生產蘋果手機的富士康工廠據稱用機器人取代了 6 萬名工人。根據報道，同一年，亞馬遜在 20 個物流中心部署了 4.5 萬臺機器人，與 23 萬名工人一起工作。然而，這些數字沒有說清自動化催生了多少工作崗位。人工智能會對全職藍領工作產生影響的媒體相關報道可能會分散我們的注意力，使我們忽視了一種正在快速增長的新工人。當人工智能觸及自身天花板時，這類新興的工人將完善或傾向于使制造系統完成自動化。
過去 20 年里，最掙錢的企業已經從大規模生產家具、服裝等耐用品，慢慢轉型為提供醫療保健、消費者分析和零售等服務。把一種體驗賣給消費者，比如喝一杯拿鐵或瀏覽娛樂資訊，比制造一臺電視賺的錢更多。所有企業都在接入臨時工人共享庫，通過使用臨時工來控制成本。在需要的時候獲得想要的人，這種策略已經有半個世紀的歷史，企業不再需要與全職雇員談判，也不受制于保護全職雇員的職業分類和勞動法。
這種人類與人工智能的混合，可謂制造業、零售業、市場銷售和客戶服務的一次重新洗牌，已經超越了我們熟悉的就業類別。傳統的制造業由全職工人輪班工作，他們每周工作 40 個小時，干的活重復而連續；現在的任務型工作完全不同，比如修正客戶的納稅申報表，或者實時翻譯視頻并添加字幕，這些都需要人類不斷貢獻智慧和判斷力。這些任務是動態的，而不是機械的，所以很難把人類排除在外。
人工智能并不像大多數人希望的或害怕的那樣聰明。新的線上工作平臺把工作機會介紹給瓊、卡拉、賈斯汀和艾莎，這顛覆了媒體經常報道的人工智能擁有無限智慧、機器人勢不可擋之類的傳奇故事。現實世界的任務，從識別仇恨言論、把出租屋歸類為春季婚禮的絕佳場地，到修正納稅申報表，都需要人類的見解和判斷。生活不像圍棋，不存在單一形式和最優解。例如，你很難列舉“最好的”婚禮場地具備哪些特質。即使能列出來，也不會使人信服，因為人們對這些特質存在不同的偏好。
此外，也不存在那種用來教會人工智能識別“最優解”的訓練數據。而且，從方言俚語、氣候變化引起的颶風，到隨意的稅法改革，一系列無窮無盡的外部因素會摻雜進來，影響結果。在許多情況下，未知因素太多了，以至于無法訓練當前的人工智能，使它具備足夠的意識或者獲得足夠的經驗，也無法對所有意外情況做出明智的反應。這就是為什么人工智能還必須得指望人類，利用人類對世界的淵博知識來彌補決策的盲區。
一旦工人成功地訓練了人工智能，使它像人類一樣工作，他們就會轉向工程師指派的下一個任務，這些任務將不斷推進自動化的邊界。人們暢想人工智能的新應用，自動化的終點線也在改變，所以我們無法確定通往完全自動化的“最后一英里”是否會走完。我們稱之為“自動化的最后一英里悖論”。
隨著人工智能的發展，那些無法預見和無法預測的任務也創造了臨時勞工市場。自動化的最大悖論在于，使人類免于勞動的愿望總是給人類帶來新的任務。我們所說的“最后一英里”是計算機和人力之間的差距。毫無疑問，軟件工程師將利用幽靈工作執行手中的任務，并把人工智能推向極限。而且很有可能，隨著越來越多的企業設法為我們提供支持人工智能的“智能”數字助理，從而幫助我們管理行程和預定航班，那么當人工智能無法滿足我們日益苛刻且不斷增長的需求時，會需要越來越多的人力參與進來。事實上，在技術走向自動化的漫長歷史中，很關鍵的一點是對臨時勞動力的依賴。今天致力于通過算法和人工智能解決問題的工程師，是自動化最后一英里悖論的最新迭代。在這一前沿，臨時工的高峰和低谷不斷轉換，這重新定義了人類和機器的關系。
按需勞動平臺為當今的線上企業提供了此種人類勞動和人工智能的結合，創造了一個龐大且隱于無形的人力資源庫來從事幽靈工作。按需提供服務和工作可能是未來工作趨勢的一部分。如果在設計和管理過程中沒有注意到它如何重構人們日常工作的體驗和意義，那可能就會產生意想不到的、潛在的災難性后果。
就業真正的未來
雇傭工作的逐步分解可能是工作性質的一種深刻而根本的轉變。在美國，傳統的全職工作已經不再普遍。過去，員工可能幾十年日復一日地待在同一間辦公室里，成就一番事業，并期望得到穩定的薪酬、健康護理、病假和退休福利。
現在，從童工保護法到工作場所安全指南，全球幾個世紀以來的改革成就正在瓦解。事實上，根據美國勞工統計局（Bureau of Labor Statistics）的數據，目前只有 52% 的雇主提供工作場所福利。大蕭條之后，美國人開始意識到，除了提供食品、保健或在實體店銷售商品，最好的選擇是在按需零工經濟中找工作，這樣的機會越來越多。由于勞動法中沒有任何職業分類保護這種工作，而 MTurk 和 CrowdFlower 等平臺的服務條款幾乎與我們在更新軟件時都會點擊的對話框沒有什么不同，這就相當于抹去了傳統員工享受的保護。
雖然皮尤研究中心的最樂觀估計是，目前從事幽靈工作的人數約為 2000 萬，但沒有確切的統計數字表明，有多少人為了生計草率地做了一些基于合同的幽靈工作。美國勞工統計局增加了一項補充調查，內容是“臨時就業與替代就業安排”，從美國人口普查局（Census Bureau）2017 年 5 月的當前人口調查（CPS）中選擇了 6 萬個符合條件的家庭，這樣的月度調查使勞工統計局了解了這個國家的就業和失業數據。十多年以來，這是第一次試圖估計臨時工作的增長。
據勞工統計局估計，10.1% 的美國工人沒有長期雇傭合同，無論是正式的還是非正式的。但這項調查只統計了那些把替代就業作為主業或獨立工作的人。所以，如果一個人一邊做著幽靈工作，一邊朝九晚五接受另一位雇主的固定工資或時薪，那就很難被統計到。而在我們遇到的最活躍的工人中，這是一種非常普遍的趨勢。
與傳統朝九晚五的工作相比，自動化創造的就業前景無疑會更加支離破碎。一些勞動經濟學家認為，“職場裂隙”的新現實，是 20 世紀八九十年代以來將長期就業轉變為一系列短期合同的最終結果。然而，這種新的、出乎意料的現實并沒有阻止世界各地數以百萬計的數字工人，他們夜以繼日地坐在鍵盤前面，完成不計其數的幕后任務，這些幕后任務使應用程序看起來比實際更加智能。這意味著商業和就業的未來更有可能類似于今天的按需經濟，而不是一部人類消失、機器人統治世界的反烏托邦電影。
它將要求人類瀏覽軟件界面的菜單，并學會在人工智能籠罩的陰影下工作。它將包含一個生態系統，由瓊這樣的獨立承包人構成，他們會在印度農村、田納西州諾克斯維爾和俄勒岡州波特蘭的閑置臥室、咖啡館和煤渣住宅中敲打著鍵盤——或者任何一個只要有網絡連接、有電腦、有雄心壯志或經濟需要的人在任何地方能上網就可以。如果很少有人關注這些幕后工人，那么他們很快就會變得日益疏遠、地位低下、不穩定和孤立。
我們采訪到的所有工人都有一個意想不到的共同點：希望。他們希望利用按需工作來掌控自己的工作時間、工作伙伴以及承擔的任務。他們希望和家人待在一起。他們希望避免長途通勤和惡劣的工作環境。他們希望能獲得經驗從而刷新自己的簡歷，或者為新的可能性打開一扇門。
同樣真實的是，許多人認為自己和家人沒有其他選擇。在他們的城鎮里，全職就業通常意味著在大賣場里拿時薪，有固定的輪班，適應隨時變化的工作日程表，不存在有意義的晉升機會。按需工作給了他們實際經驗，包括安排會議、測試和調試網站、開發計算機知識技能、尋找銷售線索以及管理全職雇員的人力資源檔案。有哪個工人不希望有一天能完全掌控自己的工作日程和工作目的呢？
《銷聲匿跡》基于一項為期五年的研究，我們倆——一位是人類學家，另一位是計算機科學家——招募了一個研究團隊，調查這個蓬勃發展但基本上不為人所知的經濟領域。我們對來自美國和印度的工人做了 200 多次采訪，并收集了成千上萬份調查問卷；我們對按需工作平臺做了幾十個行為實驗和社交網絡分析，也對按需勞工市場的其他關鍵參與者進行了獨特的研究，這些參與者包括把平臺轉變為生意的人以及在平臺上雇用工人的人。本書就是這些研究的成果。
《銷聲匿跡》揭示了這樣一個世界：穩定的工作和薪水正在被一系列混亂的小項目和小額支付取代，而人類老板也正在被自動化流程取代。這些自動化流程的目的，就是監督分布廣泛的由匿名獨立合同工組成的勞工群體。《銷聲匿跡》講述了一個日益興起的更加復雜的未來，與人人熟知的機器人崛起的故事截然不同。這本書展示了幽靈工作平臺如何培養我們對于技術奇妙前景的信念。
本文摘自《銷聲匿跡》引言：機器里的幽靈，有刪減。
來源 | 單讀（ID: dandureading）
《銷聲匿跡：數字化工作的真正未來》
作者: [美]瑪麗· L.格雷 (Mary L. Gray)[美]西達爾特·蘇里 (Siddharth Suri)譯者: 左安浦
出版社: 世紀文景|上海人民出版社，2020
《銷聲匿跡》作者之一瑪麗·L. 格雷
新京報訪談
瑪麗·L. 格雷（Mary L. Gray），人類學家、微軟研究院新英格蘭實驗室高級研究員、哈佛大學伯克曼·克萊因互聯網與社會中心研究員。現于美國印第安納大學信息、計算與工程學院任教，并從屬于傳媒學院、人類學系和性別研究系，2020年度麥克阿瑟獎獲得者。瑪麗的研究著眼于技術獲取、物質條件和技術的日常使用如何改變人們的生活。
看見“幽靈工人”：幽靈工作的“不可見”是系統性困境
新京報：零工經濟與數字勞動關系是近年來學術界的熱門話題。當時為什么會選擇研究“幽靈工人”這一群體？
瑪麗·L·格雷：這是很重要的問題。《銷聲匿跡》這本書的起點就是駁斥一般以為的“自動化會取代大部分工作”這樣一種流行觀點。事實上，我們從一開始就特意選擇了在數字化/自動化環路中被認為是“最為簡單的”“無需技能”的，而且是“最容易被自動化取代”的工作種類。
通過對“幽靈工作”與“幽靈工人”生活狀態的研究，我們想要展示這樣一幅圖景：哪怕從技術層面來說，人類的工作也無法被機器完全取代。試想一下，當你試圖快速識別一張具有文化含義的圖片時，機器是無法做到精準翻譯的，它必須需要人類的創造力。從這個層面來說，自動化更為切近的未來是人類與人工智能的合作。
更有意思的是，這項研究原本應該是作為“零工經濟”中的案例研究，但當我們進一步深入這類工作與這群工人時，發現我們并不只是在討論“幽靈工人”這一相對小眾的零工群體，而是在討論勞動力的重組以及全職工作的解體。從這個意義上來講，這本書研究的不僅是“幽靈工人”這一具體的零工群體，而是在描述一種更為廣泛的工作狀況（work condition）。
新京報：如何理解“幽靈工人”的不可見與隱蔽性？
瑪麗·L·格雷：這點很困擾我，因為他們離公眾視線太遠了。對于普通人來說，我們很難意識到、或者看到自己每一次的“搜索”背后，其實都有一名國際工人正在默默為你服務（例如，幫你核實信息；識別并清除暴力圖片/言論等）。大部分人想當然地以為自己所獲得的服務是算法或者軟件自動完成的。
之前我們探討更多的可能是網約車司機、快遞員、外賣員等等。對于這些數字勞工來說，消費者至少能在生活中接觸到他們，雖然我們仍然不清楚他們實際的工作情況，但最起碼我們知道有人在給我們送飯、送菜，或者接送我們。
對于“幽靈工人”這一群體而言，他們最大的不可見在于人們既看不到、也不知道他們的存在。
而這種“不可見”又是平臺有意為之的結果。大部分企業在雇傭他們的時候，往往將他們視為消耗性的、可替代的勞動力資源。沒有固定的工作時間、工作地點，也沒有正式的雇傭協議，幽靈工人被簡化為平臺上的一串數字ID，被API管理著，他們既不知道自己在為誰工作，也不知道如何定義自己的職業身份。這也導致他們得不到任何法律層面的保護。
從某種意義上來講，我們這項研究的目標就是要將這群不可見的勞動群體帶入大眾視野。
新京報：在這本書中，你也提到，“幽靈工作”這樣的雇傭關系和勞動形式最早可以回溯到工業革命。
瑪麗·L·格雷：對，就像我們之前談到的所謂“自動化/人工智能會代替大部分人類工作”論調其實最早也可以追溯到工業革命。現代工廠的出現，曾讓許多人以為原本的技工或匠人會被取代，但最終誕生的是流水線和計件工作的混合體。
我在書中也提到過，工業中的計件工作是第一代有償的按需幽靈工作。例如珍妮紡紗機這樣的自動化技術并沒有消除工廠對人力的需求，反而是將勞動力需求重新分配給了一組新的臨時工。
事實上，技術的進步一直依賴于可消耗的臨時勞動力庫。這也是我和西達爾特·蘇里（本書第二作者）提出的技術缺陷問題，即“自動化的最后一英里悖論”（注：在機器能夠解決和不能解決的問題之間存在著一條不斷移動的邊界）。換句話說，技術的進步在取代某些職業的同時也會催生新的人力需求。
“幽靈工作”的困局：被自由話語掩蔽的“算法殘酷”
新京報：零工經濟所宣稱的“自由”幻象也是近年來被批評挺多的一個觀點。在你的研究中，許多人選擇“幽靈工作”正是因為這份工作本身的自主性，但事實不是這樣。你如何看待他們的困境？
瑪麗·L.格雷：這涉及一個重要的概念，即“無意的算法殘酷”（inadvertent algerithmic cruelty）。這個短語出自亞歷克斯·羅森布拉特 (Alex Rosenblat)的《優步：算法重新定義工作》一書，用以描述計算機設計“缺乏共情能力”的缺陷。
在大部分的“幽靈工作”中，“無意識的算法殘酷”指的是，有人建了一個系統，并將其中工作的“人”當成了“機器”的一部分。這樣的設計剝奪了人的自主性權利，也將他們丟置于弱勢的處境。
事實上，這些按需平臺在設計之初，就沒有把幽靈工人當作是真實的貢獻者（contributor），而是假定他們會敷衍和欺騙客戶。在這樣的系統里，工人只要犯了極小的錯誤，就會面臨被平臺處罰甚至封禁的危險。由于平臺對工人的管理是自動化的，他們在遇到勞務糾紛時，也沒有任何申訴渠道。
新京報：這和中國近期討論的外賣員困在系統里很類似。
瑪麗·L·格雷：是的，我也看了這則新聞。就拿外賣員事件舉例子，類似“限時”這樣的設定看起來是出于效率考量，但實際上是設計者否認了人可以自主評估形勢并作出行動的基本能力。
保持人性化的關鍵因素就是承認人們有權利控制自己的時間。沒有人是機器。因此，外賣員完全有權利參與制定送餐的時間表。剝奪這種權利就意味著，平臺和消費者都認為，只要我們為此“支付了報酬”，就可以隨意剝奪他人的基本生產權。
新京報：看起來，這種“無意識的算法殘酷”也讓幽靈工人無法獲得這類工作本來宣稱的靈活性。
瑪麗·L·格雷：對。你說的是另一個面向。我們在研究中將其稱之為“高度警覺”（hyper vigilance）。幽靈工作的確讓很多人可以按照自己的日常生活來計劃與安排工作。但對于想要借此謀生的人來說，他們必須不斷在各個平臺上尋找新的工作機會，并追趕進度。那些賺錢最多的工人，每天需要花幾個小時檢查自己的數據面板瀏覽工作信息。像Mturk（注：亞馬遜土耳其機器人，是亞馬遜開發的在線勞工市場，“請求者”發布任務，工人通過領取與完成任務獲得報酬。）這樣的平臺把工作的最低報酬設定為每項任務1美分，所以很多人必須翻完所有低價任務，才能找到相對體面的即時工作。
同時，幽靈工人群體內部也存在階層差異。對于被迫依賴幽靈工作的低薪勞動者而言，他們往往需要同時兼顧多份幽靈工作，才能勉強維生。所謂掌控時間的靈活性根本就不存在。由于沒有正式的雇傭關系，這些更為弱勢的群體還面臨勞動權益缺失的風險。
新京報：你在書中提到，很多按需平臺極力避免幽靈工人之間的協作。但不少工人還是自發聯合起來，重建工作中的社交關系。你如何看待平臺這種原子化的流程設計與工人自發的反抗行為？
瑪麗·L·格雷：對。大部分幽靈工作平臺的確是有意消除工人間的社交聯結。他們認為，工人之間的社交是在浪費時間，還會影響工作效率。在他們看來，只有精準的匹配算法（注：匹配企業與幽靈工人）、原子化的工作以及自動/半自動化的管理才是高效的根本。
但實際上，工人間的互助與協作是數字經濟最有價值的組成部分，對提高工作效率也有很大的幫助。協作不僅僅是為了彌補技術的缺陷的實際問題，也是他們重新感受到人性與善意的方式。借助社交網絡，這些工人的協作不僅減少了他們的搜索與學習成本，同時，這種協作也讓這份原子化的工作變得可持續。
新京報：你的另一個觀點是，這種按需工作不一定是糟糕的零工。例如，它讓許多日常生活被認為是弱勢群體的人（例如，殘疾人，家庭婦女等）獲得了工作機會。
在某些時候，它也的確讓一部分人可以圍繞生活來安排工作。 瑪麗·L·格雷：其實按需工作是好是壞，取決于它的設計以及背后的制度網絡。在進一步判斷它的好壞之前，我希望能夠對這些具體的工作情景加以審視，否則，這群工人就很可能被平臺設計者隱藏在算法背后，成為真正看不見的“幽靈工作”。
另一方面，在我的研究里，任務制的按需工作的確給一部分人帶來了機會。這也是為什么我想要讓它變得更可持續。畢竟，它很可能成為我們未來主要的工作形式。我不知道中國的情況，至少在美國，8%處于工作年齡的成年人通過線下或線上的按需任務賺錢。也就是說，每100名處于工作年齡的美國人中，就有大約12人已經在從事某種形式的按需幽靈工作。從數據來看，我們更需要正視這樣的勞動形式，讓它從現在的糟糕處境中走出來。
工作未來時：全職工作的解體與按需工作的興起
新京報：你的研究數據顯示，超過半數從事“幽靈工作”的人都有高學歷背景。這點挺讓我挺震驚的。因為大家對數字零工的印象一直都是它沒有硬性的知識或技能要求。
瑪麗·L·格雷：這是很好的觀察。我可以補充三點。其一，很多人其實都忽略了一個重要事實，至少在西方，本科學歷背景已經無法保障年輕人找到一份好工作了。這在20、30年前是無法想象的。但又是全球正在發生的事實。對他們而言，好工作難找，那為何不先選擇做一些零工來提升自己在某一專業領域的能力和經驗呢？
其二，對于很多擁有本科及以上學歷的人來說，即使他們找到一份全職工作，這份全職工作也不再提供他們的藍領或白領父母所擁有的福利和穩定性。至少在美國，許多全職服務業工作所提供的工資、工作時間和工作地點，都不足以使它們成為比幽靈工作“更好的選擇”。比如，美國2017年的實際工資只比1973年增長了10%。
事實上，根據美國人口普查局2017年的人口調查，10.1%的美國人沒有長期雇傭合同。而在2008年全球經濟大衰退之后，幽靈工作成為很多受教育程度低、財富積累少的人的救命稻草。
更重要的一點是，朝九晚五的全職工作（正如大衛·格雷博所說的“狗屁工作”）越來越無法滿足人們對于工作的要求。假設你擁有本科學歷，你肯定想要在工作中能做你熱愛的事情，但很少有全職工作能滿足這一需求。這也是為什么，在我們的研究中，大部分從事“幽靈工作”的人（哪怕是被視為社會弱勢群體的人）不止是為了賺錢，還想要學習新技能，獲得自我提升等。
新京報：剛剛我們也提到，相比于全職工作，幽靈工作這種任務型按需工作（task-driven, on-demand work）很可能是我們將面臨的未來。你會如何描述這種未來？
瑪麗·L·格雷：與其說人工智能正在搶奪我們的工作，不如說人工智能正在將我們熟知的全職工作分解成不同的子項目與子任務。至少在大部分信息服務行業里，人工智能和算法的介入，讓我們在工作中不斷需要重新配置項目、調配人手來處理與應對更多即時性與臨時性的需求。
如果按需工作將會成為常態，我們更應該思考如何重新設計這種工作，讓它更為可持續，服務于所有人的權益，而不只是資方的利益。它需要私營部門、公共部門、公民、消費者、工人、工人倡導者一起坐下來討論——如果我們的工作形態不再是“雇員”，而更像是“零工”或是“打工”，那我們如何重新擬定社會契約。
新京報：聽上去，你對任務型按需工作的未來挺樂觀的。
瑪麗·L·格雷：我的確更愿意選擇樂觀。事實上，正是這些“幽靈工人”給了我信心。哪怕世界還未看到以及承認（編者按：這里指的是法律上承認）幽靈工作，他們還是試圖努力改變現狀，通過自發的聯結與互助，走出算法和生活的困境。
我們需要意識到“幽靈工作”對于社會和經濟的貢獻。新冠疫情期間，我們難道還沒意識到從事零工服務的人才是維持城市與生活運轉的人嗎？但大部分時候，我們要不就是忽視這些人，要不就只是止步于感謝。這也是為什么我們在書的最后列舉了許多技術與社會層面的改進方案。
出路與解法：政策與觀念支持比市場化方案更有效
新京報：問題的關鍵，可能在于我們如何讓這樣的工作形態可持續化。
瑪麗·L·格雷：從觀念層面來看，如何幫助這些幽靈工人建立職業身份（professional identity）是關鍵性的一點。哪怕目前已經有成千上萬的公司從幽靈服務中獲益，但這群幽靈工人始終沒有任何正式的雇傭記錄。例如，作為一名記者，你有自己的關系網，也有其他媒體人作為參照。但對于這些做數據標記的幽靈工人來說，他們不認識雇主，也很難在工作中建立穩定的社會關系。這也導致他們無法理解與定位自己的職業。
與此同時，人們還需要重新理解全職工作與所謂的臨時工作。事實上，非正規工作一直處于歷史的邊緣。大量非正規工作的技能要求并不低，它們為社會創造的價值也不低于所謂的正規工作。但長期以來，這些有意義的非正規工作在技能階梯上的經濟排名一直比較落后。如果我們看不到這些“幽靈工人”具體的生存處境與工作付出，他們的勞動價值將持續被低估。
新京報：你在書中也列出了10種可能的解決方案。其中，“全民基本收入”（universal basic income）似乎是最有爭議的一個概念。你如何看待此種解決方案？
瑪麗·L·格雷：“全民基本收入” （universal basic income）并不是新鮮的概念。在當下的語境里，它的提出是為了確保技能有限的工人不會因為技術進步而被拋棄。對我來說，這個概念更像是一種慈善。
對于從事幽靈工作的人來說，他們不需要慈善，而是需要自己的勞動價值被認可。我的觀點是，與其發放“慈善”基金，不如敦促企業和消費者向那些為按需經濟做出貢獻的人提供預付費用（retainer）。試想一下，當你在購買按需服務時，你并不只是消費一個人在固定時間為你提供的服務，而是消費TA在你需要的時間所能為你提供的服務。換句話說，你消費的是隨時隨地的服務。因此，就像我們會給律師或者其他專業人員的預付費用一樣，這些費用表達的是一種認可。
吊詭的是，為什么我愿意付給律師預付費用，而不愿給這些按需工人支付預付費用？它們兩者不都需要特定的專業技能嗎？從文化角度來說，我們就是更認可律師的價值。
新京報：這其實也是精英主義的觀點。
瑪麗·L·格雷：哈哈。我很高興你引入了“精英主義”的話題。精英主義的信條假設，如果你足夠努力，獲得好的教育，你的未來也將一片光明。這種觀點背后其實隱藏著一種道德判斷，即如果你的生活不夠好，那是你的問題。
但事實真的是這樣嗎？你的成功很可能是因為有人幫你了一把，或者你有個不錯的家庭背景。也或許是因為我們長期被灌輸應該更重視哪類人的價值。
再者，按照精英主義的說法，我們應該按照人們對社會以及他人的貢獻來評估他們的價值。但如果真的是這樣，為什么律師的工資會比護士和教師高那么多？ 因此，為按需工人支付預付費用，正是重估他們的勞動價值。
新京報：近幾年是否有改善幽靈工人狀況的具體案例？
瑪麗·L·格雷：在這本書中，我們分析了四種不同類型的按需幽靈工作平臺。我依然認為，Amara（編者按：Amara是一個提供在線翻譯視頻和添加字幕服務的按需平臺）是一個很好的案例。平臺為工人提供體面的薪水和足夠的時間，并讓工人掌控自己的工作場所、工資標準和工作機會。它的存在也說明了按需平臺是可以圍繞工人的需求來設計業務與組織形式的。而Amara也讓大家看到幽靈工作背后更有價值的組成并不是算法，而是人類的創造力。
但最大的問題是，在大多數情況下，市場并沒有針對幽靈工作平臺的統一底線。所以，即使是像Amara這樣的好組織，也有可能因為“性價比”的原因被競爭出局。因此，我們需要意識到，市場無法自動解決幽靈工作面臨的問題，作為一個根本性的社會問題，走出幽靈工作的困局，需要社會、組織、消費者與工人共同的協商和探索。
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