算法如何控制工作者？
凱洛格管理學院
2024-08-29
公司越來越依賴機器監控和評估工作者的表現，這意味著什么？
在其新書《看不見的籠子：算法如何控制工作者》（Inside the Invisible Cage: How Algorithms Control Workers）的序言中，凱洛格管理學院的管理與組織助理教授哈特姆·拉赫曼描述了如何使用算法來評估工作者的表現。這種評估通常缺乏透明度，使工作者無從得知自己如何被評分。
TalentFinder等平臺使用的算法評級系統不夠透明，卻日益受到招聘員工的公司所依賴，讓這些平臺把高技能工作者控制在一個“看不見的籠子”里：在這種環境中，組織將工作者的行為規范和指導方針嵌入不透明的算法中，這些算法會發生變化，而不會向工作者提供通知、解釋或追索權。這標志著市場和組織試圖對人進行分類和最終控制的方式發生了深刻的轉變。
泰拉在TalentFinder上完成她的最新項目后，緊張地刷新著她的瀏覽器，收到了經理的如下反饋：“她速度快、準確無誤、容易合作?！边@是一條簡明扼要、積極正面的評論。但是泰拉現在不得不等待。她再次點擊“刷新”，等著看TalentFinder的算法會在何時以及如何更新她的評級評分。對于初次使用者來說，很多事情都取決于算法的裁決：比如獲得更高的工資、得到更有聲望客戶的注意，以及在搜索結果中獲得可見度等等。
但問題是泰拉無法知道控制她在TalentFinder上可見度和成功的算法是如何運作的。她無從得知算法的標準、標準如何加權，甚至不知道算法何時會更新她的評分。在第十次刷新頁面但是毫無結果后，泰拉關閉了視窗，琢磨這個控制著她命運的不可知算法。沮喪之余，她轉而使用她所知道的最佳方式表達自己的困境，她寫了一首詩：
算法，
沒有人能夠解釋；
嘗試破解，
白費力氣。
非升即降，
看不到任何理由；
接受與否，
你都不會贏得這場戰斗。
所以工作再工作，
別管那些神神秘秘；
琢磨算法，
是一條通往痛苦之路。
泰拉的詩并非夸張。無論是經驗豐富或初入職場的工作者、評分高或評分低的工作者，還是位于不同國家的工作者，都報告了TalentFinder的算法給他們帶來的類似困惑。有時算法會提高他們的評級評分，有時會降低，有時則毫無變化。這些結果對工作者在TalentFinder上找工作的能力產生了重大的影響，但是要破解算法如何做出決定，卻令人抓狂。正如泰拉所言，這是“一條通往痛苦之路”。
《看不見的籠子》一書探討了組織對于算法的使用如何讓我們重新審視泰拉以及數百萬名使用在線就業市場平臺（例如Upwork、TopCoder、Gigster）找工作的其他高技能工作者所受到的控制。在過去二十年來，在線就業市場平臺的爆炸式增長改變了工作的性質。2021年，美國有超過4,000萬人使用在線就業平臺找工作。相比之下，根據最近的估計，美國行業中雇員最多的零售業擁有360萬名工作者。事實上，如果把美國五大職業加在一起，人數仍然不及使用在線就業平臺找工作的人數。
問題不僅在于許多人使用在線就業平臺找工作，更在于這些平臺改變了組織和工作者相互尋找以及進行合作的方式。這些平臺的目標是創建一個就業“亞馬遜”：一個讓組織和個人點擊按鈕，便能夠即時獲取世界各地頂尖人才的平臺。比如，組織可以利用在線就業平臺雇傭世界各地的高技能工作者，例如軟件工程師、平面設計師、數據科學家、工程師、建筑師，甚至律師和醫生，來完成主要是非結構化的知識密集型項目。隨著新冠疫情導致遠程工作急劇增加，在線就業市場平臺的吸引力更是水漲船高。
算法推動了在線就業市場平臺的發展。數以百萬計的參與者在平臺上注冊，平臺不可能把每個工作機會與技能、工資和時間安排適合該職位的工作者進行單獨匹配。與之相反，這些平臺使用算法將組織和客戶與工作者相互匹配，就像YouTube或Netflix使用算法把觀眾的興趣與視頻內容相匹配一樣。但我認為，平臺使用這些算法遠不只是將工作與工作者進行匹配。
本書認為，算法讓平臺能夠把高技能工作者控制在一個“看不見的籠子”里：在這種環境中，組織將工作者的行為規范和指導方針嵌入不透明的算法中，這些算法會發生變化，而不會向工作者提供通知、解釋或追索權。這個看不見的籠子為平臺組織提供可預測性，因為他們可以使用算法更有效地收集數據，并在全球范圍內對哪些工作者受到獎懲進行監控、評估和分類。與此同時，看不見的籠子里的不透明的動態算法讓工作者的生活變得更難預測，因為他們不知道哪些行為會得到獎勵，哪些行為會受到懲罰。我的研究表明，工作者被困在這個看不見的籠子里，因為平臺組織的算法控制著工作者在平臺內外獲得工作的能力。結果是像泰拉這樣的工作者在很大程度上認為努力遵守不透明算法是他們唯一的選擇，盡管理論上他們能夠隨時離開這個平臺。因此，看不見的籠子這個概念反映了工作者必須如何應對一套不斷變化且不透明的算法，這些算法控制著他們在就業市場內部和就業市場之間的工作機會和成功。
平臺利用管理其活動的薄弱的機構監督和法規，通過隱蔽的數據收集、處理和實驗來培養和利用權力與信息的不對稱，從而維持這個看不見的籠子。這些不對稱對平臺組織和工作者都具有重大的影響。本書的一個主要發現是，算法對工作者尋找和完成工作的方式尤其具有破壞性；對那些擁有大學和高等學位的工作者更是如此，而這些人長期以來一直被認為不會受到技術顛覆的影響。這個論點主要來自于在TalentFinder（化名）上進行了六年的種族學數據收集，TalentFinder是世界上最大的高技能工作在線就業市場平臺之一。
更廣泛地說，看不見的籠子標志著市場和組織試圖對人進行分類和最終對人進行控制的方式發生了深刻的轉變。在過去，市場和組織根據諸如教育、性別、地點和年齡等群體特征對人進行分類（比如，居住在芝加哥的20多歲擁有工程學位的女性）。但我的分析表明，組織可以使用算法根據更細致的個人層面數據對他們進行分類，試圖比“看不見的籠子”里的人更“了解”他們自己。我的研究表明，定義算法應該“了解”工作者的哪些信息是一種組織決定，它揭示了組織的優先事項以及希望重視（或者貶低）什么。傳統上，高技能工作者對自己的評估和排名有一定程度的控制權，但是在無形的籠子里，組織利用算法把這種控制權轉移到自身，同時剝奪了工作者影響或質疑這種控制權轉移后果的能力。具體而言，組織收集人們的數據，使用各種算法評級、排名和類別對他們進行動態分類。人們無法驗證所收集的數據，并且可能難以理解算法如何或為何以給定方式對它們進行分類。與以前在官僚組織或市場環境中使用的控制形式不同，看不見的籠子無處不在，但是不透明并且不斷變化，讓工作者難以擺脫。
本書研究使用算法來控制高技能工作的影響，超越了當前主要集中在平臺的算法如何促成低薪工作（例如Uber、Instacart和Amazon Mechanical Turk）的學術研究。在低薪環境中，組織使用算法推動工作者走向標準化行為，展示出增強的泰勒主義（Taylorism）。相比之下，在看不見的籠子里，平臺組織不希望工作者琢磨算法或理想行為，而是鼓勵工作者表現得“自然”，這樣它就能夠根據工作者的行為“客觀地”對他們進行分類、排名和推薦。在選擇哪些信息是客觀的、可以衡量的和有價值的過程中，組織的算法將某些工作者的特征和選擇具體化，同時消除了高技能工作中固有的復雜性和不可預測性。因此，隨著組織越來越多地使用算法為看不見的籠子里的人做出重要決定（比如決定誰可以租房和買房、誰應該進監獄、誰應該受雇），這種控制形式越來越多地決定我們的機會，并且不允許我們了解或應對那些控制我們成功的因素。（財富中文網）
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