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目前，当驱动优步等手机应用或Facebook等网站的人工智能系统需要人力时，它需要的是快速提供帮助。传统的招聘方式行不通，因为终端用户不会容忍在等待汽车或加载页面时延迟太久。通过API访问的永久在线派工人库提供了必要的人力输入，可以根据需要随时布告。软件工程师可以编写代码，自动雇用某人执行任务，检查他们的工作，并为他们付出的时间和精力支付报酬。按需幽灵工作平台及其API允许人类为众多网站、应用程序、在线服务和算法提供动力，但大多数消费者却认为这些是自动化的。科学家和工程师将继续追求完全自动化，试图建立一个具有人类思维能力的人工智能。争论这一目标能否实现，以及它是否会取代所有工人，分散了我们的注意力，使我们无法充分关注当今按需劳工的普遍需求。很明显，技术专家将继续尝试，因而也会再现自动化的最后一英里悖论。由于人类仍在继续努力构建通用人工智能，至少在可预见的未来，人类劳动仍然是必要的，如此才能填补现有系统的不足。
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通常，当程序员坐下来写一行代码来执行一项任务，他们会使用由计算机操作系统定义的接口来利用计算机的力量。但CPU只能执行代码给出的指令。因此，当程序员将按需劳工纳入任务环路时，他们也与坐在按需平台API另一侧的一个人或一组人一起工作。现在，程序员依赖按需执行幽灵工作的人为可预测的代码提供创造力。工人的独创性和可靠性完善了程序员设计的工作。与电脑不同，人类既可以预料自己下一步该做什么，又可以在一瞬间对意想不到的事情做出新颖的反应。人类可以深思熟虑，对丰富的生活经验进行反思，并与其他人讨论下一步该如何完成工作。为了获得无限的迭代和协作重组解决方案的能力，作为交换，人类带来了CPU所没有的东西，即独创性和新颖性。这就是按需工作的承诺——让计算能力与人类的想象力和创新思维结合起来。因此，如果企业想利用这种力量，他们必须足够关心工人，并同时提出如下问题：做按需工作的都是什么人，他们需要从技术、企业、消费者和社会获得什么来与API一起工作？
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我们发现了三种不同类型的按需工人，反映了帕累托分布所描述的在线社群的社会动态。第一种，大多数工人只在平台上体验一番，完成少量任务，然后在一周到一个月内离开。这些工人也为平台提供了价值，因为他们被认为是有潜力从事幽灵工作的人，也让人们看到了这一劳动力市场的前景。第二种，一些工人定期参与（每月工作少于10小时）完成一定数量的任务，有时与财务目标或时间目标有关。最后一种，一些工人逐渐熟悉了平台，成为核心劳动力，他们每天出现在平台上，平均每周工作30小时。这些工人完成了平台上的大部分工作。
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在所有情况下，API和按需劳动平台都横亘在工人和雇佣者之间，设定了雇佣的相关条款和协议。如果不是有意让工人成为按需服务设计的中心，平台就会剥离与工作相关的一切，只留下任务、薪酬和工人。这可能会创造一种毫无生气的环境，没有福利，没有进步，没有认可，没有领导，没有同事，没有午餐伙伴，没有下班后的饭局。API通常会更进一步，不仅剥离工作环境的各个方面，还剥离工人和请求者本身的各个方面。
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不同平台会在不同程度上这样做，而在极端情况下，每个工人都是由一系列看似随机的字母和数字来标识的，如“A16HE9ETNPNONN”。这类平台消解了所有使工人和请求者成为人的因素，并把所有因素简化成标识符。没有办法确定工人的个人属性，如性别、年龄、抱负或激情。同样，也没有办法了解工人技能的深度和广度，如他多么擅长数学、英语或绘画。又或者当他与一个团队连接起来时，他在特定任务上的表现有多好。这些问题都没有明确的答案。这种处理方式的一个明显缺点是，它可能导致工人和请求者之间的不匹配。6
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但有利的一面是，那些可能因为性别或宗教等原因而被歧视的工人现在可以找到工作了。在另外一个极端，有些平台允许工人创建个人资料，列出他们的技能，甚至可以上传一张照片。这可能会让匹配更合适，但代价是潜在的歧视和工资不平等。总的来说，匿名化和偶尔的去人性化可能使请求者觉得工人是可替换的。例如，雇用“A16HE9ETNPNONN”和雇用“A6GQR3WXFSIYT”有什么区别吗？7即使工人的属性没有被剥离，人们也很容易把工人当成可利用的资源，而不是独立的个人。我们以前也遇到过这种情况。
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幽灵工作的历史教训
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如果说历史为未来的工作提供了什么教训的话，那就是技术并没有消除对临时劳动力的需求。技术和我们对体验世界的那种不可抑制的渴望创造了工作机会，使人类可以利用沟通、辨别和关心他人的能力。我们是人而不是机器，在没有新信息的情况下，我也能够反思和校正先前的假设，能用语言和非语言的方式分享自己的感受和想法，这是我们的优势。8
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过去几代人的文化传统把全职工作置于其他所有类型工作之上。这使得我们很难比较，相比于任何个人的专业头衔或社会地位，我们的集体智慧和协作能力产生了多大的影响，无论是小到操作珍妮纺纱机，还是大到把人类送上太空。在从计件工作到当今按需工作平台的历史中我们看到，临时劳动力一直是必不可少的。但其经受了系统性的贬抑，其“较低”的地位已被视为理所应当并纳入就业分类。
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平台驱动的创新为企业和消费者提供商品和服务，但却夸大其词地吹嘘API与人工智能的结合消除了之前传统雇主支付的招聘、培训和留住工人的费用。通过花时间与数百名工人相处，我们看到，自动化非但没有消除这些成本，反而把它们主要转嫁到了工人身上。我们提供的指导立足于当今按需工人的成功和挑战。我们竭力主张工人记住：你不是这台机器上坏掉的齿轮。你正在尽你所能使一切成为现实。你可以用你的经验教会我们如何使工作的未来更有尊严和更加人性化。
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致力于自动化的私营企业不能忽视工资以外的、激励人们工作的因素。API可以大规模分配被分解的任务，并尽可能减少实际管理的需要。但这样的系统不能消除工人从工作生活中获得意义的愿望。我们展示了研究参与者的协作策略如何说明平台设计应该适应而不是忽视自动化的最后一英里悖论，也不应该忽略或禁止人类协作和连接的冲动。在短期内，这些策略包括开发系统使管理本身任务化。企业可以直接使用API，将肯定和鼓励转化为可行的付费任务，补偿那些帮助他人做到最好的人。
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为了理解工人是如何在有时毫无生气的按需环境下工作的，我们绕过API，亲自采访了工人，研究他们每天的生活方式，并整体测量他们的活动。我们的关键发现是，工人正在把人性和意义重新投入他们的工作中。首先也是最重要的，他们正在将协作重新添加到工作中。他们正在重建办公室的茶水间，从而提供和接受社会支持，尽管茶水间是建在网络或虚拟环境中的。工人显然很重视同事间的协作——他们把自己的时间和金钱用于在工作平台之外搭建线上论坛，而不是花在工作和挣钱上。工人还会协作找到好任务，减少他们做幽灵工作的间接费用，这也从侧面反映了工人所承受的一些交易成本。搜索任务，学习如何完成任务，甚至一开始学习如何使用按需平台，这些都是没有报酬的。幽灵工作将许多交易成本转移到工人和雇佣工人的请求者身上。因此，工人为了在按需经济中生存下来必须做一些无偿工作，他们通力合作，减少这些工作的成本。
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幽灵工作的大部分环节是自动化的，如雇佣工人、审核工人和支付工人工资。但从设计上来看，软件是死板的。它无法做出判断，因而导致了三种类型的算法残酷。第一，请求者可以在任何时候通过API自动上传大量任务，任务一旦完成就会消失。平台上的工作机会是突发和间歇出现的，而通过协作找到好任务，可以帮助缓解这种突发的性质，帮助工人抵消不稳定和缺乏安全感带来的成本。尽管如此，协作并不能完全解决问题，因为工人经常觉得需要时刻待命或保持高度警觉，才能在好任务消失前抢到它，而这就是第一种形式的算法残酷。第二，由于API控制着工人和请求者之间的交互，如果工人需要指导或帮助，也没有人可以求助。因此，工人经常利用他们的工作网络寻求帮助。第三，平台可以单方面决定谁有访问权限、谁没有访问权限，这意味着平台可以决定谁能赚钱、谁不能赚钱。平台使用自己的内部软件工具决定谁留下和谁离开。工人往往没有追索权。这三种形式的算法残酷之所以存在，都是因为算法和软件可以自动雇佣工人，并允许工人通过API访问平台。
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尽管有这些困难，工人还是坚持了下来，因为他们可以有意识地塑造按需工作，以适应他们所面临的限制。例如，文化规范可以根据种族、性别、宗教和残疾状况，规定谁能离家工作，谁不能。9由于按需工作可以在任何地方匿名完成，也包括在家里，所以工人可以利用它克服文化规范的障碍。同样，家庭责任可能会限制工人的工作时间。但由于按需工作随时都可以做，所以工作也可以围绕这些责任安排。最后，如果工人因为没有接受过求职培训而受到限制，他们可以利用按需工作积累简历上的经验，证明自己具备从事某项特定工作的能力。
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半自动的未来
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在全球范围内，随着越来越多的项目依赖于按需的非现场劳动力，大型企业拥有全职雇员在现场工作的日子屈指可数。我们的就业分类体系在20世纪30年代赢得了胜利，使全职流水线得以运转，但它并不是为眼下的这种未来而建立的。
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随着机器变得越来越强大，算法接管了越来越多的问题，我们从过去自然语言处理和图像识别方面的进展中知道，各个行业都将继续识别需要处理的新问题。因此，在机器能够解决和不能解决的问题之间存在着一条不断移动的边界。我们称之为“自动化的最后一英里悖论”：随着机器的进步，将另外一些事自动化的机会也出现了。这一过程不断重复，通过不断创造和毁灭新型人类市场，最终导致自动化的扩张。换句话说，随着机器解决了越来越多的问题，我们将继续发现那些增加而不是取代人力的需求。这一悖论解释了为什么按需服务——指的是把人类和API结合起来，寻找、安排、管理和交付产品与服务——比人工智能和机器人更有可能主宰工作的未来。
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自动化VS.人类劳动，一种错误的二分法
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正如人工智能和计算领域的许多人知道的那样，幽灵工作是增强服务背后的人类计算，这是一种相对新颖的计算能力，结合了软件的速度、精度与人类的聪明才智。幽灵工作是一种伟大的工具，可以解决机器本身无法有效解决的问题。例如，MTurk工人生成的训练数据用于推动算法，而这些算法后来解决了简单的图像识别问题。之后，科学家和工程师便可将注意力转向更复杂的图像处理任务。随着人工智能的发展，我们将反复看到一种模式，即利用按需劳动平台招募工人，解决新领域的问题。
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尽管幽灵工作已被证明对人工智能的发展至关重要，但它已将一个非正式群体转变为主要的计算设备——一个分布式的人类计算系统，用于从DoorDash、Upwork到优步等一系列按需服务。这些智能系统将人工智能和人类混合后纳入同一个环路中，通过API获取、安排、管理和交付付费服务。幽灵工作还可以重新设计，从而重视陌生人的善意，并认识到在线社交网络的优势是未来好工作的基础资产。随着越来越多的人转向幽灵工作——或者将他们的正式就业转成幽灵工作——我们有机会从劳动的历史和人类今天的幽灵工作经历中学习，从而解决其中的技术故障和社会失灵。我们仍然有时间把就业从人工智能的影子中拉出来，使人们公平、有尊严地获得工作，各方都将为此感到自豪。根据我们从受访者那里了解到的，以及我们对劳动市场动态的研究，我们提出了一些技术的和社会的解决方案，从而推动工作的未来。
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未来我们可以做什么
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想象一下，如果企业、消费者、政府和公民充分认识到人类创造力的价值，以及这么多人为按需服务做出的集体努力，那么社会将取得怎样的成就？如果我们致力于按需服务，把它当成一种新的就业类别——至少我们的孙辈最有可能生活在这种就业模式之中，那么通过API和软件（至少部分）进行的项目会带来哪些潜在的收益呢？
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为了实现本章开头故事所暗示的可能性——并避开其可能隐藏的灾难——我们首先必须认识到按需平台不仅仅是软件。它是熙熙攘攘的、充满活力的在线劳工市场，市场两边都是活生生的人。这些市场把按需工人和需要人类创造力和洞察力的企业联系起来。他们所服务的客户享受到的是这一环路中人类所带来的益处，无论这些客户是否知情。这些促进连接的平台，若认识到所有参与其中的人对企业的盈亏底线都是同等重要和必要，可能会带来新的就业机会，并减少目前在寻找和雇人从事某项特定工作时产生的摩擦。下面，我们提供了一份把幽灵工作转变为可持续按需就业的最优建议清单。我们希望书中的论点可以阐明，构建更好的工作既不单纯是社会挑战，也不单纯是技术挑战。它是双重挑战。把技术融入我们的工作生活，需要工程师和技术企业“从社会层面思考”按需工人需要什么；同样，塑造工作的未来，要求决策者深刻理解工作场所引入的技术。下面的每个解决方案都要求我们把最好的技术专长和社会知识结合起来，设计一个更好的工作未来。
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