文 / 玛丽· L.格雷、西达尔特·苏里译 / 左安浦
真正驱动许多手机应用程序、网站和人工智能（AI）系统运行的竟是人类的劳动力，但我们很难发现——事实上，这些劳动力往往是被故意隐藏起来的。这是个不透明的雇佣世界，我们称之为“幽灵工作”（ghost work）。
想想你最近一次在网上搜索。也许是一则热门新闻话题、最喜爱球队的最新消息，或是新鲜出炉的名人八卦。你有没有想过，为什么搜索引擎返回的图片和链接既不包含少儿不宜的成人内容，也不是完全随机的结果？毕竟，所有的生意，无论是不是合法，做在线广告时都希望自己的网站在搜索中排名靠前。
或者想想你最近一次浏览 Facebook、Instagram 或 Twitter。这些网站都有“无暴力图片”和“无仇恨言论”政策，这些政策是如何执行的？在互联网上，所有人都畅所欲言，只要有机会，人们就会说出各种各样的话。那为什么我们看到的内容是净化过的呢？答案是，人类和软件的协同工作为你和我这样的用户提供着看似自动化的服务。
除了一些基本的决策，今天的人工智能必须依赖人类的参与才能运行。无论是发送相关的新闻提要，还是执行复杂的短信比萨订单，当人工智能出错或无法完成任务时，数以千计的企业会悄悄找人力完成这些项目。这条新的数字流水线把分散在各处的工人汇集起来，形成集体劳动力，而流水线上运转着的不是产品零件，而是一个个项目。
这条流水线不分昼夜地运行，横跨多个经济部门。事实上，就业本身正在发生更大规模也更深刻的重组，影子劳动力的崛起只不过反映了这一趋势。这种按需型的就业还有待分类，本质上我们不能断定它是好是坏。但是，如果没有明确的定义，也不让从中受益的消费者知道他们的存在，那么这些工作就很容易沦为幽灵工作。
企业可以把项目交给数以千计的工人完成，并按任务付费。现在，网络连接、云计算、复杂的数据库，以及人类计算（human computation）这样的工程技术，可以把人类联结起来，完成单靠软件本身无法完成的项目。所谓“人类计算”，就是人类与人工智能协同工作。这是代码与人类智慧的融合，它正在迅速发展。
根据美国皮尤研究中心（Pew Research Center）（Gig Work, Online Selling and Home Sharing）2016 年的报告《零工、在线销售和家庭共享》，2015 年美国大约有 2000 万成年人通过完成按需分配的任务来挣钱。到 2025 年，按需工作平台提供的职业白领信息服务预计增加 2.7 亿美元，约占全球 GDP 的 2%。经济学家估计，如果保持目前的增长趋势，到 21 世纪 30 年代初，仅美国就有 38% 的职业会随着科技创新而消失，或者半自动化。如果任其发展，幽灵工作不透明的雇佣行为和人工智能无所不能的陈旧观点结合起来，可能会使数亿人的劳动被隐于无形。
谁在做这样的工作？琼和卡拉。
琼在家工作，和 81 岁的母亲住在休斯敦的一幢房子里。2012 年，母亲因膝盖手术变得虚弱，无法独自生活，所以琼搬过来照顾她。一年后，琼开始通过 MTurk 在线领取工作。MTurk 是“亚马逊土耳其机器人”（Amazon Mechanical Turk）的缩写，是由科技巨头亚马逊公司拥有并运营的庞大市场。
琼最赚钱的工作是“审查猥亵图片”。在 Twitter 和 Match.com 等社交媒体上，用户会标记出“令人反感的”图片，琼会再为这些图片贴上标签。企业不能自动处理用户标记的每一段内容，所以会把一些更难评估的材料发送给琼这样的工人。表面上，她的任务很简单：点击图片，然后评估图片内容。这是一张应该删除的 X 级的阴茎自拍，还是一些无害的 G 级的身体部位？完成每个任务她都可以得到报酬，并且完成后才能离开电脑。琼已经有好几年经验，现在她平均每天可以挤出 10 个小时的工作时间，完成任务后能得到大约 40 美元的收入。
在几千英里之外的印度班加罗尔，卡拉躲在卧室的角落里工作，这是她的临时家庭办公室。琼和卡拉做着相同的工作，为互联网公司做单词和图片的分类和标记。不同的是，卡拉从一家外包公司手中接活，这家公司为通用人类关联系统（UHRS）提供人力。UHRS 是微软公司自建的供内部使用的平台，跟 MTurk 很像。
卡拉 43 岁，拥有电气工程学士学位，她是家庭主妇，也是两个十几岁孩子的母亲。卡拉把两个孩子叫进房间，指着 LED 显示屏上一大段话中的一个单词问他们：“这个词是什么意思？是你们不该说的东西吗？”卡拉大声朗读这段话，两个孩子咯咯地笑了起来。他们在取笑卡拉读“小妞电影”（Chick flick）时的发音。两个孩子一致决定，不，这句话不包含成人内容。卡拉在屏幕上点击“否”，窗口就会刷新，出现一个新的短语让孩子们理解。
“他们比我更有资格鉴别这些词，”卡拉笑着说，“他们帮助我为其他家庭维持干净和安全的互联网。”卡拉经常找不到足够多的任务，每周的工作时间不到 15 个小时，但她几乎每天都会登入 UHRS，看看是否有新的任务是她有资格做的。卡拉的坚持和运气已经得到了回报。由于她已经学会如何快速浏览和申领任务，所以可以利用做饭和检查孩子作业之间的空闲时间，用卡拉的话来说，她感觉这些时间“富有成效”，因为她通过网络搜寻她关心的额外收入。
有很多新工作依赖于琼和卡拉这样的人，内容审核——从筛查新闻提要和搜索结果，到评判相应内容的争议，从而帮助科技和传媒公司判断哪些内容可以保留，哪些内容需要删除——只是其中一个例子。社交媒体公司试图确保数十亿网站用户每天得到家庭友好型的信息，因此内容审查是普遍存在的，通常也是时效性很强的任务。像琼和卡拉这样的人，有太多网页、照片以及各种语言的推文需要评估。
谷歌、微软、Facebook 和 Twitter 等公司使用软件自动删除尽可能多的“不适合在工作场合出现的内容”。但这些由机器学习和人工智能驱动的软件过滤系统并不完美。它们不能百分百地区别拇指和阴茎，更别提仇恨言论和讽刺了。还记得 2012 年美国总统大选的经典时刻吗？当时共和党总统候选人米特·罗姆尼（Mitt Romney）说了句“满载女性的活页夹！”，惹恼网民。Twitter 需要工人做琼那样的工作，从而及时判断为什么包含在话题标签中的让人摸不着头脑的一句话会飙升到热门话题的最前列。是黑客干的吗？是出故障了吗？真的有人在疯狂地刷 Twitter 吗？目前的人工智能系统还无法可靠地辨别上述问题。而按需工作指明了一种方向，可以把计算能力与人类的创造力和活力结合起来。
琼、卡拉以及数百万和她们一样的工人在人工智能失灵时介入，本书讲述的就是他们的故事。我们想当然地以为系统是自动的，但他们才是在幕后推动系统的人类。现代的人工智能系统不仅需要人类回答不熟悉的或有难度的问题，最开始还需要人类帮助它们学习如何回答问题。
每天都有新的企业出现，他们的商业模式依赖于世界各地的工人，这些工人通过软件响应公开选拔，在幕后完成这些工作。这些企业把日常活动外包给独立工人，而不是交给正式雇员。他们利用幽灵工作回答客户的在线咨询，编辑产品评论，或者完成几乎不需要雇员全职参与的工作。
幽灵工作如何运行
任何项目只要可以分解成一系列分立的任务，就可以用人类计算来解决。软件可以使用这些 API 管理工作流程，处理计算机和个人的输出，甚至在人们完成任务后根据贡献多少给他们支付报酬。这些人驱动了现代的人工智能系统、网站和应用程序，我们所有人都是受益者，并且认为一切理所当然。
想象一个二十出头的女人，站在芝加哥的路边——我们姑且叫她埃米莉。埃米莉在智能手机上打开优步（Uber）应用程序，一位优步司机接了单。埃米莉和司机都不知道，他们的相遇依赖于两个大洋之外的另一个女人，也许她叫艾莎。
埃米莉和司机都不知道，刚刚优步软件标记了司机的账户。假设司机的名字是山姆，他昨天晚上为给女朋友过生日刮掉了胡子。现在，他早晨上车时登记的这张自拍与他登记的身份证照片不符——这是 2016 年优步推出的“实时 ID 检查”（Real-Time ID Check）的一部分，用来验证司机的身份。两张照片存在差异，一张有胡子，另一张没有——山姆没料到，这会导致他的账户被冻结。突然之间，在他本人不知道的情况下，这单生意可能要黄了。
与此同时，在海外被誉为“印度硅谷”的海得拉巴，艾莎坐在餐桌旁，眯着眼睛盯着笔记本电脑。她刚刚接受了一份工作，从优步转到了 CrowdFlower，在埃米莉的这趟旅程中，艾莎扮演了无形但不可或缺的角色。CloudFactory、Playment、Clickworker 是 CrowdFlower 的竞争对手，它们都有时髦的技术名称。这些平台把软件作为一种服务，提供给任何想要快速获得工人的雇主。每天都有成千上万像艾莎一样的工人登入 CrowdFlower 这样的众包平台，寻找任务型工作。现在，艾莎或者任何恰好响应 CrowdFlower 请求的隐形工人，将决定山姆能否去接埃米莉。
优步和 CrowdFlower 是不断成长的服务供应链中的两个环节，这些服务利用 API 和人类计算把人们投入工作。优步通过 CrowdFlower 的 API 付费给某个人，让其查看艾莎的工作结果。如果通过审核，系统将在几分钟内处理优步的付费请求。如果没有达到预先设定的标准，艾莎就得不到任何报酬，也没有机会投诉。这种 API 在设计之初就不想倾听艾莎的想法。
艾莎把司机的两张照片并排放在一起比较。CrowdFlower 网页右上角的一个计时器开始倒计时，提醒她加快速度。如果计时结束前她没有提交判定结果，CrowdFlower 就不会处理优步的付费。艾莎眨眨眼，看了看计时器，又眯起眼睛看了看只有拇指指甲大小的照片：是的，眼睛都是棕色的。酒窝是一样的。她点击“同意”。
山姆把车停在路边时，他的账户得到授权，可以去接埃米莉了。埃米莉一直在拥挤的芝加哥街头张望，直到山姆停下车，她钻进车里。车门关上的时候，艾莎已经进入下一个任务。她希望在下班前多挣几个卢比。
优步的乘客和司机都没有注意到，有人在实时审查他们的交易，这个人可能远在天边，也可能就在路的尽头。在美国，每 100 个优步订单中就有一个这样无法察觉的交流，这意味着每天要发生大约 1.3 万次。我们永远看不见艾莎为 CrowdFlower 做的幽灵工作，但花时间研究她和像她那样的工人之后，我们可以想象，埃米莉这样的用户和山姆这样的司机永远不会看到这种短暂的市场交流。艾莎是幽灵工作存在的唯一证据，因此，当埃米莉和山姆远去之后，她是唯一能帮助我们还原幽灵工作体验的人。
数十亿人每天都在查看网站内容，使用搜索引擎，发布推文和帖子，享受移动应用程序的服务。他们认为自己获得的服务仅仅是依靠技术的魔力。但实际上，有一名国际工人在背后默默劳动，他们主要是自由职业者和临时工，而不是全职的或按小时计酬的工人，其法律地位不被认可。有时，这些工作被拔高成“第二次机器时代”或“第四次工业革命”的先驱，或者被认为是更庞大的数字经济或平台经济的一部分。而其他时候，我们不假思索地称之为“零工”（gigs）。
没有一部劳工法可以完全适用于按需零工经济，它是一种奇特的组合，独立于任何一位雇主，却又依赖在线平台。按需平台是零工经济的监工，它的盈利模式是，在线上把购买人力和提供人力的双方匹配起来，形成一个由大量企业和匿名工人构成的双边市场。重要的是，正如传媒学者、社会学家塔尔顿·吉莱斯皮（Tarleton Gillespie）指出，平台本身可能不生产内容，“但它对内容做出的筛选至关重要”。按需工作平台很容易成为隐名合伙人，它更可能向付费的一方倾斜，而不是找工作的人。
从头部公司到最小的创业公司，每一个企业都依赖这个由按需平台累积起来的共享按需工人库。他们利用这些工人满足消费者的需求，消费者的期许越来越高，都希望在几秒钟内得到答复。企业不再寻找传统的临时工中介，而是求助于这样的工人库来紧急填补团队的缺口。企业还从中开发新的项目，从测试新软件的隐私设置，到检查意大利面的口味描述是否容易理解，不一而足。这些新的风险投资项目要么过于投机，要么缺乏深思熟虑，以至于企业不敢轻易雇用全职雇员，也不好确认招聘的成本，哪怕找临时工也有风险。如果没有衡量消费者的反应，企业便不想贸然推出新服务或新产品。顾客的口味越来越刁钻，期望值越来越高，在这种情况下，服务业可以先尝试由幽灵工作提出的创意，并反复让其他工人评价，从而代替普通消费者模拟市场反应。
远未成熟的人工智能
每周，宣告工作终结的耸人听闻的标题都会接连不断地出现。很快就有人警告我们，机器人将奋起反抗。人们普遍认为，自动化及其助手人工智能，将淘汰人类的工作。工厂里的机械臂可以移动车间的金属板材。软件机器人可以接收短信比萨订单。无人机可以送货上门。现在，这些智能系统与许多传统的求职网站相连，有人认为这预示着人类将很快在工作场所消失。据说，人工智能将不可避免地取得胜利，所有人都会被解雇，只留下最不可替代的工人。我们都需要提高技能。立刻！马上！
在这场大合唱中，特斯拉和 SpaceX 的创始人埃隆·马斯克（Elon Musk）、著名物理学家史蒂芬·霍金（Stephen Hawking）以及谷歌的联合创始人拉里·佩奇（Larry Page）只是几个代表性的声音。他们要么对人工智能“召唤恶魔”表示恐慌，要么怀念没有人工智能的时代，当时人们自认为能主宰自己的命运。但吸引眼球的标题掩盖了更加混乱的现实。不可否认，机器人是在崛起，但大多数自动化工作仍然需要人类昼夜不歇，其中许多人是兼职或合同工。但就像人类一样，机器也经常会有卡住或出现故障的时候，此时人类便可对自动化过程做出微调和维护。
我们也必须承认，在实现自动化的漫长征途中，人们创造了新的需求，也培养了各式的人类劳动力来满足这些需求。从这一点来说，新的、软件管理的工作世界与在流水线上组装汽车的工厂工作有着相似的特征，工厂工作是在最需要工人的时间把工人安置在最需要他们的地方。这也类似于 19 世纪妇女和儿童在农场里做的所谓“计件工作”，每组装一个火柴盒可以挣几便士。这也很像把医疗文书转录和客服呼叫中心的工作外包给“全球南方”的情形。20 世纪 90 年代末，随着互联网的扩张，这种现象十分普遍。
工厂工作、计件工作和外包都是在线分配任务的前身，因为它们涉及的都是琐碎而重复的工作，无关宏旨。这些工作收入微薄、朝不保夕，大多数情况下，都是由经济学家认为的可有可无或“低技能”的人完成。市场亲切地把这些人叫作“人力资本”。点击“狗”或“猫”给图片贴上标签，使它最终能被苹果手机识别为家庭宠物，与拧紧一颗螺丝钉，最终制造一辆福特卡车没有什么不同。但从这里开始工作相似性就终结了。
蓝领制造业一直是人工智能发展最直接针对的目标。2016 年，生产苹果手机的富士康工厂据称用机器人取代了 6 万名工人。根据报道，同一年，亚马逊在 20 个物流中心部署了 4.5 万台机器人，与 23 万名工人一起工作。然而，这些数字没有说清自动化催生了多少工作岗位。人工智能会对全职蓝领工作产生影响的媒体相关报道可能会分散我们的注意力，使我们忽视了一种正在快速增长的新工人。当人工智能触及自身天花板时，这类新兴的工人将完善或倾向于使制造系统完成自动化。
过去 20 年里，最挣钱的企业已经从大规模生产家具、服装等耐用品，慢慢转型为提供医疗保健、消费者分析和零售等服务。把一种体验卖给消费者，比如喝一杯拿铁或浏览娱乐资讯，比制造一台电视赚的钱更多。所有企业都在接入临时工人共享库，通过使用临时工来控制成本。在需要的时候获得想要的人，这种策略已经有半个世纪的历史，企业不再需要与全职雇员谈判，也不受制于保护全职雇员的职业分类和劳动法。
这种人类与人工智能的混合，可谓制造业、零售业、市场销售和客户服务的一次重新洗牌，已经超越了我们熟悉的就业类别。传统的制造业由全职工人轮班工作，他们每周工作 40 个小时，干的活重复而连续；现在的任务型工作完全不同，比如修正客户的纳税申报表，或者实时翻译视频并添加字幕，这些都需要人类不断贡献智慧和判断力。这些任务是动态的，而不是机械的，所以很难把人类排除在外。
人工智能并不像大多数人希望的或害怕的那样聪明。新的线上工作平台把工作机会介绍给琼、卡拉、贾斯汀和艾莎，这颠覆了媒体经常报道的人工智能拥有无限智慧、机器人势不可挡之类的传奇故事。现实世界的任务，从识别仇恨言论、把出租屋归类为春季婚礼的绝佳场地，到修正纳税申报表，都需要人类的见解和判断。生活不像围棋，不存在单一形式和最优解。例如，你很难列举“最好的”婚礼场地具备哪些特质。即使能列出来，也不会使人信服，因为人们对这些特质存在不同的偏好。
此外，也不存在那种用来教会人工智能识别“最优解”的训练数据。而且，从方言俚语、气候变化引起的飓风，到随意的税法改革，一系列无穷无尽的外部因素会掺杂进来，影响结果。在许多情况下，未知因素太多了，以至于无法训练当前的人工智能，使它具备足够的意识或者获得足够的经验，也无法对所有意外情况做出明智的反应。这就是为什么人工智能还必须得指望人类，利用人类对世界的渊博知识来弥补决策的盲区。
一旦工人成功地训练了人工智能，使它像人类一样工作，他们就会转向工程师指派的下一个任务，这些任务将不断推进自动化的边界。人们畅想人工智能的新应用，自动化的终点线也在改变，所以我们无法确定通往完全自动化的“最后一英里”是否会走完。我们称之为“自动化的最后一英里悖论”。
随着人工智能的发展，那些无法预见和无法预测的任务也创造了临时劳工市场。自动化的最大悖论在于，使人类免于劳动的愿望总是给人类带来新的任务。我们所说的“最后一英里”是计算机和人力之间的差距。毫无疑问，软件工程师将利用幽灵工作执行手中的任务，并把人工智能推向极限。而且很有可能，随着越来越多的企业设法为我们提供支持人工智能的“智能”数字助理，从而帮助我们管理行程和预定航班，那么当人工智能无法满足我们日益苛刻且不断增长的需求时，会需要越来越多的人力参与进来。事实上，在技术走向自动化的漫长历史中，很关键的一点是对临时劳动力的依赖。今天致力于通过算法和人工智能解决问题的工程师，是自动化最后一英里悖论的最新迭代。在这一前沿，临时工的高峰和低谷不断转换，这重新定义了人类和机器的关系。
按需劳动平台为当今的线上企业提供了此种人类劳动和人工智能的结合，创造了一个庞大且隐于无形的人力资源库来从事幽灵工作。按需提供服务和工作可能是未来工作趋势的一部分。如果在设计和管理过程中没有注意到它如何重构人们日常工作的体验和意义，那可能就会产生意想不到的、潜在的灾难性后果。
就业真正的未来
雇佣工作的逐步分解可能是工作性质的一种深刻而根本的转变。在美国，传统的全职工作已经不再普遍。过去，员工可能几十年日复一日地待在同一间办公室里，成就一番事业，并期望得到稳定的薪酬、健康护理、病假和退休福利。
现在，从童工保护法到工作场所安全指南，全球几个世纪以来的改革成就正在瓦解。事实上，根据美国劳工统计局（Bureau of Labor Statistics）的数据，目前只有 52% 的雇主提供工作场所福利。大萧条之后，美国人开始意识到，除了提供食品、保健或在实体店销售商品，最好的选择是在按需零工经济中找工作，这样的机会越来越多。由于劳动法中没有任何职业分类保护这种工作，而 MTurk 和 CrowdFlower 等平台的服务条款几乎与我们在更新软件时都会点击的对话框没有什么不同，这就相当于抹去了传统员工享受的保护。
虽然皮尤研究中心的最乐观估计是，目前从事幽灵工作的人数约为 2000 万，但没有确切的统计数字表明，有多少人为了生计草率地做了一些基于合同的幽灵工作。美国劳工统计局增加了一项补充调查，内容是“临时就业与替代就业安排”，从美国人口普查局（Census Bureau）2017 年 5 月的当前人口调查（CPS）中选择了 6 万个符合条件的家庭，这样的月度调查使劳工统计局了解了这个国家的就业和失业数据。十多年以来，这是第一次试图估计临时工作的增长。
据劳工统计局估计，10.1% 的美国工人没有长期雇佣合同，无论是正式的还是非正式的。但这项调查只统计了那些把替代就业作为主业或独立工作的人。所以，如果一个人一边做着幽灵工作，一边朝九晚五接受另一位雇主的固定工资或时薪，那就很难被统计到。而在我们遇到的最活跃的工人中，这是一种非常普遍的趋势。
与传统朝九晚五的工作相比，自动化创造的就业前景无疑会更加支离破碎。一些劳动经济学家认为，“职场裂隙”的新现实，是 20 世纪八九十年代以来将长期就业转变为一系列短期合同的最终结果。然而，这种新的、出乎意料的现实并没有阻止世界各地数以百万计的数字工人，他们夜以继日地坐在键盘前面，完成不计其数的幕后任务，这些幕后任务使应用程序看起来比实际更加智能。这意味着商业和就业的未来更有可能类似于今天的按需经济，而不是一部人类消失、机器人统治世界的反乌托邦电影。
它将要求人类浏览软件界面的菜单，并学会在人工智能笼罩的阴影下工作。它将包含一个生态系统，由琼这样的独立承包人构成，他们会在印度农村、田纳西州诺克斯维尔和俄勒冈州波特兰的闲置卧室、咖啡馆和煤渣住宅中敲打着键盘——或者任何一个只要有网络连接、有电脑、有雄心壮志或经济需要的人在任何地方能上网就可以。如果很少有人关注这些幕后工人，那么他们很快就会变得日益疏远、地位低下、不稳定和孤立。
我们采访到的所有工人都有一个意想不到的共同点：希望。他们希望利用按需工作来掌控自己的工作时间、工作伙伴以及承担的任务。他们希望和家人待在一起。他们希望避免长途通勤和恶劣的工作环境。他们希望能获得经验从而刷新自己的简历，或者为新的可能性打开一扇门。
同样真实的是，许多人认为自己和家人没有其他选择。在他们的城镇里，全职就业通常意味着在大卖场里拿时薪，有固定的轮班，适应随时变化的工作日程表，不存在有意义的晋升机会。按需工作给了他们实际经验，包括安排会议、测试和调试网站、开发计算机知识技能、寻找销售线索以及管理全职雇员的人力资源档案。有哪个工人不希望有一天能完全掌控自己的工作日程和工作目的呢？
《销声匿迹》基于一项为期五年的研究，我们俩——一位是人类学家，另一位是计算机科学家——招募了一个研究团队，调查这个蓬勃发展但基本上不为人所知的经济领域。我们对来自美国和印度的工人做了 200 多次采访，并收集了成千上万份调查问卷；我们对按需工作平台做了几十个行为实验和社交网络分析，也对按需劳工市场的其他关键参与者进行了独特的研究，这些参与者包括把平台转变为生意的人以及在平台上雇用工人的人。本书就是这些研究的成果。
《销声匿迹》揭示了这样一个世界：稳定的工作和薪水正在被一系列混乱的小项目和小额支付取代，而人类老板也正在被自动化流程取代。这些自动化流程的目的，就是监督分布广泛的由匿名独立合同工组成的劳工群体。《销声匿迹》讲述了一个日益兴起的更加复杂的未来，与人人熟知的机器人崛起的故事截然不同。这本书展示了幽灵工作平台如何培养我们对于技术奇妙前景的信念。
本文摘自《销声匿迹》引言：机器里的幽灵，有删减。
来源 | 单读（ID: dandureading）
《销声匿迹：数字化工作的真正未来》
: [美]玛丽· L.格雷 (Mary L. Gray)[美]西达尔特·苏里 (Siddharth Suri)译者: 左安浦
出版社: 世纪文景|上海人民出版社，2020
《销声匿迹》之一玛丽·L. 格雷
新京报访谈
玛丽·L. 格雷（Mary L. Gray），人类学家、微软研究院新英格兰实验室高级研究员、哈佛大学伯克曼·克莱因互联网与社会中心研究员。现于美国印第安纳大学信息、计算与工程学院任教，并从属于传媒学院、人类学系和性别研究系，2020年度麦克阿瑟奖获得者。玛丽的研究着眼于技术获取、物质条件和技术的日常使用如何改变人们的生活。
看见“幽灵工人”：幽灵工作的“不可见”是系统性困境
新京报：零工经济与数字劳动关系是近年来学术界的热门话题。当时为什么会选择研究“幽灵工人”这一群体？
玛丽·L·格雷：这是很重要的问题。《销声匿迹》这本书的起点就是驳斥一般以为的“自动化会取代大部分工作”这样一种流行观点。事实上，我们从一开始就特意选择了在数字化/自动化环路中被认为是“最为简单的”“无需技能”的，而且是“最容易被自动化取代”的工作种类。
通过对“幽灵工作”与“幽灵工人”生活状态的研究，我们想要展示这样一幅图景：哪怕从技术层面来说，人类的工作也无法被机器完全取代。试想一下，当你试图快速识别一张具有文化含义的图片时，机器是无法做到精准翻译的，它必须需要人类的创造力。从这个层面来说，自动化更为切近的未来是人类与人工智能的合作。
更有意思的是，这项研究原本应该是作为“零工经济”中的案例研究，但当我们进一步深入这类工作与这群工人时，发现我们并不只是在讨论“幽灵工人”这一相对小众的零工群体，而是在讨论劳动力的重组以及全职工作的解体。从这个意义上来讲，这本书研究的不仅是“幽灵工人”这一具体的零工群体，而是在描述一种更为广泛的工作状况（work condition）。
新京报：如何理解“幽灵工人”的不可见与隐蔽性？
玛丽·L·格雷：这点很困扰我，因为他们离公众视线太远了。对于普通人来说，我们很难意识到、或者看到自己每一次的“搜索”背后，其实都有一名国际工人正在默默为你服务（例如，帮你核实信息；识别并清除暴力图片/言论等）。大部分人想当然地以为自己所获得的服务是算法或者软件自动完成的。
之前我们探讨更多的可能是网约车司机、快递员、外卖员等等。对于这些数字劳工来说，消费者至少能在生活中接触到他们，虽然我们仍然不清楚他们实际的工作情况，但最起码我们知道有人在给我们送饭、送菜，或者接送我们。
对于“幽灵工人”这一群体而言，他们最大的不可见在于人们既看不到、也不知道他们的存在。
而这种“不可见”又是平台有意为之的结果。大部分企业在雇佣他们的时候，往往将他们视为消耗性的、可替代的劳动力资源。没有固定的工作时间、工作地点，也没有正式的雇佣协议，幽灵工人被简化为平台上的一串数字ID，被API管理着，他们既不知道自己在为谁工作，也不知道如何定义自己的职业身份。这也导致他们得不到任何法律层面的保护。
从某种意义上来讲，我们这项研究的目标就是要将这群不可见的劳动群体带入大众视野。
新京报：在这本书中，你也提到，“幽灵工作”这样的雇佣关系和劳动形式最早可以回溯到工业革命。
玛丽·L·格雷：对，就像我们之前谈到的所谓“自动化/人工智能会代替大部分人类工作”论调其实最早也可以追溯到工业革命。现代工厂的出现，曾让许多人以为原本的技工或匠人会被取代，但最终诞生的是流水线和计件工作的混合体。
我在书中也提到过，工业中的计件工作是第一代有偿的按需幽灵工作。例如珍妮纺纱机这样的自动化技术并没有消除工厂对人力的需求，反而是将劳动力需求重新分配给了一组新的临时工。
事实上，技术的进步一直依赖于可消耗的临时劳动力库。这也是我和西达尔特·苏里（本书第二）提出的技术缺陷问题，即“自动化的最后一英里悖论”（注：在机器能够解决和不能解决的问题之间存在着一条不断移动的边界）。换句话说，技术的进步在取代某些职业的同时也会催生新的人力需求。
“幽灵工作”的困局：被自由话语掩蔽的“算法残酷”
新京报：零工经济所宣称的“自由”幻象也是近年来被批评挺多的一个观点。在你的研究中，许多人选择“幽灵工作”正是因为这份工作本身的自主性，但事实不是这样。你如何看待他们的困境？
玛丽·L.格雷：这涉及一个重要的概念，即“无意的算法残酷”（inadvertent algerithmic cruelty）。这个短语出自亚历克斯·罗森布拉特 (Alex Rosenblat)的《优步：算法重新定义工作》一书，用以描述计算机设计“缺乏共情能力”的缺陷。
在大部分的“幽灵工作”中，“无意识的算法残酷”指的是，有人建了一个系统，并将其中工作的“人”当成了“机器”的一部分。这样的设计剥夺了人的自主性权利，也将他们丢置于弱势的处境。
事实上，这些按需平台在设计之初，就没有把幽灵工人当作是真实的贡献者（contributor），而是假定他们会敷衍和欺骗客户。在这样的系统里，工人只要犯了极小的错误，就会面临被平台处罚甚至封禁的危险。由于平台对工人的管理是自动化的，他们在遇到劳务纠纷时，也没有任何申诉渠道。
新京报：这和中国近期讨论的外卖员困在系统里很类似。
玛丽·L·格雷：是的，我也看了这则新闻。就拿外卖员事件举例子，类似“限时”这样的设定看起来是出于效率考量，但实际上是设计者否认了人可以自主评估形势并作出行动的基本能力。
保持人性化的关键因素就是承认人们有权利控制自己的时间。没有人是机器。因此，外卖员完全有权利参与制定送餐的时间表。剥夺这种权利就意味着，平台和消费者都认为，只要我们为此“支付了报酬”，就可以随意剥夺他人的基本生产权。
新京报：看起来，这种“无意识的算法残酷”也让幽灵工人无法获得这类工作本来宣称的灵活性。
玛丽·L·格雷：对。你说的是另一个面向。我们在研究中将其称之为“高度警觉”（hyper vigilance）。幽灵工作的确让很多人可以按照自己的日常生活来计划与安排工作。但对于想要借此谋生的人来说，他们必须不断在各个平台上寻找新的工作机会，并追赶进度。那些赚钱最多的工人，每天需要花几个小时检查自己的数据面板浏览工作信息。像Mturk（注：亚马逊土耳其机器人，是亚马逊开发的在线劳工市场，“请求者”发布任务，工人通过领取与完成任务获得报酬。）这样的平台把工作的最低报酬设定为每项任务1美分，所以很多人必须翻完所有低价任务，才能找到相对体面的即时工作。
同时，幽灵工人群体内部也存在阶层差异。对于被迫依赖幽灵工作的低薪劳动者而言，他们往往需要同时兼顾多份幽灵工作，才能勉强维生。所谓掌控时间的灵活性根本就不存在。由于没有正式的雇佣关系，这些更为弱势的群体还面临劳动权益缺失的风险。
新京报：你在书中提到，很多按需平台极力避免幽灵工人之间的协作。但不少工人还是自发联合起来，重建工作中的社交关系。你如何看待平台这种原子化的流程设计与工人自发的反抗行为？
玛丽·L·格雷：对。大部分幽灵工作平台的确是有意消除工人间的社交联结。他们认为，工人之间的社交是在浪费时间，还会影响工作效率。在他们看来，只有精准的匹配算法（注：匹配企业与幽灵工人）、原子化的工作以及自动/半自动化的管理才是高效的根本。
但实际上，工人间的互助与协作是数字经济最有价值的组成部分，对提高工作效率也有很大的帮助。协作不仅仅是为了弥补技术的缺陷的实际问题，也是他们重新感受到人性与善意的方式。借助社交网络，这些工人的协作不仅减少了他们的搜索与学习成本，同时，这种协作也让这份原子化的工作变得可持续。
新京报：你的另一个观点是，这种按需工作不一定是糟糕的零工。例如，它让许多日常生活被认为是弱势群体的人（例如，残疾人，家庭妇女等）获得了工作机会。
在某些时候，它也的确让一部分人可以围绕生活来安排工作。 玛丽·L·格雷：其实按需工作是好是坏，取决于它的设计以及背后的制度网络。在进一步判断它的好坏之前，我希望能够对这些具体的工作情景加以审视，否则，这群工人就很可能被平台设计者隐藏在算法背后，成为真正看不见的“幽灵工作”。
另一方面，在我的研究里，任务制的按需工作的确给一部分人带来了机会。这也是为什么我想要让它变得更可持续。毕竟，它很可能成为我们未来主要的工作形式。我不知道中国的情况，至少在美国，8%处于工作年龄的成年人通过线下或线上的按需任务赚钱。也就是说，每100名处于工作年龄的美国人中，就有大约12人已经在从事某种形式的按需幽灵工作。从数据来看，我们更需要正视这样的劳动形式，让它从现在的糟糕处境中走出来。
工作未来时：全职工作的解体与按需工作的兴起
新京报：你的研究数据显示，超过半数从事“幽灵工作”的人都有高学历背景。这点挺让我挺震惊的。因为大家对数字零工的印象一直都是它没有硬性的知识或技能要求。
玛丽·L·格雷：这是很好的观察。我可以补充三点。其一，很多人其实都忽略了一个重要事实，至少在西方，本科学历背景已经无法保障年轻人找到一份好工作了。这在20、30年前是无法想象的。但又是全球正在发生的事实。对他们而言，好工作难找，那为何不先选择做一些零工来提升自己在某一专业领域的能力和经验呢？
其二，对于很多拥有本科及以上学历的人来说，即使他们找到一份全职工作，这份全职工作也不再提供他们的蓝领或白领父母所拥有的福利和稳定性。至少在美国，许多全职服务业工作所提供的工资、工作时间和工作地点，都不足以使它们成为比幽灵工作“更好的选择”。比如，美国2017年的实际工资只比1973年增长了10%。
事实上，根据美国人口普查局2017年的人口调查，10.1%的美国人没有长期雇佣合同。而在2008年全球经济大衰退之后，幽灵工作成为很多受教育程度低、财富积累少的人的救命稻草。
更重要的一点是，朝九晚五的全职工作（正如大卫·格雷博所说的“狗屁工作”）越来越无法满足人们对于工作的要求。假设你拥有本科学历，你肯定想要在工作中能做你热爱的事情，但很少有全职工作能满足这一需求。这也是为什么，在我们的研究中，大部分从事“幽灵工作”的人（哪怕是被视为社会弱势群体的人）不止是为了赚钱，还想要学习新技能，获得自我提升等。
新京报：刚刚我们也提到，相比于全职工作，幽灵工作这种任务型按需工作（task-driven, on-demand work）很可能是我们将面临的未来。你会如何描述这种未来？
玛丽·L·格雷：与其说人工智能正在抢夺我们的工作，不如说人工智能正在将我们熟知的全职工作分解成不同的子项目与子任务。至少在大部分信息服务行业里，人工智能和算法的介入，让我们在工作中不断需要重新配置项目、调配人手来处理与应对更多即时性与临时性的需求。
如果按需工作将会成为常态，我们更应该思考如何重新设计这种工作，让它更为可持续，服务于所有人的权益，而不只是资方的利益。它需要私营部门、公共部门、公民、消费者、工人、工人倡导者一起坐下来讨论——如果我们的工作形态不再是“雇员”，而更像是“零工”或是“打工”，那我们如何重新拟定社会契约。
新京报：听上去，你对任务型按需工作的未来挺乐观的。
玛丽·L·格雷：我的确更愿意选择乐观。事实上，正是这些“幽灵工人”给了我信心。哪怕世界还未看到以及承认（编者按：这里指的是法律上承认）幽灵工作，他们还是试图努力改变现状，通过自发的联结与互助，走出算法和生活的困境。
我们需要意识到“幽灵工作”对于社会和经济的贡献。新冠疫情期间，我们难道还没意识到从事零工服务的人才是维持城市与生活运转的人吗？但大部分时候，我们要不就是忽视这些人，要不就只是止步于感谢。这也是为什么我们在书的最后列举了许多技术与社会层面的改进方案。
出路与解法：政策与观念支持比市场化方案更有效
新京报：问题的关键，可能在于我们如何让这样的工作形态可持续化。
玛丽·L·格雷：从观念层面来看，如何帮助这些幽灵工人建立职业身份（professional identity）是关键性的一点。哪怕目前已经有成千上万的公司从幽灵服务中获益，但这群幽灵工人始终没有任何正式的雇佣记录。例如，作为一名记者，你有自己的关系网，也有其他媒体人作为参照。但对于这些做数据标记的幽灵工人来说，他们不认识雇主，也很难在工作中建立稳定的社会关系。这也导致他们无法理解与定位自己的职业。
与此同时，人们还需要重新理解全职工作与所谓的临时工作。事实上，非正规工作一直处于历史的边缘。大量非正规工作的技能要求并不低，它们为社会创造的价值也不低于所谓的正规工作。但长期以来，这些有意义的非正规工作在技能阶梯上的经济排名一直比较落后。如果我们看不到这些“幽灵工人”具体的生存处境与工作付出，他们的劳动价值将持续被低估。
新京报：你在书中也列出了10种可能的解决方案。其中，“全民基本收入”（universal basic income）似乎是最有争议的一个概念。你如何看待此种解决方案？
玛丽·L·格雷：“全民基本收入” （universal basic income）并不是新鲜的概念。在当下的语境里，它的提出是为了确保技能有限的工人不会因为技术进步而被抛弃。对我来说，这个概念更像是一种慈善。
对于从事幽灵工作的人来说，他们不需要慈善，而是需要自己的劳动价值被认可。我的观点是，与其发放“慈善”基金，不如敦促企业和消费者向那些为按需经济做出贡献的人提供预付费用（retainer）。试想一下，当你在购买按需服务时，你并不只是消费一个人在固定时间为你提供的服务，而是消费TA在你需要的时间所能为你提供的服务。换句话说，你消费的是随时随地的服务。因此，就像我们会给律师或者其他专业人员的预付费用一样，这些费用表达的是一种认可。
吊诡的是，为什么我愿意付给律师预付费用，而不愿给这些按需工人支付预付费用？它们两者不都需要特定的专业技能吗？从文化角度来说，我们就是更认可律师的价值。
新京报：这其实也是精英主义的观点。
玛丽·L·格雷：哈哈。我很高兴你引入了“精英主义”的话题。精英主义的信条假设，如果你足够努力，获得好的教育，你的未来也将一片光明。这种观点背后其实隐藏着一种道德判断，即如果你的生活不够好，那是你的问题。
但事实真的是这样吗？你的成功很可能是因为有人帮你了一把，或者你有个不错的家庭背景。也或许是因为我们长期被灌输应该更重视哪类人的价值。
再者，按照精英主义的说法，我们应该按照人们对社会以及他人的贡献来评估他们的价值。但如果真的是这样，为什么律师的工资会比护士和教师高那么多？ 因此，为按需工人支付预付费用，正是重估他们的劳动价值。
新京报：近几年是否有改善幽灵工人状况的具体案例？
玛丽·L·格雷：在这本书中，我们分析了四种不同类型的按需幽灵工作平台。我依然认为，Amara（编者按：Amara是一个提供在线翻译视频和添加字幕服务的按需平台）是一个很好的案例。平台为工人提供体面的薪水和足够的时间，并让工人掌控自己的工作场所、工资标准和工作机会。它的存在也说明了按需平台是可以围绕工人的需求来设计业务与组织形式的。而Amara也让大家看到幽灵工作背后更有价值的组成并不是算法，而是人类的创造力。
但最大的问题是，在大多数情况下，市场并没有针对幽灵工作平台的统一底线。所以，即使是像Amara这样的好组织，也有可能因为“性价比”的原因被竞争出局。因此，我们需要意识到，市场无法自动解决幽灵工作面临的问题，作为一个根本性的社会问题，走出幽灵工作的困局，需要社会、组织、消费者与工人共同的协商和探索。
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