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大數據文摘出品

來源：Wired

編譯：周熙

為Uber Eats和Uber工作的BAME(非白人種：黑人，亞裔和少數族裔)快遞員聲稱，該公司有缺陷的識別技術讓他們失去了生計。

Uber Eats的快遞員表示，他們被解雇了，因為該公司的 "種族歧視 "面部識別軟件無法識別他們的臉。Uber將該系統描述為 "照片比對 "工具，提示快遞員和司機拍攝一張自己的照片，并與公司數據庫中的照片進行比對。

14名Uber Eats快遞員與WIRED分享了證據，顯示了該技術無法識別他們的臉。在他們所拍的自拍未能通過公司的 "實時身份檢查 "后，他們受到了被解雇的威脅，賬戶被凍結或被永久解雇。另一位因自拍功能無法工作而被解雇。工會稱，這個問題已經影響到全國各地無數的Uber Eats快遞員以及私人雇傭司機。

進行了數千次配送并擁有100%滿意率的派送員說，他們突然被從平臺上刪除，他們聲稱這個過程是自動的，沒有任何上訴的權利。在給公司的留言中，許多人懇求要回自己的工作。他們每個人都收到了同樣的回復，稱他們的解聘是 "永久的、最終的"，Uber希望他們能 "理解這個決定的原因"。

William平均每天工作16個小時，每周六到七天為Sheffield(謝菲爾德)的Uber Eats送餐，直到2020年10月他在自拍檢查后被阻止訪問他的賬戶。他說："我整天都在嘗試給他們發信息，但他們每次都只是給我同樣的復制答案。"

他說："我只從Uber Eats賺錢。我用這些錢來支付我的賬單，我的房租，我的汽車保險，我的食物，我的手機，一切的一切。"。他說他被迫借了1000英鎊來支付當月的賬單。在他聯系了英國獨立工人工會(IWGB)，隨后該工會給Uber發信威脅要公開其行為后，該公司才肯撤回其軟件的裁決。

Uber表示，快遞員在提交實時自拍時，可以在人工智能和人工驗證之間進行選擇，但快遞員表示，如果他們選擇后者，沒有人可以推翻軟件可能犯下的錯誤。David登錄該應用時，為了準備面試刮了胡子。當他提交自拍時，應用程序表示照片不是他的，并要求大衛在24小時內提供替代他的快遞員的信息，否則有可能被解雇。

David說："我試著通過官方路線，但它顯示的都是提供替補人員的信息選項。沒有辦法告知他們有問題。"雖然記者給Uber的新聞團隊打了一個電話，阻止了他的賬戶被永久關閉，但很多人就沒有那么幸運了。

William和David和其他受影響的快遞員一樣，被指控將他們的班次非法轉包給他人。雖然他們作為獨立承包商的身份允許Uber Eats快遞員轉包工作，但有人擔心將工作交給那些沒有經過背景調查或不能合法工作的人。為了阻止這種情況的發生，去年4月，Uber在人們打開應用時增加了一個信息驗證步驟。快遞員和司機需要自拍一張照片，以證明他們是當前登錄的用戶。

當快遞員提交自己的臉部照片時，Uber會使用微軟的人臉匹配軟件來驗證他們的身份。但是這類軟件在識別皮膚較黑的人時有失敗的記錄。2018年，Uber使用的類似版本的軟件被發現，對于皮膚較深的女性面孔，失敗率為20.8%。對于深色皮膚的男性面孔，Uber Eats的絕大多數司機都是男性，而且很多都是來自BAME，占比達6%。對于白人男性來說，這個數字是0%。

一項對189種不同的面部識別系統的研究發現，所有這些系統在識別非白人面孔時的表現都明顯差了很多，有時差了十倍甚至一百倍。還有就是，在實驗室里能用的東西，在現實世界中并不總能表現如期。Uber司機拍攝的自拍會是質量較低的圖像，使用較舊的手機，通常是在光線不好的地方，這些條件與這些程序所訓練的專業工作室圖像相差萬里。

"沒有一種面部識別軟件能在不同種族間表現相同。這種技術并不存在。" University of Essex專門研究面部識別軟件的社會學家Peter Fussey教授解釋道。"如果你把這種技術引入到一個已經不平等的環境中，只會加劇這種情況，放大種族不平等。"

Uber的一位發言人強調，公司需要驗證檢查以防止 "潛在的欺詐行為"。該發言人稱，任何將合作伙伴從平臺上刪除的決定 "總是涉及人工審查"，"任何被刪除的人都可以聯系我們，對該決定提出上訴"。該發言人沒有評論Uber是否曾經做過任何審計，研究其驗證系統的準確性。微軟沒有回應關于其技術失敗率做出評論的請求。

IWGB(大不列顛獨立工作者聯合會)的主席Alex Marshall說："這是這些工人最擔心的上班問題，而且我們肯定會看到更多數量的BAME社區受到影響。這絕對是間接的種族主義。" 他說，司機們正在轉向食物銀行和收容所，因為他們在失去應用上的工作權后，無力支付房租和賬單。他說，一名司機甚至不得不 "在墓地搭帳篷"。

IWGB表示，由于gig economy(零工經濟：市場特點是短期合同或自由職業者占主導地位，而不是長期工作)中的從業快遞員缺乏不被解雇的法律框架，法院很難立案，但它正在爭取在個案基礎上扭轉解雇，并推動向議會提交Early Day Motion(早日動議：在英國議會提前結束工作的某天正式提出供今后討論的議會動議。其主要目的是提請議會注意某一特定議題)。

Uber已經因為使用面部識別技術而被起訴。2019年，美國一名黑人司機發起索賠，稱在 "漆黑 "的環境下，自拍軟件無法識別他，而被解雇，這迫使他手動提高他所有照片的亮度。

WIRED采訪的所有Uber Eats司機都表示，他們和他們認識的人都沒有找人代過班，而且他們的收入太少，這樣做沒有意義。"我們大多數因代班而被解雇的成員每周工作60小時，但仍然入不敷出，" Marshall說。"他們何德何能會把自己的賬戶借給別人?"

非法轉包作為此類問題的一個結癥是因為趨嚴的法規。作為恢復優步(Uber)在倫敦運營的私家出租車牌照的交易的一部分，倫敦交通局(TfL)向該公司施加壓力，要求其打擊非法轉包，以保護人們免受無證駕駛員的傷害。

Uber的面部識別系統不僅適用于Uber的工人，也適用于子公司Uber Eats。TfL的發言人強調，2018年底至2019年初，倫敦有43名未經授權的Uber司機進行了1.4萬次出行，同時強調其對欺詐行為的擔憂得到了首席治安官的支持。該決定的批評者指出，這43名司機占當時在倫敦運營的4.5萬名持證Uber司機的一小部分。

Uber并不是唯一一家向這一領域擴張的公司。去年12月，同為打車公司的Bolt在新一輪融資中籌集了1.5億歐元，以實現類似Uber使用的人工智能和司機面部識別檢查。

相關報道：https://www.wired.co.uk/article/uber-eats-couriers-facial-recognition

【本文是51CTO專欄機構大數據文摘的原創譯文，微信公眾號“大數據文摘（ id: BigDataDigest）”】

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