文| 楊 杰

上班族這群時間管理大師們，往往能在上班的時間中擠出一半的時間來“摸魚”：在距離上班時間的最后一分鐘打卡，午飯時間未到就打開各大外賣APP，工作思路受阻就去洗手間美其名曰獲取靈感，在領導視察時能夠熟練操作ALT+Tab快捷鍵切換界面，在0.1s 內切換工作狀態(tài)。上班族想盡辦法去獲取“摸魚快感”，卻不知道這種行為，已經(jīng)給公司帶來了巨大損失。根據(jù)美國的一些公司統(tǒng)計，在8小時的工作制里，其實員工有產(chǎn)出的時間只有3 小時，美國每年有4000 億美元被員工們摸魚摸掉。為了制止摸魚現(xiàn)狀，AI監(jiān)工應運而生。

監(jiān)工軟件參與管理

美國的一家公司設計了一款叫做Enaible 的監(jiān)工軟件，這款軟件安裝在員工的電腦里就可以一直在后臺運行，收集員工工作中的細節(jié)數(shù)據(jù)后提供給公司。在員工使用電腦的時候，操作系統(tǒng)都會以日志的形式，對應用軟件的操作流程進行記錄。打開文檔、內容是什么、上網(wǎng)瀏覽哪些網(wǎng)頁都會留下使用痕跡，將監(jiān)控軟件裝在計算機里賦予它操作系統(tǒng)里面的各種權限，AI 監(jiān)工就能夠把辦公中操作電腦所留下的各種數(shù)據(jù)都收集起來進行融合處理，形成計算機可理解的表達。因為AI 監(jiān)工記錄下來的數(shù)據(jù)會有圖片、文字、視頻、音頻以及各種的符號數(shù)據(jù)，因此還會用到模式識別、自然語言處理、語音識別、數(shù)據(jù)挖掘、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合等AI領域的最新技術。

軟件還使用了一個名為Trigger-Task-Time 的算法，算法會根據(jù)郵件或者電話，來判斷員工要完成什么任務，以及計算這些任務花了多長時間來完成，隨后，算法會根據(jù)這些數(shù)據(jù)，給員工的工作效率打分。AI 監(jiān)工核心的部分，不是數(shù)據(jù)而是Trigger-Task-Time的算法部分，監(jiān)督光靠大量的數(shù)據(jù)是不夠的，必須還要有很多，專業(yè)領域知識的積累，并找到有效的知識融合的方法。

據(jù)Enaible 官網(wǎng)介紹，這家公司的創(chuàng)始人，擁有20年的“CEO教練”經(jīng)驗。也正是有這樣的職業(yè)背景，讓AI監(jiān)工軟件除了評判員工外，還有一個領導力推薦算法給老板們提建議，自動找出員工工作中的問題、提高效率。除了Enaible外，美國的另一家公司還開發(fā)了一款名叫大腦（CEREBEAL）的軟件，這款軟件可以記錄員工的網(wǎng)頁瀏覽、郵件記錄、聊天和鍵盤使用歷史定期截屏。如果員工沒有工作效率瀏覽，系統(tǒng)就會推測是不是他在購物網(wǎng)站上停留太久。

隨著AI監(jiān)工軟件的陸續(xù)推出，上班族的“摸魚”時代將會被終結，但是在不少員工眼里AI 監(jiān)工正在扮演著飯碗殺手的角色，而且是不近人情的。

不近人情的AI監(jiān)工

總部位于紐約曼哈頓的，美國科技在線媒體The Verge，披露了互聯(lián)網(wǎng)商務巨頭——亞馬遜集團，使用AI監(jiān)工監(jiān)控員工的細節(jié)。亞馬遜用先進、尖端的人工智能，實現(xiàn)了當年種植園監(jiān)工和流水線工頭們，用皮鞭和鐵管才能勉強實現(xiàn)的目標——迫使一線員工像牛馬一樣，不停止地工作、工作、工作。據(jù)這家媒體稱，亞馬遜制訂了，苛刻的一線員工目標管理規(guī)范，要求員工必須一絲不茍地處理每個訂單，并為此制訂了特有的生產(chǎn)基數(shù)指標，基于客戶要求給每個員工定時、定量、定速，甚至定位。亞馬遜最初給物流倉儲員工，設定了每小時打包80件的，生產(chǎn)基數(shù)指標，后根據(jù)AI 分析提升至120件，這令員工們不堪重負，如果員工未能達到生產(chǎn)基數(shù)指標，或者是達到指標但是所耗時間太長，次數(shù)太多，AI監(jiān)工都會自動生成警告，并且在幾次警告后，實現(xiàn)自動解雇。

解雇功能并不是唬人的擺設，The Verge 表示，僅亞馬遜巴爾的摩倉庫，2017 年8 月至2018 年10 月 的一年多時間里，就因此被解雇了約300人，占全倉庫2500 多雇員總數(shù)的12%。消息傳出，輿論嘩然，亞馬遜在公關中辯稱：AI 監(jiān)工僅僅是督促和幫助工人達標的一種手段，表示AI 監(jiān)工系統(tǒng)，不會直接完成整個解雇程序，最終決定是否解雇的，仍然是管理人員，而且他們會先被送去培訓。亞馬遜方面稱，被AI監(jiān)工篩選出的末位5%，將被納入強制培訓之列。這一辯解，并不能打消外界鋪天蓋地的質疑：按照The Verge 的估算，每年因AI 監(jiān)工系統(tǒng)，遭解雇的員工占比高達10%上下，亞馬遜總共，有75 個配送中心，有全職員工逾12.5萬，照此計算每年被AI末位淘汰，丟飯碗的員工不下幾千人，更多員工則被這種看不見、卻無處不在的“電子皮鞭”驅趕得疲于奔命。

造成問題的核心是人

曾經(jīng)被認為，是提高工作效率的法寶，何以變成了殘忍的“飯碗殺手”？亞馬遜的辯詞里提到，造成這一切的關鍵不是AI技術，而是人——將AI作為監(jiān)工的決策者是人，決定AI 監(jiān)督尺度的是人，應對員工投訴和公關危機的同樣是人。AI 技術在亞馬遜事件中，背離了提高勞動效率的初衷，反而成為加大勞動工作者的壓力，說到底是人的責任，是亞馬遜的決策者，制造了智能監(jiān)控人工這個“《1984》式”的黑色幽默領域。

幾乎世界上所有的老板，都在思考同一件事：怎么能讓員工，盡可能全身心投入到工作當中。但是，AI 監(jiān)工目前不論是技術和監(jiān)管、法律法規(guī)方面都不完善，并不能作為最終裁員的審核標準。根據(jù)調查顯示，社會心理因素才，是決定人工作積極性的第一因素，要想提高工作效率、提升士氣，就需要傾聽員工的聲音并做出回應，創(chuàng)造一種讓員工信任的環(huán)境，讓員工覺得自己值得信賴，員工才能盡職盡責的工作。

未來AI監(jiān)工若想長遠發(fā)展，也應該變得更人性化一些，也就是算法模型設計得更個性化一些，比如：通過捕捉員工的表情、動作等方面的變化，并通過大數(shù)據(jù)的蛛絲馬跡，去發(fā)現(xiàn)員工狀態(tài)、情緒、身體健康等方面的，異常和變化，把這些數(shù)據(jù)也融入到，模型算法的決策中去。畢竟AI監(jiān)工只可以作為，企業(yè)管理的一種手段，重視員工本身，才是企業(yè)發(fā)展的根本來源。