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逃離算法 讀者對(duì)象:人工智能算法研究人員
本書分為三個(gè)部分。第一部分探討人工智能的“創(chuàng)造”及其在工作場(chǎng)所的應(yīng)用,收錄的5篇文章從過(guò)程、決策、變革動(dòng)力等方面進(jìn)行論述。第二部分著眼于“偽裝”人工智能的相關(guān)問(wèn)題,圍繞算法和自動(dòng)化的局限性展開討論。第三部分探討“擺脫”人工智能的相關(guān)問(wèn)題,討論重點(diǎn)轉(zhuǎn)向勞動(dòng)者為抵制工作中使用的算法和自動(dòng)化而采取的新手段。
引言 人工智能的創(chuàng)造、偽裝與擺脫
縱觀歷史,技術(shù)以各種方式塑造了工作。數(shù)字技術(shù)不斷為不同類型的工作帶來(lái)種種變革,這個(gè)過(guò)程將隨著人工智能和自動(dòng)化應(yīng)用的日益增加而進(jìn)一步深化。到目前為止,人工智能已經(jīng)在人員招聘、管理、解聘等方面得到應(yīng)用,但是人們還不太了解人工智能對(duì)勞動(dòng)過(guò)程、勞動(dòng)者以及管理者會(huì)產(chǎn)生哪些更廣泛的影響。雖然大多數(shù)平臺(tái)借助人工智能來(lái)規(guī)劃工作、管理并控制勞動(dòng)者,但有關(guān)這些過(guò)程在實(shí)踐中如何運(yùn)作的經(jīng)驗(yàn)研究并不多。 目前,學(xué)界在探討人工智能和自動(dòng)化時(shí)主要存在兩個(gè)問(wèn)題。第一個(gè)問(wèn)題是,有觀點(diǎn)認(rèn)為二者介入勞動(dòng)過(guò)程的程度史無(wú)前例。機(jī)器一直以來(lái)致力于實(shí)現(xiàn)部分勞動(dòng)過(guò)程的自動(dòng)化以提高勞動(dòng)者的產(chǎn)出,其歷史遠(yuǎn)比自動(dòng)駕駛汽車或自動(dòng)化倉(cāng)庫(kù)揀選機(jī)悠久。由此引出第二個(gè)問(wèn)題,即外界對(duì)自動(dòng)化的理解往往呈現(xiàn)出二元性:要么實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,要么不實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。人們因此更關(guān)注機(jī)器(例如新型自動(dòng)駕駛汽車的效率如何),而不是自動(dòng)化對(duì)工作和勞動(dòng)者的實(shí)際影響。自動(dòng)化主要用于增強(qiáng)勞動(dòng)過(guò)程,它不是非此即彼的關(guān)系。“增強(qiáng)”(augmentation)一詞通常意為“改進(jìn)、提高”,但本書打算挑戰(zhàn)這一定義本身乃至整個(gè)概念。雖然自動(dòng)化和機(jī)械增強(qiáng)有助于改善勞動(dòng)者的生活,但是在新自由資本主義(neoliberal capitalism)的背景下,學(xué)界普遍認(rèn)為技術(shù)將簡(jiǎn)化工作并提高組織效率,而不是產(chǎn)生后續(xù)各章討論的危險(xiǎn)和風(fēng)險(xiǎn)。 在討論這些挑戰(zhàn)時(shí),本書收錄的12篇文章,從3個(gè)方面剖析人工智能、自動(dòng)化與工作的問(wèn)題。第一部分探討“創(chuàng)造”人工智能,主要內(nèi)容包括:人工智能的發(fā)展和應(yīng)用(例如在人力資源決策方面的應(yīng)用);勞動(dòng)者因?yàn)槌洚?dāng)訓(xùn)練人工智能數(shù)據(jù)集的“人工智能訓(xùn)練師”而成為機(jī)器的資源;就勞動(dòng)者在工作場(chǎng)所的定位而言,勞動(dòng)者似乎不是直接與機(jī)器競(jìng)爭(zhēng),就是聽命于具有管理者身份的機(jī)器;以及軟件開發(fā)人員的工作。第二部分探討“偽裝”人工智能,即人工智能越來(lái)越頻繁地被用作掩蓋管理決策過(guò)程和責(zé)任的障眼法。第三部分探討“擺脫”人工智能,即圍繞人工智能和自動(dòng)化實(shí)踐構(gòu)建的系統(tǒng),著眼于正處于發(fā)展初期的和未來(lái)可能出現(xiàn)的勞動(dòng)者抗?fàn)帯? 在數(shù)字化工作研究中,有關(guān)平臺(tái)工作和零工工作的經(jīng)驗(yàn)研究與理論研究(參見本書編輯在這一領(lǐng)域的研究:Woodcock and Graham,2019;Moore and Joyce,2019)已取得重要進(jìn)展,也影響到英國(guó)的《泰勒?qǐng)?bào)告》(Taylor 2017)等政府政策。除這些批判性介入外,算法治理和人工智能增強(qiáng)工具如今被越來(lái)越多地用于對(duì)勞動(dòng)者做出決策,也頻繁見于外賣送餐和共享出行之外的其他工作。了解在實(shí)踐中運(yùn)用人工智能的方法以及抵制人工智能的手段,成為勞動(dòng)者和研究者愈發(fā)關(guān)注的內(nèi)容。針對(duì)這些迅速出現(xiàn)的問(wèn)題展開討論迫在眉睫,本書從3個(gè)方面剖析人工智能,為討論奠定了基礎(chǔ)。根據(jù)肖莎娜·祖波夫(Shoshana Zuboff)的推測(cè)(2015:82),問(wèn)題不在于社會(huì)發(fā)展沒有跟上技術(shù)發(fā)展,而在于掌握先進(jìn)技術(shù)的用戶(包括積極進(jìn)取的跨國(guó)公司、政府以及其他公共/個(gè)人行動(dòng)者):一方面,這些用戶與對(duì)手展開逐頂競(jìng)爭(zhēng),通過(guò)大舉投資人工智能的研發(fā)來(lái)分析勞動(dòng)者;另一方面,它們與對(duì)手展開逐底競(jìng)爭(zhēng),通過(guò)尋求新穎、具有創(chuàng)新性的方式來(lái)盡可能地降低工資和勞動(dòng)者的代表性。 第一部分:“創(chuàng)造”人工智能 本書第一部分主要探討人工智能的“創(chuàng)造”及其在工作場(chǎng)所的應(yīng)用,收錄的5篇文章從過(guò)程、決策、變革動(dòng)力等方面進(jìn)行論述。 第1章拋出“今天的智能勞動(dòng)者何在?”這個(gè)問(wèn)題,菲比V. 穆爾根據(jù)自己之前對(duì)量化自我所做的研究展開討論。穆爾從兩方面分析了這個(gè)問(wèn)題,一是人們期待機(jī)器具備哪種智能,二是新一代智能勞動(dòng)者的智能會(huì)因此受到哪些影響。第1章不僅介紹了這些智能勞動(dòng)者面臨的后果和所能采取的抗?fàn)幨侄,還討論了機(jī)器對(duì)自動(dòng)化和工作場(chǎng)所監(jiān)控會(huì)產(chǎn)生哪些復(fù)雜的影響。 第2章主要討論推動(dòng)人工智能發(fā)展、押注人工智能未來(lái)的行動(dòng)者,并分析使人工智能“夢(mèng)想成真”所需的大量投資(包括資本和勞動(dòng)力)。托尼·普魯格(Toni Prug)和帕什科·比利奇(Paško Bili?)采用馬克思主義的觀點(diǎn)方法進(jìn)行分析,首先聚焦于促進(jìn)人工智能投資的資本積聚和資本集中問(wèn)題。兩人特別指出,雖然人工智能有望成為應(yīng)用前景廣闊的共性技術(shù),但尚未兌現(xiàn)所承諾的結(jié)果。接下來(lái),第2章討論了資本既依賴高技能和高收入的勞動(dòng)力從事軟件開發(fā),又依賴日益隱藏和全球分散的勞動(dòng)力訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法。結(jié)合資本主義生產(chǎn)矛盾的背景,普魯格和比利奇隨后分析了人工智能發(fā)展缺乏有效監(jiān)管的問(wèn)題。這種分析的優(yōu)勢(shì)在于通過(guò)人工智能的融資和生產(chǎn)來(lái)追溯權(quán)力與剝削的關(guān)系,指出當(dāng)前人工智能的未來(lái)看似由資本主導(dǎo),事實(shí)卻未必如此。 第3章運(yùn)用馬克思主義勞動(dòng)過(guò)程理論的方法剖析外賣平臺(tái)使用的算法,并根據(jù)經(jīng)驗(yàn)證據(jù)著重論述勞動(dòng)者受到算法管理的體驗(yàn)。本杰明·赫爾(Benjamin Herr)指出:“為約束并控制勞動(dòng),資本主義勞動(dòng)過(guò)程會(huì)有意識(shí)地構(gòu)建和實(shí)施算法。”第3章圍繞外賣騎手(配送員)的工作體驗(yàn)展開討論,提醒人們迫切需要關(guān)注實(shí)踐中的技術(shù)問(wèn)題。以“自由的錯(cuò)覺”(Waters and Woodcock,2017)這一論據(jù)為基礎(chǔ),赫爾分析了算法的運(yùn)作和騎手對(duì)算法的體驗(yàn)。如果希望從批判的角度分析外賣工作,就必須理解算法如何在實(shí)踐中發(fā)揮作用。畢竟正如赫爾所言,把勞動(dòng)者組織起來(lái)以提高議價(jià)能力的出發(fā)點(diǎn)是為了勞動(dòng)者的權(quán)益,而且應(yīng)該從“(他們)對(duì)工作的認(rèn)知以及工作中應(yīng)用的技術(shù)”入手。第3章為后續(xù)章節(jié)討論勞動(dòng)者的抗?fàn)幝裣路P,給接下來(lái)的內(nèi)容提供了重要背景。 第4章聚焦生產(chǎn)和消費(fèi)之間的重疊,以此為基礎(chǔ)剖析數(shù)字技術(shù)產(chǎn)生的影響。愛德華·穆勒(Eduard Müller)首先回顧“產(chǎn)消者”(prosumer)的相關(guān)討論,思考如何在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)監(jiān)控的背景下推廣這些討論。尤其值得注意的是,第4章重拾皮埃爾·布爾迪厄(Pierre Bourdieu)提出的“慣習(xí)”(habitus)概念,并根據(jù)監(jiān)控資本主義賦予其新的內(nèi)涵,將其運(yùn)用到組織環(huán)境中。穆勒因此指出,平臺(tái)技術(shù)使工作和休閑變得越來(lái)越難以區(qū)分。數(shù)字化方面的研究往往把權(quán)力問(wèn)題擺在突出位置,這一點(diǎn)在米歇爾·?拢∕ichel Foucault)的理論中尤為明顯。而穆勒認(rèn)為,通過(guò)解構(gòu)消費(fèi)者的慣習(xí)(它在組織中扮演著越來(lái)越重要的角色),今后的研究可以從布爾迪厄的觀點(diǎn)中得到啟發(fā)。慣習(xí)的商品化代表未來(lái)研究的一個(gè)重要方向,學(xué)界因而得以從批判的角度進(jìn)一步理解數(shù)字化的變化關(guān)系。 第5章再次把注意力轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù),重點(diǎn)探討應(yīng)用于工作場(chǎng)所的人力資本分析(people analytics)。在漫長(zhǎng)的控制歷史中(無(wú)論是工作還是其他方面),人力資本分析代表“控制未來(lái)”的嘗試,把新的治理術(shù)引入其中。烏韋·沃姆布什(Uwe Vormbusch)和彼得·凱爾斯(Peter Kels)首先從批判的角度研究人力資本分析,指出這種分析方法利用自動(dòng)化和算法來(lái)篩選、分析并處理數(shù)據(jù)。兩位學(xué)者討論了人力資本分析可能應(yīng)用在人力資源管理的哪些環(huán)節(jié)以改變工作中的決策,然后繼續(xù)探討預(yù)測(cè)性人力資本分析目前的實(shí)施情況。沃姆布什和凱爾斯指出,由于包括勞動(dòng)者和管理者在內(nèi)的用戶不了解自動(dòng)化決策的過(guò)程,因此很難理解或質(zhì)疑這些決策。第5章主要討論預(yù)測(cè)性人力資本分析的局限性,特別指出這種分析方法涉及社會(huì)正;蛷(qiáng)制,卻對(duì)工作方式的多樣性視而不見。兩位學(xué)者認(rèn)為,經(jīng)濟(jì)權(quán)力由于這些實(shí)踐而集中在新興的數(shù)據(jù)專家階層,從而可能引發(fā)勞動(dòng)者抗?fàn)幓驀?yán)重的法律挑戰(zhàn)。 第二部分:“偽裝”人工智能 本書第二部分著眼于“偽裝”人工智能的相關(guān)問(wèn)題,圍繞算法和自動(dòng)化的局限性展開討論。尤其值得注意的是,已有資本假裝應(yīng)用人工智能的先例,其目的往往是博人眼球或贏得使用這種“高大上”技術(shù)的贊譽(yù),而幕后實(shí)際上仍活躍著勞動(dòng)者的身影。因此,第二部分相當(dāng)于通往人工智能希望之路盡頭的短暫之旅,由此拉開了當(dāng)代學(xué)界對(duì)人工智能主張的帷幕。 第6章主要討論如何在零工經(jīng)濟(jì)中爭(zhēng)取勞動(dòng)者的同意。呂卡·佩里格(Luca Perrig)借鑒了針對(duì)瑞士本地外賣平臺(tái)開展的經(jīng)驗(yàn)研究,他進(jìn)入5家主要的外賣平臺(tái)擔(dān)任騎手達(dá)6個(gè)月之久,并采訪了幾十位騎手和平臺(tái)經(jīng)理,還前往平臺(tái)經(jīng)理的辦公室開展了為期1個(gè)月的民族志調(diào)研。根據(jù)這些詳細(xì)的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù),佩里格再次提出布洛維(Burawoy,1979)以及其他學(xué)者提出的問(wèn)題:勞動(dòng)者為什么會(huì)努力工作?佩里格從對(duì)平臺(tái)模式的批評(píng)入手來(lái)分析這種模式在實(shí)踐中面臨的挑戰(zhàn)?紤]到外賣騎手大多數(shù)是自雇者,佩里格認(rèn)為這種不穩(wěn)定性不利于爭(zhēng)取騎手的同意,這個(gè)問(wèn)題由于平臺(tái)工作對(duì)在線交流的依賴性而進(jìn)一步復(fù)雜化。第6章從這些挑戰(zhàn)落筆,令人耳目一新。以平臺(tái)模式如何運(yùn)作而不是資本的勝利為切入點(diǎn),這一章對(duì)于平臺(tái)綜合運(yùn)用差異化配送費(fèi)、游戲化(gamification)、信息控制等手段來(lái)實(shí)現(xiàn)管理職能的自動(dòng)化著墨甚多。三種手段都是為了盡可能提高騎手的接單率。佩里格并不認(rèn)為算法已經(jīng)解決了這些問(wèn)題,他探討了作為市場(chǎng)中介的平臺(tái)能發(fā)揮哪些作用,分析了平臺(tái)如何利用自動(dòng)化來(lái)影響市場(chǎng)。 第7章致力于重新審視勞動(dòng)過(guò)程理論中技術(shù)變遷與勞動(dòng)自主性之間由來(lái)已久的爭(zhēng)論。比阿特麗斯·卡薩斯·岡薩雷斯(Beatriz Casas González)聚焦德國(guó)制造企業(yè)的兩個(gè)經(jīng)驗(yàn)性案例研究(作為研究對(duì)象的兩家企業(yè)分別來(lái)自電子行業(yè)和通信技術(shù)行業(yè)),探討技術(shù)中介如何影響勞動(dòng)者的控制感。岡薩雷斯發(fā)現(xiàn)技術(shù)主要有兩方面影響:一方面,新技術(shù)被納入直接勞動(dòng)控制策略,從而限制了勞動(dòng)者的決策和行動(dòng)范圍;另一方面,技術(shù)作為控制策略的組成部分,依賴勞動(dòng)者的能動(dòng)性。這些不同的變革動(dòng)力存在于同一工作場(chǎng)所,可能引發(fā)矛盾和壓力,勞動(dòng)者不得不自行解決,但他們并不認(rèn)為自己的工作會(huì)因此受到更多控制。由此引出如何理解技術(shù)中立的重要問(wèn)題。第7章強(qiáng)調(diào),無(wú)論是了解當(dāng)今資本統(tǒng)治的再生產(chǎn)如何運(yùn)作還是如何打破資本統(tǒng)治,掌握技術(shù)如何影響勞動(dòng)者的控制感都很重要。 第8章聚焦自動(dòng)化能否獲得客戶信任的問(wèn)題,圍繞智利銀行業(yè)一個(gè)豐富的案例研究展開討論,包括長(zhǎng)達(dá)13年的勞動(dòng)力市場(chǎng)數(shù)據(jù)、36次訪談以及為期8年的民族志調(diào)研。喬治·博卡多(Giorgio Boccardo)的注意力集中在智利銀行業(yè)的勞動(dòng)過(guò)程,后者與其他國(guó)家銀行業(yè)的勞動(dòng)過(guò)程有相似之處。他從銀行業(yè)內(nèi)部技術(shù)變遷的長(zhǎng)期趨勢(shì)入手探討自動(dòng)化問(wèn)題,然后把銀行業(yè)勞動(dòng)過(guò)程的特異性放在實(shí)踐中進(jìn)行分析。第8章重點(diǎn)討論了自動(dòng)化在銀行與客戶之間生產(chǎn)和再生產(chǎn)信任方面的界限和局限性,揭示出自動(dòng)化在實(shí)踐中的復(fù)雜性。博卡多指出,應(yīng)該將自動(dòng)化置于現(xiàn)有的權(quán)力關(guān)系中,如果工會(huì)可以改變這些關(guān)系,就能為自動(dòng)化帶來(lái)積極的結(jié)果。 第三部分:“擺脫”人工智能 本書第三部分探討“擺脫”人工智能的相關(guān)問(wèn)題,討論重點(diǎn)轉(zhuǎn)向勞動(dòng)者為抵制工作中使用的算法和自動(dòng)化而采取的新手段。第三部分之所以被冠以“擺脫”之名,是為了提醒讀者注意勞動(dòng)者為抵制技術(shù)而進(jìn)行的漫長(zhǎng)且復(fù)雜的斗爭(zhēng)。這部分收錄的文章并沒有沿襲“搗毀機(jī)器”(machine breaking)的老套路,而是致力于探討勞動(dòng)者如何抵制新的生產(chǎn)關(guān)系。抵制生產(chǎn)關(guān)系可能與抵制技術(shù)直接有關(guān),但也不能忽視勞動(dòng)過(guò)程中對(duì)管理的廣泛抵制。第三部分各章以前兩部分的論點(diǎn)為基礎(chǔ),圍繞構(gòu)建這些技術(shù)的方式以及它們?cè)趯?shí)際應(yīng)用中出現(xiàn)的“偽造”方面的差距展開論述。本書由此過(guò)渡到勞動(dòng)者的斗爭(zhēng)——既包括他們的抗?fàn)幨侄,也包括他們(cè)谛颅h(huán)境中重塑自身?xiàng)l件的方法。 第9章主要討論平臺(tái)配送工作,亞當(dāng)·巴杰(Adam Badger)從這類工作的悠久歷史入手來(lái)研究如何運(yùn)用各種技術(shù)管理配送勞動(dòng)過(guò)程。配送工作的平臺(tái)化既源于人工智能技術(shù)的發(fā)展,也源于股東投資的利益。巴杰根據(jù)斯?fàn)柲崛耍⊿rnicek,2017)對(duì)平臺(tái)資本主義的分析來(lái)解構(gòu)平臺(tái),通過(guò)自己深入英國(guó)倫敦配送行業(yè)一線開展的民族志調(diào)研進(jìn)行批判性分析。他比較了兩家互為競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的配送平臺(tái),強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)生成對(duì)商業(yè)模式的重要性。田野調(diào)查的結(jié)果顯示了配送員如何應(yīng)對(duì)勞動(dòng)過(guò)程中的矛盾:為盡可能增加收入,他們往往會(huì)選擇“應(yīng)用多開”(multi-apping),即注冊(cè)多個(gè)不同的平臺(tái)并同時(shí)登錄。巴杰指出,既要注意罷工和抗議活動(dòng)中存在的明顯抗?fàn),也要注意勞?dòng)者在日常工作中質(zhì)疑算法的微觀實(shí)踐。 第10章結(jié)合勞動(dòng)過(guò)程理論和人機(jī)交互的見解進(jìn)行討論。有關(guān)監(jiān)視和自我跟蹤的許多批判性論述著眼于技術(shù)如何增強(qiáng)勞動(dòng)過(guò)程的管理,而瑪爾塔·E. 切基納托(Marta E. Cecchinato)、桑迪·古爾德(Sandy Gould)與弗雷德里克·哈里·皮茨(Frederick Harry Pitts)致力于思考數(shù)據(jù)采集、聚合與管護(hù)是否存在新的集體實(shí)踐。因此,三位學(xué)者討論能否“擺脫”技術(shù)的初始用途,代之以可能具有解放性質(zhì)的用途。討論內(nèi)容不僅包括技術(shù)的各種管理用途,也包括自我跟蹤的個(gè)性化用途。第10章還剖析了“逆向監(jiān)視”(sousveillance)的概念,可以視其為一種自下而上的倒置監(jiān)視,即勞動(dòng)者監(jiān)督管理者,而不是管理者監(jiān)督勞動(dòng)者。 第11章聚焦送餐工作的勞動(dòng)過(guò)程。海納·海蘭(Heiner Heiland)和西蒙·紹普(Simon Schaupp)采用以下手段開展研究:作為外賣平臺(tái)戶戶送(Deliveroo)和食速達(dá)(Foodora)的騎手在德國(guó)6座不同城市進(jìn)行了為期8個(gè)月的參與式觀察;對(duì)7座不同城市的騎手進(jìn)行了47次訪談;開展在線調(diào)查;分析論壇和聊天群的內(nèi)容。兩位學(xué)者收集的數(shù)據(jù)表明,雖然平臺(tái)致力于完全控制勞動(dòng)過(guò)程并實(shí)現(xiàn)騎手的原子化,但是從騎手的角度來(lái)看,平臺(tái)的企圖并未得逞。騎手之間通過(guò)面對(duì)面交流和在線交流工具保持經(jīng)常性聯(lián)系,兩位學(xué)者認(rèn)為這些交流形式奠定了團(tuán)結(jié)和集體行動(dòng)的基礎(chǔ)。為抵制原子化,騎手們已經(jīng)掌握了在勞動(dòng)過(guò)程中自組織的方法。海蘭和紹普指出,交流本身不足以培養(yǎng)集體團(tuán)結(jié)。在實(shí)踐中,集體斗爭(zhēng)源自勞動(dòng)者的自組織和激進(jìn)的工會(huì),更傳統(tǒng)的工會(huì)隨后才開始介入。針對(duì)人工智能已經(jīng)可以解決勞動(dòng)過(guò)程中的資本控制問(wèn)題,第11章自始至終對(duì)此持批判態(tài)度。 第12章致力于梳理外賣平臺(tái)的算法管理與抗?fàn)帉?shí)踐之間的關(guān)系。喬安娜·布羅諾維卡(Joanna Bronowicka)和米蕾拉·伊萬(wàn)諾娃(Mirela Ivanova)對(duì)德國(guó)柏林的戶戶送和食速達(dá)騎手進(jìn)行了深入的田野調(diào)查,根據(jù)收集的數(shù)據(jù)分析騎手如何“擺脫”算法。在兩人看來(lái),算法管理給騎手的勞動(dòng)過(guò)程帶來(lái)了3種額外的壓力,即信息隱瞞、反饋機(jī)制缺失、依賴數(shù)據(jù)的績(jī)效控制方法。勞動(dòng)過(guò)程中的這些緊張關(guān)系使作為研究對(duì)象的外賣騎手發(fā)展出一系列抗?fàn)帉?shí)踐:第一,他們?cè)噲D“猜測(cè)算法”以理解平臺(tái)所做的決策,猜測(cè)過(guò)程成為騎手們共同參與的集體過(guò)程;第二,他們?cè)O(shè)法“鉆系統(tǒng)的空子”以規(guī)避算法規(guī)則;第三,他們對(duì)工作進(jìn)行重構(gòu),在管理者(或算法)的視線之外尤其容易產(chǎn)生集體不滿;第四,他們通過(guò)集體抗議和罷工直接質(zhì)疑算法決策過(guò)程。 [英] 菲比·V.穆爾(Phoebe V. Moore) 英國(guó)萊斯特大學(xué)商學(xué)院副教授,德國(guó)柏林社會(huì)科學(xué)中心研究員,著有《不穩(wěn)定中的量化自我:工作、技術(shù)和重要的東西》(The Quantified Self in Precarity: Work, Technology and What Counts)。
[英] 杰米·伍德科克(Jamie Woodcock) 倫敦的一名研究員,研究主題為勞動(dòng)力、工作、零工經(jīng)濟(jì),著有《零工經(jīng)濟(jì)》(The Gig Economy)。 引言 人工智能的創(chuàng)造、偽裝與擺脫
第一部分 “創(chuàng)造”人工智能 第1章 今天的智能勞動(dòng)者何在? 第2章 資本、勞動(dòng)與監(jiān)管之間的人工智能 第3章 外賣騎手 第4章 數(shù)字化產(chǎn)消合一、監(jiān)控、區(qū)隔 第5章 預(yù)測(cè)的力量
第二部分 “偽裝”人工智能 第6章 在零工經(jīng)濟(jì)中爭(zhēng)取勞動(dòng)者的同意 第7章 自動(dòng)化和自主性? 第8章 自動(dòng)化能否獲得客戶信任?
第三部分 “擺脫”人工智能 第9章 歷久彌新 第10章 工作中的自我跟蹤和逆向監(jiān)視 第11章 擺脫數(shù)字原子化 第12章 抵制“算法老板” 參考文獻(xiàn)
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