AI 技術(shù)帶來整體社會福利增加的同時，也正在帶來一系列新的問題。目前來說，與人工智能是否會取代人類這類“玄學(xué)”問題而言，當(dāng)下最現(xiàn)實的一個問題就是人和 AI 的協(xié)作問題了。

不久前，人物雜志的一篇《外賣騎手，困在系統(tǒng)里》的文章，正指出了這一困局。AI 系統(tǒng)顯著提升了外賣騎手接送訂單的能力。借助 AI 算法，平臺可以最優(yōu)化地安排訂單，也能給騎手規(guī)劃最合理的路線。但出于平臺、騎手和用戶三方效率最大化的目標(biāo)，AI 將所有時間壓縮到了極致，造成的結(jié)果就是把外賣騎手置于緊張而又危險的困境中。

我們常說，工具本身無所謂對錯，出現(xiàn)對錯的都是使用工具的人。但是現(xiàn)在，AI 本身并不再是一個“任人擺布”的簡單工具，AI 算法本身會根據(jù)其最初設(shè)定的目標(biāo)而不斷優(yōu)化其精度和效率，而這一“最初設(shè)定的目標(biāo)”又是人類社會普遍在追求的目標(biāo)——最高的分?jǐn)?shù)、最快的效率、最接近人的感知和推理能力。

也就是說，AI 哪怕只能從事單一的技能，但是也由于其強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力快速超越任何一個從事該專業(yè)的人類，這意味著，在很多人類勞動者和 AI 的協(xié)作的專業(yè)工作中，人類將處在被管轄和被監(jiān)督之下。

現(xiàn)在這種不對等的人機(jī)協(xié)作情況已經(jīng)在大量出現(xiàn)，未來也更將普遍。那么我們不禁要問，作為處在被管轄和被支配地位的勞動者該如何面對這一局面？我們該如何看待這一趨勢？

“AI 監(jiān)工”發(fā)生在哪些場景？

在我們對 AI 產(chǎn)業(yè)進(jìn)行觀察和介紹的場景中，我們常常把 AI 工具形容為幫助人類的“神奇助手”這樣的角色。比如，我們會把 AI 工具或機(jī)器人來代替人類去執(zhí)行那些機(jī)械重復(fù)性的枯燥工作或者去勝任那些具有危險性和艱苦環(huán)境的工作。

最為典型的場景就是自動化工廠和安防領(lǐng)域。采用智能制造的自動化工廠代替了大量中低端產(chǎn)業(yè)工人，可以 7X24 小時地進(jìn)行生產(chǎn)，客觀上提高了一線工人的福祉，工廠也只需少量負(fù)責(zé)監(jiān)督管理的工人就可以操控整個生產(chǎn)環(huán)節(jié)。而安防領(lǐng)域無處不在的人臉識別閘機(jī)以及智能攝像頭替代了原本需要起早貪黑值班的安保人員，省去了人工監(jiān)督視頻的乏味工作。

在大量危險和艱苦的工作環(huán)境下，智能無人機(jī)可以代替電力巡檢員完成高山森林等艱苦環(huán)境的電纜巡檢，排爆、排險機(jī)器人可以代替人工進(jìn)入管道、地下、水下等危險區(qū)域作業(yè)，智能化設(shè)備代替人工在一線操作。

這些都是 AI 技術(shù)幫助人類提高生產(chǎn)效率或者提高勞動福利的切實證據(jù)。與此同時，一些難以讓 AI 完全勝任的非標(biāo)準(zhǔn)化場景，仍然需要大規(guī)模人類勞動者參與，盡管這些工作并非需要特別專業(yè)的技能，但卻因為工作的靈活性和復(fù)雜性，AI 難以勝任，但是 AI 可以參與其中一部分的任務(wù)。這使得 AI 和人類處在相互協(xié)作的模式中，也必然出現(xiàn)“AI 來監(jiān)督人類”的相應(yīng)問題。

最典型的案例，就是“困在系統(tǒng)里的外賣騎手”。目前，盡管一些互聯(lián)網(wǎng)電商企業(yè)和 AI 公司都試圖推出自動送貨機(jī)器人，但受限于現(xiàn)實環(huán)境和機(jī)器人的靈活性，這些機(jī)器人只能完成很少場景的送貨服務(wù)，很可能一個違規(guī)停放的自行車，一段人為損毀的路基，就可能讓這些機(jī)器人癱瘓。最根本的是外賣的運(yùn)送效率和運(yùn)送過程中的突發(fā)情況，機(jī)器人是完全難以和人類相比擬的?，F(xiàn)在，外賣基本仍然由只需要會認(rèn)路會識字的人類騎手完成，而 AI 系統(tǒng)則成為其運(yùn)送路線、運(yùn)送時長和最終服務(wù)質(zhì)量的“監(jiān)督者”。

再一個典型場景就是網(wǎng)約車。盡管自動駕駛出租車已經(jīng)上路，但是大規(guī)模替換人類司機(jī)仍然將是一個漫長的過程。現(xiàn)在，出于對司乘安全和行駛過程的考慮，網(wǎng)約車平臺開始越來越注重對司機(jī)的監(jiān)督，無論早期行車路線的監(jiān)督，還是現(xiàn)在車內(nèi)錄音錄像對于駕駛員行為的規(guī)范，以及通過 APP 端通過詢問乘客意見，來獲取對于司機(jī) 360 度無死角的評價，以此來建立對司機(jī)更為細(xì)致的評分，以此成為決定其接單量的依據(jù)。當(dāng)然，平臺可能也在從司機(jī)處獲取關(guān)于對乘客的評價，這個不得而知。但顯然這些詳細(xì)數(shù)據(jù)將能完全勾勒出一個人的行為預(yù)期、信用情況等內(nèi)容。

此外，大量人類勞動密集型場景，都在通過“AI 監(jiān)工”的方式來完成生產(chǎn)管理流程的優(yōu)化和建造。比如，在快遞分揀行業(yè)，AI 攝像頭會通過識別分揀員的行為來判斷其是否是暴力分揀，通過識別其分揀速度來識別其有無偷懶。而一些更為細(xì)致的人工勞動場景，我們也能看到這種“AI 監(jiān)工”的身影。比如英國的這一案例。

“讓 AI 隨時監(jiān)工自己”的英國建筑工人

最近讀到 MIT 科技評論的一篇文章，主題是“英國建筑工地上采用人工智能來掃描建筑工程是否出現(xiàn)錯誤，還有工程進(jìn)度是否落后”。從這個場景中，我們能看到人工智能和一線工人在建筑施工中建立的復(fù)雜協(xié)作關(guān)系。

在英國的一家人工智能創(chuàng)業(yè)公司 Buildbots 看來，建筑業(yè)應(yīng)該像制造業(yè)一樣采用 AI 來進(jìn)行流程管理?，F(xiàn)在英國一家建筑業(yè)巨頭沃特斯正在采用 Buildbots 開發(fā)的一套圖像識別系統(tǒng)，來監(jiān)控正在施工的建筑項目的每個細(xì)節(jié)，AI 將自動標(biāo)記施工中的錯誤和進(jìn)程問題。

建筑業(yè)的一個問題就是工程施工錯誤會造成返工的巨大損失和工期延期，這對于建筑商來說是難以承受的成本壓力。而對于施工的工人而言，這也意味著一旦發(fā)現(xiàn)問題，很可能帶來相應(yīng)的處罰。

工人們難道無法避免這些人為失誤嗎？顯然，在有更多工程監(jiān)理在場和更嚴(yán)格驗收的情況下，工人們能夠避免更少失誤，但是這樣會拖慢施工進(jìn)度。這似乎是一個難解的矛盾，工人們自然更傾向于優(yōu)先保證進(jìn)度。作為一個曾經(jīng)在大學(xué)期間進(jìn)過工地搬磚的學(xué)生工來說，對于很多底層工人的行事邏輯是有深刻體會的，一些人總會在監(jiān)理無法看到的地方用“速度”換“質(zhì)量”的。

英國建筑公司的實際情況也是如此，一個擁有 1500 個房間的建筑只配有 5 名監(jiān)理，他們難以確保控制如此多的施工細(xì)節(jié)?，F(xiàn)在，Buildbots 通過在建筑工人的安全帽上安裝 GoPro 攝像機(jī)，通過現(xiàn)場拍攝的圖像和建筑的數(shù)字圖像進(jìn)行匹配的方式，使得現(xiàn)場監(jiān)督工作變得更為高效和容易。

也就是每一個建筑工人都配備了一個 AI“云監(jiān)工”，這些攝像頭可以捕捉到建筑施工的細(xì)節(jié)，以及時發(fā)現(xiàn)相應(yīng)的錯誤之處，比如可以通過攝像機(jī)的定位來捕捉視頻圖像在建筑中的位置，誤差在幾厘米內(nèi)，同時可以跟蹤這個位置物體的狀態(tài)，判斷其處在尚未開始到安裝完畢的狀態(tài)。而當(dāng)監(jiān)理經(jīng)理們每周巡視現(xiàn)場時，他們的攝像頭會捕捉整個項目的視頻，并上傳到該系統(tǒng)軟件上，該軟件會將現(xiàn)場數(shù)以千計的對象（包括像電源插座和浴室配件的位置數(shù)量）的狀態(tài)與建筑的數(shù)字副本進(jìn)行比對，來檢查施工進(jìn)度。

Buildbots 的 AI 系統(tǒng)可以避免了建筑商很多重復(fù)性的檢查工作，也能讓項目經(jīng)理和監(jiān)理能夠遠(yuǎn)程掌握進(jìn)度，最關(guān)鍵的是可以節(jié)省大量的因工程錯誤而導(dǎo)致的返工成本和處罰費(fèi)用。

當(dāng)然，這一系統(tǒng)也給現(xiàn)場工人帶來了新的變化和壓力。工人們必須更加規(guī)范自己的工作標(biāo)準(zhǔn)，也必須平衡施工的速度和質(zhì)量問題，因為一旦被 AI 監(jiān)工發(fā)現(xiàn)問題，就可以馬上追責(zé)。

由于建筑業(yè)仍然屬于多工種、勞動力密集型驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)，AI 在短期內(nèi)是無法取代人工的，所以，建筑工人仍然要在很長時間內(nèi)與 AI 發(fā)生協(xié)作。而這一次，我們可以看到這一“AI 監(jiān)工”的方式可以有效改善建筑業(yè)的整體效能，同時也能對建筑工人產(chǎn)生有效的約束和監(jiān)督。不管是主動還是被動的方式，建筑工人們也必須接受“AI 監(jiān)工”的出現(xiàn)。

那么，對于出現(xiàn)的這些變化，身處其中的勞動者，以及社會大眾的我們，該如何看待這一趨勢呢？

從“困在系統(tǒng)里”到“與系統(tǒng)共生共成”

兩百年前的英國，曾經(jīng)出現(xiàn)了一場以“搗毀機(jī)器，抵制新技術(shù)”為訴求的“盧德運(yùn)動”，代表了人類面對機(jī)器產(chǎn)生的“非對稱優(yōu)勢”而產(chǎn)生的天然焦慮和恐懼。

經(jīng)過工業(yè)革命的狂飆突進(jìn)，新一代的產(chǎn)業(yè)工人們很快也就很自然地適應(yīng)了這些機(jī)械和其所擁有的巨大潛力。機(jī)械的力量代替了車?yán)送疲詣蛹徏啓C(jī)出現(xiàn)代替了婦女們在織布機(jī)前的日夜操勞，汽車的出現(xiàn)代替了馬車和馬車夫，他們的下一代就可以成為工程師、修理師和司機(jī)。新科技產(chǎn)業(yè)釋放了更多的就業(yè)機(jī)會，也降低了人類的勞動強(qiáng)度。

而這一次人工智能技術(shù)，卻使得這一進(jìn)程更為徹底。就如剛才所說，完全自動化的生產(chǎn)線和 AI 機(jī)器人直接淘汰了大量的產(chǎn)業(yè)工人（當(dāng)然，年輕人也確實不再愿意從事這些重復(fù)性工作），轉(zhuǎn)移出來的人力進(jìn)入到我們上述的服務(wù)行業(yè)和 AI 難以短期內(nèi)替代的復(fù)雜性工作中。

但這些勞動者再一次遭遇了 AI 技術(shù)，AI 成為了他們勞動效率的制定者和監(jiān)督者，這些勞動者必須在 AI 制定的工作標(biāo)準(zhǔn)和流程中完成工作任務(wù)。同時，由于 AI 是向著這個工作領(lǐng)域中最優(yōu)效率的方向演進(jìn)，這就必然造成勞動者要非常努力才能跟上這個節(jié)奏，才能得到相應(yīng)的“獎勵”。這造成兩個問題，一個是像“困在系統(tǒng)里的外賣騎手”這樣由于單向度的優(yōu)化指標(biāo)，忽略了騎手的生命安全，一個是對于那些無法適應(yīng)和無法完成這一目標(biāo)的人被淘汰，而原本需要和企業(yè)資方進(jìn)行人為博弈的過程，現(xiàn)在被“公平”的 AI 系統(tǒng)所評價。

這些問題正是大量處在工作價值轉(zhuǎn)型期的勞動者不得不面對的現(xiàn)實。但是反過來說，我們也必須承認(rèn)這一次 AI 技術(shù)對于人類工作范式的變革仍然有一定的積極作用的。

AI 的協(xié)作使得人類勞動者的整體效率得以大幅提升。一方面 AI 協(xié)作將產(chǎn)生大量新的工作崗位，同時產(chǎn)生對于新技能的要求，必然使得勞動者必須學(xué)習(xí)新的專業(yè)技能，來適應(yīng)這一次的智能化革命。只有整體社會財富的提升，才可能真正解放勞動力。

AI 的標(biāo)準(zhǔn)化流程和實時化的監(jiān)管，使得勞動者的素質(zhì)得以有效提高。也就是無論你有怎樣的個性、還是怎樣的教育背景，都必須按照一套現(xiàn)代性社會的要求來進(jìn)行社會協(xié)作。用大白話來說，也就是外賣員的配送更有禮貌了，網(wǎng)約車司機(jī)能夠更好約束自己的行為，不會做越軌之舉，分揀員能夠更“溫柔”的對待我們的包裹了。

反過來，AI 的評判標(biāo)準(zhǔn)對于勞動者也大有益處。比如一個人無論是否有前科，或者是否有足夠?qū)W歷，只要他能夠按照 AI 的要求，始終如一地完成任務(wù)，獲得相應(yīng)的評價，就可以勝任這一工作。

毋庸置疑，我們在未來很長一段時間都會處在新一輪的“盧德運(yùn)動”的驚慌氛圍之中，也會產(chǎn)生“汽車出現(xiàn)，我們馬車夫怎么辦”的懷疑論的論調(diào)中。但是我們?nèi)祟悆?yōu)越于其他物種，包括人工智能的一點就在于靈活性。我們始終不是為自己設(shè)立邊界的一個奇特存在，而現(xiàn)在，始終在限制和禁錮我們的，只有我們自己自暴自棄的心態(tài)和停滯不前的學(xué)習(xí)能力。

如果我們有一分 AI 的學(xué)習(xí)力，我們一定能夠找到在智能時代生存的新位置。有時候我們應(yīng)該謙虛地像那個行車導(dǎo)航一樣，無論錯過了那個路口或機(jī)會，我們都可以第一時間擺正心態(tài)說：“向前方繼續(xù)行駛。”
編輯：hfy