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我们也必须承认，在实现自动化的漫长征途中，人们创造了新的需求，也培养了各式的人类劳动力来满足这些需求。从这一点来说，新的、软件管理的工作世界与在流水线上组装汽车的工厂工作有着相似的特征，工厂工作是在最需要工人的时间把工人安置在最需要他们的地方。这也类似于19世纪妇女和儿童在农场里做的所谓“计件工作”，每组装一个火柴盒可以挣几便士。这也很像把医疗文书转录和客服呼叫中心的工作外包给“全球南方”(3)的情形。20世纪90年代末，随着互联网的扩张，这种现象十分普遍。
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工厂工作、计件工作和外包都是在线分配任务的前身，因为它们涉及的都是琐碎而重复的工作，无关宏旨。这些工作收入微薄、朝不保夕，大多数情况下，都是由经济学家认为的可有可无或“低技能”的人完成。市场亲切地把这些人叫作“人力资本”。点击“狗”或“猫”给图片贴上标签，使它最终能被苹果手机识别为家庭宠物，与拧紧一颗螺丝钉，最终制造一辆福特卡车没有什么不同。但从这里开始工作相似性就终结了。
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蓝领制造业一直是人工智能发展最直接针对的目标。2016年，生产苹果手机的富士康工厂据称用机器人取代了6万名工人。根据报道，同一年，亚马逊在20个物流中心部署了4.5万台机器人，与23万名工人一起工作。然而，这些数字没有说清自动化催生了多少工作岗位。人工智能会对全职蓝领工作产生影响的媒体相关报道可能会分散我们的注意力，使我们忽视了一种正在快速增长的新工人。当人工智能触及自身天花板时，这类新兴的工人将完善或倾向于使制造系统完成自动化。
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过去20年里，最挣钱的企业已经从大规模生产家具、服装等耐用品，慢慢转型为提供医疗保健、消费者分析和零售等服务。把一种体验卖给消费者，比如喝一杯拿铁或浏览娱乐资讯，比制造一台电视赚的钱更多。13所有企业都在接入临时工人共享库，通过使用临时工来控制成本。在需要的时候获得想要的人，这种策略已经有半个世纪的历史，企业不再需要与全职雇员谈判，也不受制于保护全职雇员的职业分类和劳动法。
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这种人类与人工智能的混合，可谓制造业、零售业、市场销售和客户服务的一次重新洗牌，已经超越了我们熟悉的就业类别。传统的制造业由全职工人轮班工作，他们每周工作40个小时，干的活重复而连续；现在的任务型工作完全不同，比如修正客户的纳税申报表，或者实时翻译视频并添加字幕，这些都需要人类不断贡献智慧和判断力。这些任务是动态的，而不是机械的，所以很难把人类排除在外。
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人工智能并不像大多数人希望的或害怕的那样聪明。以驱动AlphaGo的人工智能为例，最近技术专家斯科特·哈特利（Scott Hartley）在《模糊性与技术专家》（The Fuzzy and the Techie）一书中记录了它取得的斐然成就。14围棋是中国古代的棋盘游戏，2017年5月，AlphaGo成为第一个击败中国围棋世界冠军柯洁的电脑程序。5个月后，AlphaGo迭代出AlphaGo Zero。但我们不必太震惊，因为有一点非常重要，即围棋的规则是死的，有固定的形式，在封闭的环境中进行，结果完全取决于两个玩家。在谷歌旗下的公司DeepMind，AlphaGo和AlphaGo Zero的人类程序员给出了输赢的明确定义。围棋的制胜之道是在对弈过程中预测落子的远期影响。15因此，通过人类围棋大师对弈的庞大数据库以及与自己对弈，AlphaGo接受了几十亿个棋局的训练，从而了解哪种棋路更好，哪个落子位置威力更大。16之后AlphaGo Zero与它的镜像AlphaGo对弈，把之前的经验又复习了一遍。但是正如人工智能研究领域的著名专家汤姆·迪克里奇（Tom Dietterich）所说，“人工智能对世界的渊博知识必须依靠人类补充”，如此才能完成大多数日常任务。现实生活可比围棋复杂得多。
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新的线上工作平台把工作机会介绍给琼、卡拉、贾斯汀和艾莎，这颠覆了媒体经常报道的人工智能拥有无限智慧、机器人势不可挡之类的传奇故事。现实世界的任务，从识别仇恨言论、把出租屋归类为春季婚礼的绝佳场地，到修正纳税申报表，都需要人类的见解和判断。生活不像围棋，不存在单一形式和最优解。例如，你很难列举“最好的”婚礼场地具备哪些特质。即使能列出来，也不会使人信服，因为人们对这些特质存在不同的偏好。此外，也不存在那种用来教会人工智能识别“最优解”的训练数据。而且，从方言俚语、气候变化引起的飓风，到随意的税法改革，一系列无穷无尽的外部因素会掺杂进来，影响结果。在许多情况下，未知因素太多了，以至于无法训练当前的人工智能，使它具备足够的意识或者获得足够的经验，也无法对所有意外情况做出明智的反应。这就是为什么人工智能还必须得指望人类，利用人类对世界的渊博知识来弥补决策的盲区。
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任何人只要像我们一样仔细地观察，走到人工智能的背后，就会发现一个新的工作世界，在这个世界里，软件管理着人类，而人类则在完成计算机做不到的工作。这个世界的系统把任务从人转移到机器，他们通过自动化来解决新的问题。例如，网络成为主流之后，Facebook、Twitter和Instagram等公司需要在线审核的内容越来越多，仅仅靠自动化工具无法实现。与此同时，新系统上线时，通常会面临突发问题，无法达到预期效果，因此需要卡拉和琼的工作。多亏了这样的工人，自动化审核软件变得越来越好，但还远远不够完美。在达到完美的过程中，自动化不可避免地会出现小故障，这就需要临时工来解决。一旦工人成功地训练了人工智能，使它像人类一样工作，他们就会转向工程师指派的下一个任务，这些任务将不断推进自动化的边界。人们畅想人工智能的新应用，自动化的终点线也在改变，所以我们无法确定通往完全自动化的“最后一英里”是否会走完。我们称之为“自动化的最后一英里悖论”。
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随着人工智能的发展，那些无法预见和无法预测的任务也创造了临时劳工市场。17自动化的最大悖论在于，使人类免于劳动的愿望总是给人类带来新的任务。我们所说的“最后一英里”是计算机和人力之间的差距。毫无疑问，软件工程师将利用幽灵工作执行手中的任务，并把人工智能推向极限。而且很有可能，随着越来越多的企业设法为我们提供支持人工智能的“智能”数字助理，从而帮助我们管理行程和预定航班，那么当人工智能无法满足我们日益苛刻且不断增长的需求时，会需要越来越多的人力参与进来。事实上，在技术走向自动化的漫长历史中，很关键的一点是对临时劳动力的依赖。今天致力于通过算法和人工智能解决问题的工程师，是自动化最后一英里悖论的最新迭代。在这一前沿，临时工的高峰和低谷不断转换，这重新定义了人类和机器的关系。
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按需劳动平台的兴起表明，使用API来组织、指派和计划工作具有吸引力。正如本书中的例子所示，利用临时劳动力开发新技术的这种重新定位，推动了新近所谓的“人工智能革命”。当驱动手机应用程序或在线服务的人工智能不知道下一步该为客户做什么时，它需要人的帮助，而且越快越好。终端用户希望运行搜索引擎和社交媒体的软件能在几毫秒内作出响应。传统的雇佣方法在这里行不通。因此，人工智能的决策闭环中需要人的加入，这样才能理解，比如说，为什么与一场突发自然灾害相关的搜索词会暴增，此时，它需要立即获得人工的信息输入。这场灾害将成为历史，但从瞬间的大量人工输入中，软件将会掌握它需要的东西。正是嵌入API中随时待命的共享劳动力库提供了这些人工输入。软件工程师可以编写代码来自动雇人以解决眼前的问题，自动检查他们的工作，并支付报酬。与此类似，使用现代机器学习系统的科学家和研究员同样依赖清晰无误的训练数据。他们需要一种自动化的方法来帮助生成和清理这些数据，而且需要大量来自世界各地的人来完成这件事。按需劳动平台为当今的线上企业提供了此种人类劳动和人工智能的结合，创造了一个庞大且隐于无形的人力资源库来从事幽灵工作。按需提供服务和工作可能是未来工作趋势的一部分。如果在设计和管理过程中没有注意到它如何重构人们日常工作的体验和意义，那可能就会产生意想不到的、潜在的灾难性后果。
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就业真正的未来
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雇佣工作的逐步分解可能是工作性质的一种深刻而根本的转变。在美国，传统的全职工作已经不再普遍。过去，员工可能几十年日复一日地待在同一间办公室里，成就一番事业，并期望得到稳定的薪酬、健康护理、病假和退休福利。现在，从童工保护法到工作场所安全指南，全球几个世纪以来的改革成就正在瓦解。事实上，根据美国劳工统计局（Bureau of Labor Statistics）的数据，目前只有52%的雇主提供工作场所福利。大萧条之后，美国人开始意识到，除了提供食品、保健或在实体店销售商品，最好的选择是在按需零工经济中找工作，这样的机会越来越多。由于劳动法中没有任何职业分类保护这种工作，而MTurk和CrowdFlower等平台的服务条款几乎与我们在更新软件时都会点击的对话框没有什么不同，这就相当于抹去了传统员工享受的保护。
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虽然皮尤研究中心的最乐观估计是，目前从事幽灵工作的人数约为2 000万，但没有确切的统计数字表明，有多少人像琼、卡拉、贾斯汀和艾莎那样，为了生计草率地做了一些基于合同的幽灵工作。美国劳工统计局增加了一项补充调查，内容是“临时就业与替代就业安排”，从美国人口普查局（Census Bureau）2017年5月的当前人口调查（CPS）中选择了6万个符合条件的家庭，这样的月度调查使劳工统计局了解了这个国家的就业和失业数据。十多年以来，这是第一次试图估计临时工作的增长。18据劳工统计局估计，10.1%的美国工人没有长期雇佣合同，无论是正式的还是非正式的。但这项调查只统计了那些把替代就业作为主业或独立工作的人。所以，如果一个人一边做着幽灵工作，一边朝九晚五接受另一位雇主的固定工资或时薪，那就很难被统计到。而在我们遇到的最活跃的工人中，这是一种非常普遍的趋势。
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作为对当前人口调查的补充，美国劳工统计局发布的《2017年临时就业与替代就业安排》为衡量幽灵工作的兴起设置了两个障碍。在一个多项选择调查里，对工人而言，很难真正理解“长期就业”是指什么。而且，有许多人都同时打多份工来支付房租，想知道什么是“主业”可能同样困难。美国政府责任署（Government Accountability Office）的人口调查与劳工统计局的数据存在分歧，这也可以反映人们对“长期”或“主业”等旧工作分类的困惑。就在两年前，美国政府责任署的报告称，至少有31%的美国职工表示，他们从事某种形式的替代工作，包括自由职业或独立的雇佣合同。19劳动经济学家劳伦斯·卡茨（Lawrence Katz）和艾伦·克鲁格（Alan Krueger）估计，通过个体经营者或那些由劳务中介派遣的临时工——所谓的劳动力转向雇佣临时工制——完成的替代合同工作从10%上升到16%，相当于美国经济过去十年的净就业增长。20关于幽灵工作的规模和增长的最准确理解可能来自独立智库，而不是政府数据。
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对按需零工市场最保守的估计来自经济政策研究所（Economic Policy Institute）。经济学家劳伦斯·米歇尔（Lawrence Mishel）和他的研究团队估计，在美国有工作的成年人里，参与按需零工经济的比例为0.5%至1%，或者125万至250万人。但他们之所以得出这样的数字，是通过一项针对优步司机的非常具体的研究，他们假设大部分零工工作都来自优步和其他在线约车应用。摩根大通研究所（JPMorgan Chase Institute）的一项研究发现，2015年至2016年间，美国成年人中，至少参与过一次线上平台经济工作的比例为4.3%，也就是1 073万人。21这一就业市场的特点就是临时工作人员频繁更替。没有被认可的专业头衔。没有晋升的阶梯。没有奖金。没有保障。任务都有一定的时限，一旦公司达成了特定目标，被雇用的工人就会转移到其他项目上。
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从软件工程、法律服务到商业媒体、保健，现在很多企业都转向按需劳动平台，他们把白领工作转变为承包项目。这种全数字化的信息服务和知识工作，把需要思考和处理数据的创造性专业知识，转化为由科技、法律、金融和娱乐等行业在线提供的消费性服务。由于这种突然而巨大的变化，大型企业里有全职雇员现场工作的日子将屈指可数。许多公司争相销售把计算机、智能设备与人工智能结合起来的信息服务。按需型知识工作是一种更庞大的“宏任务”（macro-tasks），Catalant（HourlyNerd的前身）、Popexpert和Upwork等公司利用API把这种工作交付给其他企业或个人。与传统朝九晚五的工作相比，自动化创造的就业前景无疑会更加支离破碎。一些劳动经济学家认为，“职场裂隙”的新现实，是20世纪八九十年代以来将长期就业转变为一系列短期合同的最终结果。22然而，这种新的、出乎意料的现实并没有阻止世界各地数以百万计的数字工人，他们夜以继日地坐在键盘前面，完成不计其数的幕后任务，这些幕后任务使应用程序看起来比实际更加智能。这意味着商业和就业的未来更有可能类似于今天的按需经济，而不是一部人类消失、机器人统治世界的反乌托邦电影。它将要求人类浏览软件界面的菜单，并学会在人工智能笼罩的阴影下工作。它将包含一个生态系统，由琼这样的独立承包人构成，他们会在印度农村、田纳西州诺克斯维尔和俄勒冈州波特兰的闲置卧室、咖啡馆和煤渣住宅中敲打着键盘——或者任何一个只要有网络连接、有电脑、有雄心壮志或经济需要的人在任何地方能上网就可以。如果很少有人关注这些幕后工人，那么他们很快就会变得日益疏远、地位低下、不稳定和孤立。
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我们采访到的所有工人都有一个意想不到的共同点：希望。他们希望利用按需工作来掌控自己的工作时间、工作伙伴以及承担的任务。他们希望和家人待在一起。他们希望避免长途通勤和恶劣的工作环境。他们希望能获得经验从而刷新自己的简历，或者为新的可能性打开一扇门。同样真实的是，许多人认为自己和家人没有其他选择。在他们的城镇里，全职就业通常意味着在大卖场里拿时薪，有固定的轮班，适应随时变化的工作日程表，不存在有意义的晋升机会。按需工作给了他们实际经验，包括安排会议、测试和调试网站、开发计算机知识技能、寻找销售线索以及管理全职雇员的人力资源档案。有哪个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？
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《销声匿迹》基于一项为期五年的研究，我们俩——一位是人类学家，另一位是计算机科学家——招募了一个研究团队，调查这个蓬勃发展但基本上不为人所知的经济领域。23我们对来自美国和印度的工人做了200多次采访，并收集了成千上万份调查问卷；我们对按需工作平台做了几十个行为实验和社交网络分析，也对按需劳工市场的其他关键参与者进行了独特的研究，这些参与者包括把平台转变为生意的人以及在平台上雇用工人的人。本书就是这些研究的成果。《销声匿迹》揭示了这样一个世界：稳定的工作和薪水正在被一系列混乱的小项目和小额支付取代，而人类老板也正在被自动化流程取代。这些自动化流程的目的，就是监督分布广泛的由匿名独立合同工组成的劳工群体。《销声匿迹》讲述了一个日益兴起的更加复杂的未来，与人人熟知的机器人崛起的故事截然不同。这本书展示了幽灵工作平台如何培养我们对于技术奇妙前景的信念。
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作为一名人类学家，玛丽的兴趣是被一种恐怖的情景所激发的：在一个原子化的世界里，工人通过分类和注释几千张尖耳狗、无毛猫以及“阴茎图片”赚钱。玛丽问那些被雇用的工人，他们对接收工作的人有什么了解，工人的回答不是“我不知道”就是“我为什么要知道？！”。作为一名计算机科学家，西达尔特多年来一直在使用按需平台进行线上实验，但他对这些工人知之甚少，因为API将这些工人隐藏了起来。24那些主动把自己挂到平台上等待被雇用的人是谁？是什么驱使他们做许多人认为“单调乏味的工作”？他们如何从这种规则不清晰的就业形式中取得报酬？这种工作对他们而言意味着什么？有多少任务在按需平台上进行？产生任务型工作需求的商业模式是怎样的？这种以任务为基础的经济是如何运作的？
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2013年，当我们的研究团队开始提出这些问题时，参与到对话中来的只有经济学家、计算机科学家和商人。这三类人都对按需劳工市场进行了评估，指标是提高效率的能力以及使企业盈亏底线最大化的能力。而当我们谈到“人”的时候，仅仅指的是消费者。消费者的体验如何？工程师和计算机科学家为企业或为他们自己的实验构建API来推进人工智能，他们想要设计若干系统，这些系统能够消除他们认为会惹恼终端用户的昂贵和多余的操作。他们致力于构建更智能、更快捷的软件，能够自动把人与服务匹配起来，无论是乘车、用餐还是税务咨询，最终目标是使用每次迭代的数据来训练未来的软件，使其更加自动化。很少有人关注，对于那些争相从事任务型工作的人来说，这种提高生产力的方法意味着什么。他们的假设是，一旦人工智能做对了，就不需要那些生成训练数据和改进软件的工人。毕竟，企业开发的是软件，而不是临时工作。
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在接下来的五年里，我们做了一些在各自的研究领域没有做过的事情：了解幽灵工作的范围和按需工人的生活。我们的研究是同行里最全面的一个。《销声匿迹》是第一本阐明幽灵工作如何构建人工智能的书，也是第一本讲述从事幽灵工作工人生活的书，我们虽然看不见这些工人，但他们是互联网运行与自动化未来的核心。关于工人在这个新经济中的经历，本书提供了密切而细致的视角。我们关注的是生活在印度和美国的工人，这两个国家有最大的按需工人共享库，而且它们都与技术进步的漫长历史密不可分。我们的团队采访和观察了数百人，在他们的家里或其他临时工作场所观察他们所做的一切，从标记推文到转录医生的咨询意见，不一而足。我们调查了数千人，这帮助我们建立了一个基准，从而判断哪些做法是普遍的，哪些做法是特殊的。之后，我们进行了几十个行为实验并采用了“大数据”式的分析，两种分析方式各自都有几千名参与者，进而从采访数据中获得了更多的结果。在《销声匿迹》一书中，读者将看到我们在这两种分析方式之间切换，结合它们各自的优势，使我们更了解在按需经济中工作的这些人。
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我们研究了四种不同类型的幽灵工作平台：亚马逊的土耳其机器人（MTurk）；微软内部的通用人类关联系统（UHRS）；具有社会意识的初创企业LeadGenius；以及Amara.org，一个致力于为跨国受众和听力障碍者翻译并添加字幕的非营利网站。这四个平台提供了不同的产品和商业模式。把它们放在一起调查可以表明，我们的观察和结论在按需经济中普遍适用，而不是只针对某一类幽灵工作。MTurk是最早具有商业价值的幽灵工作平台之一，提供了如何将人类计算应用于商业解决方案的范例。UHRS代表每个大型技术公司维护的内部平台，以满足自身对幽灵工作的需求。LeadGenius和Amara说明了幽灵工作可以多么复杂和精致，以及在为幽灵工作创造更好的环境方面，企业可以发挥多大的作用。
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此外还有工人。在这些平台上工作的人，有些会把按需项目串联在一起，重新创建与全职就业相关的工作时间、工资标准和职业发展。我们见到一些受过大学教育的全职父母，他们为了不无聊而参与这些工作；我们也见到了出生在美国的大学生，他们为了攒钱办婚礼或支持弟弟妹妹的学位而每周工作50个小时。还有残疾人和退休职员，他们都在寻找其他就业途径或赚取额外收入来填补他们的社保支票。我们还见到一些工程师和企业家，他们创办、设计和搭建了幽灵工作平台。
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起初，我们想知道：这些人是谁？他们的工作与传统朝九晚五的工作有什么区别？在许多按需劳动平台上，像西达尔特这样的请求者看不到工人的个人信息——性别、位置、年龄和以前的工作经验都是未知的。而除了任务描述之外，工人也看不到请求者的信息。任务的范围可以非常广，并且每天都在变化。API可以用来让人给猫的照片添加标签，也可以进行研究实验，其他类似的API还可用来雇人送餐、派车、设计网站。在消费者和请求者看来，调用API和生成工作都是自动化的。但谁能从这种自动化的表象中受益呢？谁可能会受到伤害呢？
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