Rô bốt aren đảm nhận công việc của chúng tôi – họ đã trở thành ông chủ của chúng tôi

Trên các sân khấu hội nghị và tại các cuộc biểu tình chiến dịch, các nhà điều hành công nghệ và chính trị gia cảnh báo về một cuộc khủng hoảng tự động hóa lờ mờ – một nơi mà các công nhân đang dần dần, sau đó tất cả cùng một lúc, được thay thế bằng các máy móc thông minh. Nhưng những cảnh báo của họ che dấu sự thật rằng một cuộc khủng hoảng tự động hóa đã đến. Các robot đang ở đây, họ làm việc trong quản lý và họ mài công nhân xuống đất.

Các robot đang theo dõi khách sạn quản gia, nói với họ phòng nào cần dọn dẹp và theo dõi họ làm việc đó nhanh như thế nào. Họ đang quản lý các nhà phát triển phần mềm, theo dõi các nhấp chuột và cuộn của họ và trả lương nếu họ làm việc quá chậm. Họ nghe lời các nhân viên trung tâm, nói cho họ biết phải nói gì, nói như thế nào và giữ họ liên tục, bận rộn tối đa. Trong khi chúng tôi đã theo dõi đường chân trời cho những chiếc xe tải tự lái, cách đó năm năm, những con robot đã đến dưới hình thức của người giám sát, quản đốc, quản lý trung gian.

Các hệ thống tự động này có thể phát hiện sự thiếu hiệu quả mà người quản lý con người sẽ không bao giờ có – thời gian chết giữa các cuộc gọi, thói quen nán lại máy pha cà phê sau khi hoàn thành một nhiệm vụ, một lộ trình mới, nếu tất cả diễn ra hoàn hảo, có thể nhận thêm một vài gói một ngày. Nhưng đối với người lao động, điều trông giống như sự thiếu hiệu quả của thuật toán là sự dự trữ và tự chủ cuối cùng của họ, và khi những phá vỡ nhỏ và quyền tự do nhỏ này được tối ưu hóa, công việc của họ trở nên căng thẳng, căng thẳng và nguy hiểm hơn. Trong vài tháng qua, tôi đã nói chuyện với hơn 20 công nhân ở sáu quốc gia. Đối với nhiều người trong số họ, nỗi sợ hãi lớn nhất của họ là không biết robot có thể đến với công việc của họ: đó là robot mà robot đã trở thành ông chủ của họ.

Trong một số lĩnh vực là những nguy cơ của quản lý tự động rõ ràng hơn ở Amazon. Hầu như mọi khía cạnh của quản lý tại các kho của công ty đều được hướng dẫn bởi phần mềm, từ khi mọi người làm việc cho đến khi họ làm việc nhanh đến mức nào khi họ bị sa thải vì tụt lại phía sau. Mỗi công nhân đều có tỷ lệ, một số mặt hàng nhất định họ phải xử lý mỗi giờ và nếu họ không đáp ứng được, họ có thể tự động bắn.

Khi Jake * bắt đầu làm việc tại một nhà kho ở Florida, anh đã rất ngạc nhiên bởi có rất ít giám sát viên: chỉ hai hoặc ba người quản lý một lực lượng lao động hơn 300. Quản lý đã hoàn toàn tự động, anh nói. Một giám sát viên sẽ đi lại trên sàn, máy tính xách tay trong tay, nói với công nhân tăng tốc khi tỷ lệ của họ giảm xuống. (Amazon cho biết hệ thống của họ thông báo cho các nhà quản lý nói chuyện với công nhân về hiệu suất của họ và rằng tất cả các quyết định cuối cùng về các vấn đề nhân sự, bao gồm cả việc chấm dứt, được thực hiện bởi các giám sát viên.)

Jake, người được yêu cầu sử dụng bút danh vì sợ bị trả thù, là một kẻ nổi loạn của người Hồi giáo. Công việc của anh ta là lấy một vật phẩm ra khỏi băng chuyền, nhấn nút, đặt vật phẩm vào bất cứ hình khối nào mà màn hình bảo anh ta, nhấn nút khác và lặp lại. Anh ta cứ như vậy cứ sau 10 giây lại thực hiện một cú vặn xoắn, không ngừng nghỉ, mặc dù anh ta được khuyến khích di chuyển nhanh hơn nữa bởi một bảng xếp hạng khổng lồ, có một người đàn ông chạy nước rút hoạt hình, cho thấy tỷ lệ của 10 công nhân nhanh nhất trong thời gian thực. Một người quản lý đôi khi sẽ theo kịp một phát thanh viên thể thao vỗ về hệ thống liên lạc nội bộ – ở vị trí thứ ba trong nửa đầu, chúng tôi có Bob với 697 đơn vị mỗi giờ, theo Jake Jake nhớ lại. Những người biểu diễn hàng đầu đã nhận được một loại tiền tệ mà họ có thể đổi lấy áo phông của Amazon Echos và công ty. Người biểu diễn thấp đã bị sa thải.

Bạn không ngừng dừng lại, anh Jake nói. Bạn thực sự không dừng lại. Nó giống như rời khỏi nhà của bạn và chỉ chạy và không dừng lại trong 10 giờ liền, chỉ cần chạy.

Sau vài tháng, anh cảm thấy nóng rát ở lưng. Một giám sát viên đôi khi bảo anh ta gập đầu gối nhiều hơn khi nâng. Khi Jake làm điều này, tỷ lệ của anh ta giảm xuống, và một giám sát viên khác sẽ bảo anh ta tăng tốc. “Bạn trêu tôi. Đi nhanh hơn?” anh nhớ lại nói. Nếu tôi đi nhanh hơn, tôi sẽ bị đau tim và ngã xuống sàn. Cuối cùng, lưng anh đã lộ ra hoàn toàn. Ông được chẩn đoán có hai đĩa bị hỏng và phải đi khuyết tật. Tỷ lệ, theo ông, là 100% chịu trách nhiệm cho chấn thương của anh ấy.

Mỗi công nhân Amazon mà tôi đã nói để nói với họ về tốc độ làm việc được thực thi tự động, thay vì khó khăn về thể chất của công việc, điều đó làm cho công việc trở nên rất mệt mỏi. Bất kỳ sự chậm chạp nào sẽ luôn được tối ưu hóa ra khỏi hệ thống và với bất kỳ cơ hội nào để nghỉ ngơi hoặc phục hồi. Một công nhân ở Bờ Tây đã kể cho tôi nghe về một thiết bị mới chiếu rọi vào vật phẩm mà anh ta sẽ chọn, cho phép Amazon tăng tốc hơn nữa và loại bỏ những gì công nhân mô tả khi mà Micro micro nghỉ ngơi bị đánh cắp trong thời điểm nó bị mất để tìm kiếm các mục tiếp theo trên kệ.

Mọi người có thể duy trì mức độ làm việc căng thẳng này mà không bị phá vỡ. Năm ngoái, Cộng hòa, BuzzFeedvà những người khác đã công bố các cuộc điều tra về các tài xế giao hàng Amazon quan tâm đến các phương tiện và người đi bộ khi họ cố gắng hoàn thành các tuyến đường đòi hỏi của họ, được tạo ra bằng thuật toán và được theo dõi thông qua một ứng dụng trên các trình điều khiển điện thoại. Vào tháng 11 Tiết lộ đã phân tích các tài liệu từ 23 kho hàng của Amazon và thấy rằng gần 10 phần trăm công nhân toàn thời gian bị thương nặng trong năm 2018, nhiều hơn gấp đôi mức trung bình quốc gia cho công việc tương tự. Nhiều công nhân Amazon đã nói với tôi rằng chấn thương căng thẳng lặp đi lặp lại là dịch bệnh nhưng hiếm khi được báo cáo. (Phát ngôn viên của Amazon cho biết công ty rất coi trọng sự an toàn của nhân viên, có nhân viên y tế tại chỗ và khuyến khích công nhân báo cáo tất cả các thương tích.) Đau lưng, đau đầu gối và các triệu chứng căng thẳng liên tục khác là đủ để Amazon lắp đặt máy bán thuốc giảm đau. kho của nó.

Sự căng thẳng không nguôi mất một số điện thoại của riêng mình. Jake nhớ lại la hét với đồng nghiệp để di chuyển nhanh hơn, chỉ để tự hỏi điều gì đã đến với anh ta và xin lỗi. Khi kết thúc ca làm việc của mình, anh ta sẽ kiệt sức đến mức anh ta sẽ đi thẳng vào giấc ngủ trong xe của mình trong bãi đậu xe của nhà kho trước khi đi làm về nhà. Rất nhiều người đã làm điều đó, anh ấy nói. Họ sẽ nằm xuống xe và ngủ thiếp đi. Một công nhân ở Minnesota nói rằng công việc đã được tăng cường về mặt thuật toán đến mức nó kêu gọi xem xét lại các quy định lao động lâu đời. Một khái niệm về một tuần làm việc 40 giờ là bạn làm việc tám giờ, bạn ngủ tám giờ và bạn có tám giờ cho bất cứ điều gì bạn muốn làm, anh nói. “Nhưng [what] Nếu bạn đi làm về và bạn chỉ cần đi thẳng vào giấc ngủ và bạn ngủ trong 16 giờ, hoặc một ngày sau tuần làm việc, cả ngày bạn cảm thấy nôn nao, bạn không thể tập trung vào mọi thứ, bạn chỉ cảm thấy như vậy, bạn Mất thời gian ngoài công việc vì những hậu quả của công việc và điều kiện căng thẳng, vất vả?

Công nhân chắc chắn bị đốt cháy, nhưng vì mỗi nhiệm vụ được điều khiển bằng máy, nên chúng dễ dàng được thay thế. Jake ước tính anh ta được thuê cùng với 75 người, nhưng anh ta là người duy nhất còn lại khi cuối cùng anh ta đã lộ ra, và hầu hết đã bị lật lại hai lần. Bạn chỉ có một số, họ có thể thay thế bạn bằng bất cứ ai ngoài đường trong hai giây, ông nói. Họ không cần bất kỳ kỹ năng nào. Họ không cần bất cứ điều gì. Tất cả những gì họ phải làm là làm việc thật nhanh.

Có những robot thuộc loại ăn cắp công việc phô trương trong kho của Amazon, nhưng chúng không phải là loại khiến hầu hết người lao động lo lắng. Năm 2014, Amazon bắt đầu triển khai giá đỡ robot, trong đó tự động hóa công việc đi bộ qua kho để lấy hàng. Các robot hoạt động hiệu quả đến mức cần nhiều người hơn trong các vai trò khác để theo kịp, Amazon đã xây dựng nhiều cơ sở hơn và công ty hiện đang sử dụng gần gấp ba lần số nhân viên kho toàn thời gian đã làm khi robot lên mạng. Nhưng các robot đã thay đổi bản chất của công việc: thay vì đi bộ quanh nhà kho, các công nhân đứng trong lồng lấy đồ ra khỏi kệ mà robot mang đến cho họ. Nhân viên nói rằng đó là một trong những vai trò nhanh nhất và mệt mỏi nhất trong kho. Tiết lộ phát hiện ra rằng chấn thương là phổ biến hơn trong các nhà kho với robot, điều này có ý nghĩa bởi vì nó tăng tốc độ mà vấn đề, và các máy móc mà các công nhân quan tâm nhất là những người thực thi nó.

Năm ngoái đã chứng kiến ​​một làn sóng phản đối của công nhân tại các cơ sở của Amazon. Hầu như tất cả trong số họ đã được châm ngòi bởi quản lý tự động không để lại không gian cho nhu cầu cơ bản của con người. Trong California, một công nhân đã tự động bị sa thải sau khi cô vượt quá hạn ngạch thời gian không được trả lương trong một giờ sau cái chết trong gia đình. (Cô ấy đã được nghỉ hưu sau khi đồng nghiệp của mình nộp đơn thỉnh cầu.) Ở Minnesota, worker bỏ việc để phản đối tốc độ tăng tốc, mà họ nói là gây ra thương tích và không có thời gian nghỉ trong phòng tắm hoặc quan sát tôn giáo. Để thỏa mãn máy móc, công nhân cảm thấy họ buộc phải tự mình trở thành máy móc. Tiếng hô vang của họ: Vượt qua chúng tôi không phải là robot.

Mỗi cuộc cách mạng công nghiệp là một câu chuyện về cách chúng ta tổ chức công việc giống như phát minh công nghệ. Động cơ hơi nước và đồng hồ bấm giờ đã xuất hiện trong nhiều thập kỷ trước khi Frederick Taylor, người tối ưu hóa ban đầu, sử dụng chúng để phát triển nhà máy hiện đại. Làm việc trong một nhà máy thép cuối thế kỷ 19, ông đã đơn giản hóa và tiêu chuẩn hóa từng vai trò và viết hướng dẫn chi tiết về các công chứng viên; anh ta tính thời gian cho mỗi nhiệm vụ đến giây và đặt ra một tỷ lệ tối ưu. Khi làm như vậy, ông đã phá vỡ các nghệ nhân lành nghề nắm giữ tốc độ sản xuất và bắt đầu một kỷ nguyên phát triển công nghiệp, và cũng là một trong những công việc mệt mỏi, lặp đi lặp lại và tăng tốc nguy hiểm.

Chính Henry Ford là người thể hiện đầy đủ nhất cách tiếp cận sức mạnh của ông khi ông tiếp tục đơn giản hóa các nhiệm vụ và sắp xếp chúng dọc theo một dây chuyền lắp ráp. Tốc độ của dòng kiểm soát tốc độ của công nhân và cung cấp cho các giám sát viên một cách dễ dàng để xem ai đang bị tụt lại. Người lao động hoàn toàn ghét nó. Công việc trở nên vô tâm và mệt mỏi đến nỗi mọi người bỏ việc, khiến Ford phải tăng gấp đôi lương. Khi các phương thức này lan rộng, các công nhân thường xuyên tấn công hoặc làm chậm để phản đối việc tăng tốc độ của Google – các giám sát viên đẩy nhanh dây chuyền lắp ráp đến mức không thể đo lường được.

Chúng tôi đang ở giữa một tốc độ tuyệt vời khác. Có nhiều yếu tố đằng sau nó, nhưng một trong số đó là số hóa nền kinh tế và các cách thức tổ chức công việc mới mà nó cho phép. Đi bán lẻ: công nhân không còn đứng xung quanh trong các cửa hàng chờ đợi khách hàng; với thương mại điện tử, vai trò của họ bị chia rẽ. Một số làm việc trong các nhà kho, nơi họ thực hiện các đơn đặt hàng không ngừng nghỉ, và những người khác làm việc trong các trung tâm cuộc gọi, nơi họ trả lời câu hỏi sau câu hỏi. Trong cả hai không gian, công nhân phải chịu sự giám sát mạnh mẽ. Mọi hành động của họ được theo dõi bởi các máy quét kho và máy tính của trung tâm cuộc gọi, cung cấp dữ liệu cho các hệ thống tự động giúp chúng hoạt động ở công suất tối đa.

Ở cấp độ cơ bản nhất, quản lý tự động bắt đầu với lịch trình. Các thuật toán lập lịch đã xuất hiện từ cuối những năm 1990 khi các cửa hàng bắt đầu sử dụng chúng để dự đoán lưu lượng khách hàng và tạo ra sự thay đổi để phù hợp với nó. Các hệ thống này đã làm điều tương tự mà một chủ doanh nghiệp sẽ làm khi họ lên lịch ít công nhân hơn vào buổi sáng chậm và nhiều hơn cho giờ ăn trưa, cố gắng tối đa hóa doanh số mỗi giờ công nhân. Phần mềm chỉ tốt hơn ở phần mềm và nó tiếp tục được cải thiện, bao gồm các biến số như thời tiết hoặc các sự kiện thể thao gần đó, cho đến khi nó có thể dự báo nhu cầu về nhân viên theo từng bước 15 phút.

Phần mềm này chính xác đến mức nó có thể được sử dụng để tạo ra các lịch trình nhân đạo, Susan Lambert, giáo sư tại Đại học Chicago, người nghiên cứu về việc lập lịch trình không ổn định. Thay vào đó, nó thường được sử dụng để phối hợp số lượng công nhân tối thiểu cần thiết để đáp ứng nhu cầu dự báo, nếu không muốn nói là ít hơn một chút. Đây không phải là cách tiếp cận có lợi nhất, cô ấy lưu ý, trích dẫn một nghiên cứu mà cô ấy đã làm khoảng cách: nó chỉ dễ dàng hơn cho các công ty và nhà đầu tư để định lượng cắt giảm chi phí lao động so với doanh thu bị mất vì khách hàng không thích lang thang quanh các cửa hàng hoang vắng. Nhưng nếu nó xấu đối với khách hàng, thì điều đó lại tệ hơn đối với người lao động, những người phải liên tục chạy đua để điều hành các doanh nghiệp luôn bị bảo vệ.

Mặc dù họ bắt đầu bán lẻ, các thuật toán lập lịch hiện đang có mặt khắp nơi. Ví dụ, tại các cơ sở nơi Amazon sắp xếp hàng hóa trước khi giao hàng, công nhân được cung cấp lịch trình bộ xương và được ứng dụng ping khi có thêm giờ trong kho, đôi khi chỉ cần 30 phút trước khi họ cần. Kết quả là không ai từng trải qua một thời gian tạm lắng.

Sự xuất hiện của các cảm biến, mạng và học máy giá rẻ cho phép các hệ thống quản lý tự động đảm nhận vai trò giám sát chi tiết hơn – và không chỉ trong các thiết lập có cấu trúc như nhà kho, mà bất cứ nơi nào công nhân mang thiết bị của họ. Các nền tảng Gig như Uber là những người đầu tiên tận dụng các công nghệ này, nhưng các công ty giao hàng, nhà hàng và các ngành công nghiệp khác đã sớm chấp nhận kỹ thuật của họ.

Không có đột phá duy nhất trong quản lý tự động, nhưng cũng như đồng hồ bấm giờ, công nghệ mang tính cách mạng có thể xuất hiện trần tục cho đến khi nó trở thành nền tảng cho cách thức tổ chức công việc mới. Khi các chương trình theo dõi tỷ lệ được gắn với máy quét kho hoặc tài xế taxi được trang bị ứng dụng GPS, nó cho phép quản lý ở quy mô và mức độ chi tiết mà Taylor chỉ có thể mơ ước. Sẽ rất tốn kém khi sử dụng đủ người quản lý để sắp xếp thời gian cho mỗi công nhân, mỗi lần di chuyển đến một phần của giây hoặc đi trên mỗi chiếc xe tải, nhưng bây giờ phải mất một. Đây là lý do tại sao các công ty tích cực theo đuổi các chiến thuật này đều có một hình thức tương tự: một nhóm lớn những người được trả lương thấp, dễ thay thế, thường làm việc bán thời gian hoặc nhân viên hợp đồng ở phía dưới; một nhóm nhỏ công nhân được trả lương cao, người thiết kế phần mềm quản lý họ ở phía trên.

Đây không phải là cuộc cách mạng công nghiệp mà chúng tôi đã được cảnh báo bởi Xạ thủ, Đánh dấu Zuckerbergvà những người khác ở Thung lũng Silicon. Họ vẫn cố định vào bóng ma của AI ăn cắp công việc, được miêu tả là một thứ gì đó mới cả về cơ bản và đáng báo động – một tiếng còi đã thấy, tiếng Anh nói Andrew Dương, đến với xã hội như chúng ta biết Khi tầm nhìn khải huyền đi qua, nó là một sự tâng bốc độc nhất cho ngành công nghệ, đang ở vị trí cảnh báo thế giới về thành công của chính nó, gióng lên hồi chuông cảnh báo rằng nó đã phát minh ra lực lượng mạnh mẽ đến mức chúng sẽ khiến lao động của con người trở nên lỗi thời. Nhưng trong sự trừu tượng ở quy mô văn minh của nó, quan điểm này bỏ lỡ những cách mà công nghệ đang thay đổi kinh nghiệm làm việc và với ý thức không thể tránh khỏi, nó làm suy yếu mối quan tâm của nhiều người mà chính họ đang quản lý bởi máy móc ngày nay. Tại sao phải làm việc quá sức với các điều kiện cho nhân viên kho, tài xế taxi, người điều hành nội dung hoặc đại diện trung tâm cuộc gọi khi mọi người nói rằng những vai trò đó sẽ được thay thế bằng robot trong một vài năm? Các đề xuất chính sách của họ cũng trừu tượng như chẩn đoán của họ, về cơ bản là mang lại cho mọi người tiền một khi các robot đến với họ.

Có thể một ngày nào đó các robot sẽ đến với các tài xế xe tải và mọi người khác, mặc dù tự động hóa mạng lưới tác động đến các công việc cho đến nay đã được ít hơn thảm họa. Công nghệ chắc chắn sẽ khiến mọi người mất việc, như đã có trong quá khứ, và nó đáng để suy nghĩ về cách cung cấp cho họ một mạng lưới an toàn. Nhưng một tình huống có thể xảy ra là những người lái xe tải đó sẽ thấy mình không hoàn toàn thất nghiệp, nhưng, như một phân tích của Trung tâm Nghiên cứu và Giáo dục Lao động UC Berkeley gợi ý, đi cùng để giúp các phương tiện tự trị chủ yếu điều khiển các đường phố khó khăn trong thành phố, kiếm tiền lương thấp hơn trong các công việc được giám sát kỹ lưỡng và mới có kỹ năng. Hoặc có thể họ sẽ ở trong trung tâm cuộc gọi – như văn phòng, xử lý sự cố xe tải từ xa, năng suất của họ được theo dõi bằng thuật toán. Nói tóm lại, họ sẽ thấy mình được quản lý bởi máy móc, chịu sự tác động của các lực lượng đã phát triển trong nhiều năm nhưng phần lớn bị bỏ qua bởi tôn sùng AI.

Ngày tận thế robot là ở đây, Chuyên gia Joanna Bronowicka, một nhà nghiên cứu của Trung tâm Internet và Nhân quyền và là cựu ứng cử viên của Nghị viện châu Âu cho biết. Phần lớn chỉ là cách chúng ta tạo ra những câu chuyện này, và không may là những người từ trái và phải và những người như Andrew Yang và những người ở Châu Âu nói về chủ đề này đang đóng góp cho nó, họ đang sử dụng ngôn ngữ của tương lai, che khuất thực tế sống thực tế của con người ngay bây giờ.

Đây không phải là để nói rằng tương lai của AI nên những người lao động lo lắng. Trước đây, để các công việc được tự động quản lý, chúng phải được chia thành các nhiệm vụ có thể được đo bằng máy móc – chuyến đi được theo dõi bởi GPS, mục được quét trong kho. Nhưng học máy có khả năng phân tích dữ liệu có cấu trúc ít hơn nhiều và nó tạo ra các hình thức công việc mới, từ gõ máy tính đến các cuộc hội thoại giữa mọi người, sẵn sàng cho các ông chủ robot.

Angela * đã làm việc trong một trung tâm cuộc gọi bảo hiểm trong vài năm trước khi bỏ việc vào năm 2015. Giống như nhiều công việc của trung tâm cuộc gọi, công việc rất căng thẳng: khách hàng thường quẫn trí, phần mềm theo dõi số lượng và thời lượng cuộc gọi của cô, và các nhà quản lý đôi khi nghe lén để đánh giá cách cô ấy đang làm. Nhưng khi cô trở lại ngành công nghiệp năm ngoái, một cái gì đó đã thay đổi. Ngoài các số liệu thông thường, còn có một số liệu mới – cảm xúc – và nó được đánh giá bởi AI.

Phần mềm mà Angela gặp phải là từ Voci, một trong nhiều công ty sử dụng AI để đánh giá nhân viên trung tâm cuộc gọi. Các số liệu khác của Angela Lầu rất xuất sắc, nhưng chương trình liên tục đánh dấu những cảm xúc tiêu cực của cô, điều mà cô thấy khó hiểu vì những người quản lý con người của cô trước đây đã ca ngợi cách đồng cảm của cô trên điện thoại. Không ai có thể nói cho cô biết chính xác lý do tại sao cô bị phạt, nhưng phỏng đoán tốt nhất của cô là AI đang diễn giải phong cách nói nhanh và ồn ào của cô, kết quả của sự im lặng (kết quả của việc cố gắng đáp ứng một số liệu có nghĩa là giảm thiểu việc giữ người ), và biểu hiện của mối quan tâm là tiêu cực.

Một điều khiến tôi băn khoăn không biết nó có đặc quyền đồng cảm giả hay không, nghe có vẻ rất chipper và giống như vậy, ‘Ồ, tôi xin lỗi, bạn đã xử lý vấn đề đó, xông vào nói, Angela, người đã yêu cầu sử dụng bút danh vì sợ bị trả thù. Cảm giác giống như cách thích hợp duy nhất để thể hiện cảm xúc là cách mà máy tính nói, nó cảm thấy rất hạn chế. Nó dường như không phải là trải nghiệm tốt nhất cho khách hàng, bởi vì nếu họ muốn nói chuyện với máy tính, thì họ đã ở lại với IVR [Interactive Voice Response].

Phát ngôn viên của Voci cho biết công ty đã đào tạo chương trình học máy của mình trên hàng ngàn giờ âm thanh mà các công nhân đông đảo dán nhãn là thể hiện cảm xúc tích cực hoặc tiêu cực. Ông thừa nhận rằng những đánh giá này là chủ quan, nhưng nói rằng trong tổng hợp họ nên kiểm soát các biến như âm sắc và giọng nói. Cuối cùng, người phát ngôn cho biết Voci cung cấp một công cụ phân tích và các trung tâm cuộc gọi quyết định cách sử dụng dữ liệu mà nó cung cấp.

Những rắc rối của Angela với Voci khiến cô e ngại về vòng tự động hóa tiếp theo. Trung tâm cuộc gọi của cô đang trong quá trình triển khai phần mềm từ Clarabridge, nó sẽ tự động hóa các phần đánh giá cuộc gọi vẫn được thực hiện bởi con người, giống như liệu các đại lý có nói các cụm từ thích hợp hay không. Trung tâm của cô cũng có kế hoạch mở rộng việc sử dụng Cogito, sử dụng AI để huấn luyện nhân viên trong thời gian thực, bảo họ nói chậm hơn hoặc có nhiều năng lượng hơn hoặc thể hiện sự đồng cảm.

Khi mọi người liệt kê các công việc dự kiến ​​tự động hóa, các nhân viên của trung tâm cuộc gọi đến ngay sau các tài xế xe tải. Công việc của họ là lặp đi lặp lại, và học máy đã cho phép tiến bộ nhanh chóng trong nhận dạng giọng nói. Nhưng học máy đấu tranh với các nhiệm vụ đặc biệt và đặc biệt cao, và mọi người thường chỉ muốn nói chuyện với một con người, vì vậy, nó làm cho các công việc quản lý được tự động hóa. Google, Amazonvà rất nhiều công ty nhỏ hơn đã công bố các hệ thống AI lắng nghe các cuộc gọi và huấn luyện viên hoặc tự động đánh giá hiệu suất của họ. Công ty CallMiner, ví dụ, quảng cáo AI đánh giá mức độ chuyên nghiệp, lịch sự và đồng cảm của người lao động – điều mà trong một video demo, nó cho thấy được đo đến một phần trăm.

Các công nhân cho biết các hệ thống này thường là những thẩm phán vụng về về sự tương tác của con người. Một công nhân tuyên bố họ có thể đáp ứng các số liệu về sự đồng cảm của họ chỉ bằng cách nói rằng xin lỗi rất nhiều. Một nhân viên khác tại một trung tâm cuộc gọi bảo hiểm nói rằng Cogito Lần AI, được cho là nói với cô ấy để bày tỏ sự đồng cảm khi phát hiện ra một người gọi đau khổ cảm xúc, dường như được kích hoạt bởi sự thay đổi âm sắc của bất kỳ loại nào, thậm chí là tiếng cười. Đồng nghiệp của cô đã có một cuộc gọi kéo đến để xem xét bởi các giám sát viên vì báo động đồng cảm của Cogito, liên tục tắt, nhưng khi họ nghe đoạn ghi âm, hóa ra người gọi đã cười vì vui mừng vì sự ra đời của một đứa trẻ. Tuy nhiên, nhân viên này bận rộn điền vào các biểu mẫu và chỉ chú ý một nửa vào cuộc trò chuyện, vì vậy cô ấy tiếp tục tuân theo AI và nói rằng tôi rất tiếc, gợi ý cho người gọi.

Cogito cho biết hệ thống của họ có tính chính xác cao và không thường xuyên đưa ra những thông tin sai lệch, nhưng khi thực hiện, vì nó làm thay vì con người, các nhân viên trung tâm cuộc gọi có khả năng sử dụng phán đoán của chính họ để thích ứng với tình huống.

Khi các hệ thống này lan rộng, điều quan trọng là phải đánh giá chúng về độ chính xác và sai lệch, nhưng chúng cũng đặt ra một câu hỏi cơ bản hơn: tại sao rất nhiều công ty cố gắng tự động hóa sự đồng cảm để bắt đầu? Câu trả lời liên quan đến cách tự động hóa đã làm cho công việc trở nên mãnh liệt hơn.

Trước đây, các công nhân có thể đã xử lý một cuộc gọi phức tạp hoặc đầy cảm xúc xen lẫn với một loạt các cuộc gọi đơn giản, tôi đã quên mật khẩu của mình, nhưng bây giờ các bot xử lý những cuộc gọi dễ dàng. Ian Chúng tôi không có những cuộc gọi dễ dàng để mang lại cho họ sự sảng khoái về tinh thần mà trước đây chúng tôi có thể mang lại cho họ, ông nói, Jacob Jacobs của công ty nghiên cứu Forrester. Các hệ thống tự động cũng thu thập thông tin khách hàng và giúp điền vào các biểu mẫu, điều này sẽ giúp công việc dễ dàng hơn, ngoại trừ mọi thời gian chết được theo dõi và chứa nhiều cuộc gọi hơn.

Chẳng hạn, công nhân sử dụng Cogito chỉ có một phút để điền vào các mẫu bảo hiểm giữa các cuộc gọi và chỉ 30 phút mỗi tháng để nghỉ trong phòng tắm và thời gian cá nhân, vì vậy cô đã xử lý cuộc gọi sau khi gọi từ những người mắc bệnh nan y, chết người thân, sảy thai và các sự kiện đau thương khác, mỗi sự kiện cô phải hoàn thành trong vòng chưa đầy 12 phút, trong 10 giờ mỗi ngày. Nó làm cho bạn cảm thấy tê liệt, cô nói. Các nhân viên khác nói về chứng lo âu và mất ngủ kinh niên, kết quả của những ngày dành những cuộc nói chuyện vô cảm trong khi, theo lời của một công nhân, máy tính của bạn đang đứng trên vai bạn và tự ý quyết định xem bạn có giữ được công việc của mình hay không. Hình thức kiệt sức này đã trở nên quá phổ biến, ngành công nghiệp này đã đặt tên cho nó: Sự mệt mỏi thấu cảm. Cogito, trong một cuốn sách điện tử giải thích lý do cho AI của nó, so sánh các nhân viên của trung tâm gọi các y tá chấn thương được giải mẫn cảm trong suốt ca làm việc của họ, lưu ý rằng chất lượng của các đại diện làm việc giảm dần sau 25 cuộc gọi. Giải pháp, công ty viết, là sử dụng AI để mang lại sự đồng cảm với quy mô.

Nó trở thành sự khôn ngoan thông thường rằng các kỹ năng giữa các cá nhân như sự đồng cảm sẽ là một trong những vai trò để lại cho con người một khi các robot tiếp quản, và điều này thường được coi là một tương lai lạc quan. Nhưng các trung tâm cuộc gọi cho thấy làm thế nào nó có thể dễ dàng trở thành một điều tối kỵ: tự động hóa làm tăng sự đồng cảm đòi hỏi của người lao động và các hệ thống tự động được sử dụng để tạo ra sự đồng cảm từ họ, hoặc ít nhất là một xấp xỉ có thể đọc được bằng máy. Angela, công nhân đang vật lộn với Voci, lo lắng rằng khi AI được sử dụng để chống lại các tác động của việc phi nhân hóa các điều kiện làm việc, công việc của cô sẽ trở nên phi nhân cách hơn.

Không ai thích gọi một trung tâm cuộc gọi, cô nói. Thực tế là tôi có thể đặt sự tiếp xúc của con người vào đó, và đặt phong cách của riêng mình lên đó và xây dựng mối quan hệ với họ và khiến họ cảm thấy như họ đã quan tâm là một phần tốt trong công việc của tôi. Nó nói những gì mang lại cho tôi ý nghĩa, cô ấy nói. Tuy nhiên, nếu bạn tự động hóa mọi thứ, bạn sẽ mất tính linh hoạt để có kết nối với con người.

Mak Rony đang làm việc như một kỹ sư phần mềm ở Dhaka, Bangladesh, khi anh nhìn thấy một quảng cáo trên Facebook cho một công ty có trụ sở tại Austin có tên Crossover Technologies. Rony thích công việc hiện tại của mình, nhưng vai trò Crossover có vẻ như là một bước tiến: mức lương tốt hơn – 15 đô la một giờ – và quảng cáo nói rằng anh ấy có thể làm việc bất cứ khi nào anh ấy muốn và làm việc đó ở nhà.

Vào ngày đầu tiên, anh được yêu cầu tải xuống một chương trình có tên WorkSmart. Trong một video, Giám đốc điều hành Crossover Andy Tryba mô tả chương trình này là một FitBit cho công việc. Người công nhân hiện đại liên tục tương tác với các ứng dụng đám mây, và điều đó tạo ra một lượng thông tin khổng lồ về cách họ dùng thời gian của họ – thông tin mà chủ yếu là vứt đi. Dữ liệu đó nên được sử dụng để nâng cao năng suất, ông nói. Trích dẫn cuốn sách nổi tiếng Cal Newport Newport Làm việc sâu sắc, về những nguy cơ gây mất tập trung và đa nhiệm, ông nói rằng phần mềm sẽ cho phép công nhân đạt được mức độ tập trung cao độ mới. Tryba hiển thị một loạt các biểu đồ, giống như một ổ cứng chống phân mảnh, cho thấy một ngày công nhân đi từ phân tâm rải rác đến các khối vững chắc của năng suất không bị gián đoạn.

Trên thực tế, WorkSmart đã biến Rony Lần thành một khối năng suất vững chắc bởi vì nếu xác định được anh ta đã làm việc đủ chăm chỉ, anh ta đã không được trả tiền. Phần mềm đã theo dõi tổ hợp phím, nhấp chuột và các ứng dụng anh đang chạy, tất cả để đánh giá năng suất của anh. Ông cũng được yêu cầu cung cấp cho chương trình quyền truy cập vào webcam của mình. Cứ sau 10 phút, chương trình sẽ chụp ngẫu nhiên ba bức ảnh để đảm bảo anh ta có mặt tại bàn làm việc. Nếu Rony không ở đó khi WorkSmart chụp ảnh, hoặc nếu nó xác định công việc của anh ta giảm xuống dưới một ngưỡng năng suất nhất định, anh ta sẽ được trả tiền cho khoảng thời gian 10 phút đó. Người khác người bắt đầu với Rony từ chối cấp quyền truy cập webcam phần mềm và mất việc.

Rony sớm nhận ra rằng mặc dù anh ta đang làm việc tại nhà, công việc văn phòng cũ của anh ta đã mang lại nhiều tự do hơn. Ở đó, anh có thể bước ra ngoài ăn trưa hoặc nghỉ giữa các nhiệm vụ. Với Crossover, ngay cả việc sử dụng phòng tắm trong nhà riêng cũng cần tốc độ và chiến lược: anh bắt đầu xem đèn xanh của webcam để chớp mắt trước khi lao xuống sảnh vào phòng tắm, hy vọng anh có thể hoàn thành kịp thời trước khi WorkSmart chụp một bức ảnh khác.

Các số liệu mà anh ta nắm giữ được yêu cầu đặc biệt: khoảng 35.000 dòng mã mỗi tuần. Cuối cùng anh ta nhận ra rằng anh ta dự kiến ​​sẽ tạo ra khoảng 150 lần nhấn phím cứ sau 10 phút, vì vậy nếu anh ta dừng lại để suy nghĩ và ngừng gõ, một đoạn thẻ thời gian 10 phút của anh ta sẽ được đánh dấu là nhàn rỗi. Mỗi tuần, nếu anh ấy làm việc 40 giờ thì chương trình được coi là hiệu quả, anh ấy có thể bị sa thải, vì vậy anh ấy ước tính anh ấy làm thêm 10 giờ một tuần mà không phải trả tiền để bù vào thời gian mà phần mềm bị vô hiệu. Bốn công nhân Crossover hiện tại và trước đây – một ở Latvia, một ở Ba Lan, một ở Ấn Độ và một ở Bangladesh – cho biết họ phải làm như vậy.

Điều đầu tiên mà bạn sẽ mất là cuộc sống xã hội của bạn, chanh Rony nói. Anh ta ngừng gặp bạn bè vì anh ta bị trói vào máy tính, chạy đua để đáp ứng số liệu của anh ta. Tôi thường không đi ra ngoài thường xuyên.

Khi tháng trôi qua, sự căng thẳng bắt đầu phải trả giá. Anh không thể ngủ được. Anh ấy không thể nghe nhạc trong khi làm việc vì phần mềm đã xem YouTube là không hiệu quả và sẽ trả lương cho anh ấy. Trớ trêu thay, công việc của anh bắt đầu đau khổ. Nếu bạn có tự do, thực sự tự do, thì tôi có thể chịu nhiều áp lực nhất, nếu cần, ông nói. Nhưng làm việc dưới áp lực mạnh mẽ như vậy ngày qua ngày, anh ta bị kiệt sức và năng suất của anh ta bị giải thể.

Tryba cho biết công ty là một nền tảng cung cấp công nhân lành nghề cho các doanh nghiệp, cũng như các công cụ để quản lý chúng; Nó hỗ trợ các doanh nghiệp quyết định xem các công cụ đó có được sử dụng hay không. Anh ấy nói mọi người không nên làm việc thêm giờ mà không được trả lương, và nếu WorkSmart đánh dấu thời gian là không hoạt động, công nhân có thể khiếu nại người quản lý của họ để ghi đè lên. Nếu công nhân cần nghỉ ngơi, ông nói họ có thể nhấn tạm dừng và hết giờ. Khi được hỏi tại sao việc giám sát mạnh mẽ như vậy là cần thiết, ông nói rằng công việc từ xa là tương lai và sẽ giúp người lao động linh hoạt hơn, nhưng nhà tuyển dụng sẽ cần một cách để người lao động có trách nhiệm. Hơn nữa, dữ liệu được thu thập sẽ tạo ra cơ hội mới để huấn luyện công nhân về cách làm việc hiệu quả hơn.

Crossover là xa công ty duy nhất đã cảm nhận được một cơ hội để tối ưu hóa trong các luồng dữ liệu được tạo ra bởi các công nhân kỹ thuật số. Microsoft có Phân tích nơi làm việc phần mềm, sử dụng ống xả kỹ thuật số, được sản xuất bởi các nhân viên sử dụng các chương trình của công ty để cải thiện năng suất. Lĩnh vực phân tích lực lượng lao động có đầy đủ các công ty giám sát hoạt động của máy tính để bàn và hứa sẽ phát hiện thời gian nhàn rỗi và giảm số lượng đầu người, và việc tối ưu hóa trở nên sắc nét hơn và tập trung hơn vào từng công nhân khi bạn càng đi xuống bậc thang thu nhập. Nhân viên.com Bác sĩ thời gian, phổ biến với các công ty gia công, theo dõi năng suất trong thời gian thực, nhắc nhở công nhân tiếp tục làm việc nếu phát hiện ra họ đã bị phân tâm hoặc nhàn rỗi, và chụp ảnh màn hình kiểu Crossover và ảnh webcam.

Sam Lessin, cựu phó chủ tịch Facebook, người đồng sáng lập công ty Fin, mô tả một tầm nhìn hợp lý cho tất cả những điều này đang hướng tới. Vây bắt đầu như một trợ lý riêng ứng dụng trước xoay vòng đến phần mềm được sử dụng để theo dõi và quản lý các công nhân làm cho trợ lý chạy. (Một công nhân mô tả kinh nghiệm xử lý các yêu cầu trợ lý của cô ấy giống như một trung tâm cuộc gọi nhưng với sự giám sát và theo dõi thời gian nhàn rỗi nặng nề hơn.) Công việc tri thức hiện đang mòn mỏi trong trạng thái tiền chế độ, Lessin viết trong một lá thư tại thời điểm xoay vòng, với các nhân viên thường ngồi không yên trong văn phòng, lao động của họ không được đảm bảo và không hiệu quả. Sự bùng nổ về năng suất được hy vọng từ AI won, đến từ việc thay thế những công nhân này, Lessin viết, nhưng từ việc sử dụng AI để đo lường và tối ưu hóa năng suất của họ, giống như Frederick Taylor đã làm với các công nhân nhà máy. Ngoại trừ đây sẽ là một nhà máy đám mây, một nhóm nhân viên tri thức do AI tổ chức mà các doanh nghiệp có thể khai thác bất cứ khi nào họ cần, giống như thuê sức mạnh tính toán từ Amazon Web Services.

Cách mạng công nghiệp, ít nhất là trong ngắn hạn, rõ ràng là không tốt cho người lao động, Tiết Lessin thừa nhận trong thư. Nhà máy điện toán đám mây sẽ mang lại một làn sóng toàn cầu hóa và bỏ qua. Trong khi các nơi làm việc được đo lường và tối ưu hóa rất có giá trị, ông nói, chế độ nhân tài có thể được đưa đến mức cực đoan, trích dẫn bộ phim Gattaca. Cuối cùng, những rủi ro này lớn hơn nhiều bởi thực tế là mọi người có thể chuyên về những gì họ giỏi nhất, sẽ phải làm việc ít hơn và sẽ có thể làm điều đó linh hoạt hơn.

Đối với Rony, lời hứa về sự linh hoạt của Crossover đã được chứng minh là một ảo ảnh. After a year, the surveillance and unrelenting pressure became too much, and he quit. “I was thinking that I lost everything,” he said. He’d given up his stable office job, lost touch with friends, and now he was worrying whether he could pay his bills. But after three months, he found another job, one in an old-fashioned office. The wage was worse, but he was happier. He had a manager who helped him when he got stuck. He had lunch breaks, rest breaks, and tea breaks. “Whenever I can go out and have some tea, fun, and head to the office, there is a place I can even sleep. There’s a lot of freedom.”

Work has always meant giving up some degree of freedom. When workers take a job, they might agree to let their boss tell them how to act, how to dress, or where to be at a certain time, and this is all viewed as normal. Employers function as what philosopher Elizabeth Anderson critiques as private governments, and people accept them exercising power in ways that would seem oppressive coming from a state because, the reasoning goes, workers are always free to quit. Workers also grant their employers wide latitude to surveil them, and that’s also seen as basically fine, eliciting concern mostly in cases where employers reach into workers’ private lives.

Automated management promises to change that calculus. While an employer might have always had the right to monitor your desktop throughout the day, it probably wouldn’t have been a good use of their time. Now such surveillance is not only easy to automate, it’s necessary to gather the data needed to optimize work. The logic can appear irresistible to a company trying to drive down costs, especially if they have a workforce large enough for marginal improvements in productivity to pay off.

But workers who tolerated the abstract threat of surveillance find it far more troubling when that data is used to dictate their every move. An Amazon worker in the Midwest described a bleak vision of the future. “We could have algorithms connected to technology that’s directly on our bodies controlling how we work,” he said. “Right now, the algorithm is telling a manager to yell at us. In the future, the algorithm could be telling a shock collar—” I laughed, and he quickly said he was only partly joking. After all, Amazon has patented tracking wristbands that vibrate to direct workers, and Walmart is testing harnesses that monitor the motions of its warehouse staff. Couldn’t you imagine a future where you have the freedom to choose between starving or taking a job in a warehouse, the worker said, and you sign a contract agreeing to wear something like that, and it zaps you when you work too slowly, and it’s all in the name of making you more efficient? “I think that’s a direction it can head, if more people aren’t more conscious, and there isn’t more organization around what’s actually happening to us as workers, and how society is being transformed by this technology,” he said. “Those are the things that keep me up at night, and that I think about when I’m in the warehouse now.”

That worker placed his hopes in unions, and in the burgeoning activism taking place in Amazon warehouses. There’s precedent for this. Workers responded to the acceleration of the last industrial revolution by organizing, and the pace of work became a standard part of union contracts.

The pace of work is only one form of the larger question these technologies will force us to confront: what is the right balance between efficiency and human autonomy? We have unprecedented power to monitor and optimize the conduct of workers in minute detail. Is a marginal increase in productivity worth making innumerable people chronically stressed and constrained to the point they feel like robots?

You could imagine a version of these systems that collects workplace data, but it’s anonymized and aggregated and only used to improve workflows and processes. Such a system would reap some of the efficiencies that make these systems appealing while avoiding the individualized micromanagement workers find galling. Of course, that would mean forgoing potentially valuable data. It would require recognizing that there is sometimes value in not gathering data at all, as a means of preserving space for human autonomy.

The profound difference even a small degree of freedom from optimization can make was driven home when I was talking with a worker who recently quit a Staten Island Amazon warehouse to take a job loading and unloading delivery trucks. He had scanners and metrics there, too, but they only measured whether his team was on track for the day, leaving the workers to figure out their roles and pace. “This is like heaven,” he told his co-workers.