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AI化身監工,上班還能摸魚嗎?

人工智能 深度學習
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。

 俗話說“上班摸魚一時爽,一直摸魚一直爽。”

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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。

上班族想盡辦法去獲取“摸魚快感”,卻不知道這種行為已經給公司帶來了巨大損失。

根據美國的一些公司統計,在8小時的工作制里,其實員工有產出的時間只有3小時,美國每年有4000億美元被員工們摸魚摸掉。

為了“制止”摸魚現狀,AI監工應運而生。

 

AI化身監工

美國的一家公司設計了一款叫做Enaible的監工軟件,這款軟件自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數據后提供給公司。

在員工使用電腦的時候,操作系統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、上網瀏覽哪些網頁都會留下使用痕跡,將監控軟件裝在計算機里,賦予它操作系統里面的各種權限,AI監工就能夠吧辦公中操作電腦所留下的各種數據都收集起來,進行融合處理,形成計算機可理解的表達。因為AI監工記錄下來的數據會有圖片、文字、視頻、音頻以及各種的符號數據,因此還會用到模式識別、自然語言處理、語音識別、數據挖掘、多模態數據融合等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,隨后算法會根據這些數據給員工的工作效率打分。

AI監工最核心的部分不是數據而是Trigger-Task-Time的算法部分,監督光靠大量的數據是不夠的,必須還要有很多專業領域知識的積累,并找到有效的知識融合的方法。

據Enaible官網介紹,這家公司的創始人擁有20年的“CEO教練”經驗。也正是有這樣的職業背景,讓AI監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害開發了一款名叫大腦(CEREBEAL)的軟件,這款軟件可以記錄員工的網頁瀏覽、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,系統就會推測是不是他在購物網站上停留太久。

隨著AI監工軟件的陸續推出,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監工

近日總部位于紐約曼哈頓的美國科技在線媒體The Verge披露了互聯網商務巨頭——亞馬遜集團使用AI監工監控員工的細節,亞馬遜用最先進、最尖端的人工智能,實現了當年種植園監工和流水線工頭們用皮鞭和鐵管才能勉強實現的目標——迫使一線員工像牛馬一樣不停止地工作、工作、工作。

據這家媒體稱,亞馬遜制訂了苛刻的一線員工目標管理規范,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“生產基數指標”,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“生產基數指標”,后根據AI分析提升至120件,這令員工們不堪重負,更加重要的是如果員工未能達到“生產基數指標”或者是達到指標但是所耗時間太長,次數太多,AI監工都會自動生成警告,并且在幾次警告后實現“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多雇員總數的12%。

消息傳出,輿論嘩然,亞馬遜在公關中辯稱,AI監工“僅僅是督促和幫助工人達標的一種手段”,表示AI監工系統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監工系統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,擁有全職員工逾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。

 

AI不是核心 人才是

曾經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作為監工的決策者是人,決定AI監督尺度的是人,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,反而成為了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監工”目前不論是技術和監管、法律法規方面都不完善,并不能作為最終裁員的審核標準。

根據調查顯示: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,就要需要傾聽員工的聲音并作出回應,創造一種讓員工信任的環境,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監工”若想長遠發展,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,并通過大數據的蛛絲馬跡去發現員工狀態、情緒、身體健康等方面的異常和變化,并且把這些數據也融入到模型算法的決策中去。畢竟“AI監工”只可以作為企業管理的一種手段,重視員工本身才是企業發展的根本來源。

責任編輯:華軒 來源: 人民數字 Fintech
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