演算法為人類的需求服務， 但它的運作卻建立在將人類視為免洗人力的剝削。 覺得Google、臉書變得越來越聰明，不僅馬上就能找到正確資訊、掌握即時動態，還會判別釣魚網站、過濾不舒服的內容？ 事實是，演算法裡頭藏了真人：要有人教導機器學習，它才能變得「聰明」。 正如亞瑪遜的貝佐斯所言，人工智慧，其實是「人工的人工智慧」。 人工智慧帶來人機混合的新工作模式。由自駕車、無人商店、語音客服開啟的趨勢，已經蔓延至翻譯、會計、金融、管理、醫療等更專業的領域。平台資本主義拆解原本的專職工作，將機器無法處理的部分，化成零散的微工作，拋給人力群包平台的接案者。 巨型平台規避傳統勞資關係，減少專業人力成本。在平台接案的微工作者沒有權益保障，也沒有固定薪水，甚至連為哪家公司工作、工作的目的是什麼都不清楚，成為案主呼之即來、揮之即去的免洗人力。 群包平台大灌「自由接案」的迷湯，但其實就是微工作者必須自行承擔所有風險。你不知道何時可以接到下一件案子，報酬會有多少，你成為工資的狩獵採集者，為的只是要一圓科技大亨移民火星的狂想。 在全自動機器人與智慧助理的喧鬧之下，瓊斯清晰而仔細地揭露使得我們的數位社會得以成真的工作者究竟身在何方。對於這個通常看不到的低薪、超時工作且毫無保障的世界，本書為必讀導覽。 ——斯尼切克（Nick Srnicek），《平台資本主義》（Platform Capitalism）作者 讓瓊斯為你導覽數位化資本主義最醜惡的陰暗面。在此，科技巨頭監控工作者的一舉一動，把他們的鍵盤敲擊與滑鼠點選聲轉化為獲利，而在我們持續加班的同時，「工作」本身卻是分崩離析。為了在慘澹的未來降臨到每個人身上之前預先阻止它，瓊斯寫下了這篇優美的戰鬥宣言。 ——賈非（Sarah Jaffe），《工作不會回報你的愛：對工作的奉獻，如何剝削我們、耗盡我們的心神，並使我們孤獨》（Work Won’t Love You Back: How Devotion to Our Jobs Keeps Us Exploited, Exhausted, and Alone）作者 在這本節奏明快的精彩著作中，瓊斯探討了數位經濟工作者的隱身之地。在此，全世界的過剩勞工為了不到兩美元的時薪標注影像、管理網站內容與教導運算法辨識寵物。《為演算法服務的免洗人力》同時也探究一種新的可能性：一無所有的微工作者該如何團結，帶領要求自由空閒與物質保障的全球運動。 ——貝納納夫（Aaron Benanav），《自動化與工作的未來》（Automation and the Future of Work）作者 帶領讀者前往不為人知的人工智慧生產之地：在後危機的資本主義中，越來越多貧民窟、監獄與難民營中的人們受到高度剝削，靠著不穩定的微工作勉強餬口。瓊斯強調危機迫在眉睫，這種零散化的微工作會威脅所有人的生計，但他也指出，微工作也可能帶領我們走向一個超越薪資勞動的世界——只要我們勇於爭取。 ——穆勒（Gavin Mueller），《砸毀工作機器》（Breaking Things at Work）作者 瓊斯可謂後加速主義的帶領者。 ——佛斯特（John Foster），「戰場」新聞論壇（Battleground） 令人震驚……在讀過這本書後，你無法再用和以前相同的方式看待電腦，或是那些吹捧電腦乃是我們集體救贖之道的人們。 ——布斯尼克（Katjo Buissink），《馬克思與哲學書評》（Marx and Philosophy Review of Books）

推薦序 巨平台 vs. 微工作：消失的勞動或甦醒的人性？ 洪勝宗 推薦序 我們會迎來僕役經濟嗎？ 洪敬舒 導言 土耳其機械人 縱使矽谷有了奇蹟似的進展而實現夢想，成功讓剛果礦坑自動挖採銅礦、富士康零件都用電腦自動組裝，且 Uber 的車輛都學會自動駕駛，這些技術也幾乎都還是要仰賴人工的資料處理，亦即標注、分級、歸類。除了最開始要先清理好資料才能輸入演算法，在開始執行後也要持續監督和修正。 第一章 矽谷的過剩人力 在亞馬遜首席執行長貝佐斯花一小時賺到一千三百萬美元的同時，一名難民只能靠著教導演算法偵測車輛來賺取幾美分。每個工作任務都加深了兩個世界之間的鴻溝：一個是範圍持續擴張、性命不值錢的大貧民區，另一個是智能機器人和身價數十億科技大亨所在的資本主義先鋒。手指點擊之間，連結了蠻荒與高尚的世界。 工作的末日？ 儘管進入資本體系的人增加，卻沒有創造出相應的新工作。製造工作機會的速度，越來越跟不上需要支薪工作的人數增長速度。經濟成長停滯損及全球體系的同時，工作者被迫從事缺乏穩定性且零碎的服務性質工作，而資本卻是投入資料商品化和展望 AI 未來的投機生意，這只會讓人力過剩的問題惡化。 次就業 次就業指極度短暫、臨時及易變動的工作，包含大量無薪勞動、嚴重的低度就業或是薪貧現象，又或是有工作卻不保證能讓生活光景好過於無業的慘狀。 第二章 人工或人類智慧？ 如果要讓自駕車能避免交通事故、聊天機器人能理解客戶的意思、自動交易機能承擔合理風險，首先要以經過清理和注解的資料來進行機器學習訓練，接著在開始運行後持續受人力監督。如果資料沒有經過整理，恐怕在訓練演算法時會有違程式人員的意圖。 從低階到監管式的資料工作 自動化理論學家的討論焦點往往擺在大量失業上，但工作的末日大浩劫不是真正的議題核心。事實上，我們面臨的是，越來越多服務業工作變成零工、微工作或是群包工作的型態，而自動化表示人要處理演算法或是跟演算法一起共事。以微工作而言，這些所謂「工作」往往跟無業沒有兩樣。 第三章 人即勞務 微工作並非新的工作和技能來源，而是類似於維多利亞時期的英格蘭、十九世紀的那不勒斯或現代孟買街頭上的求生怪景。我們應該要問的問題如下：微工作網站真正的支薪狀況為何？微工作是否提供如同真正專職工作的技能和福利？這些條件是否不同於其他無薪的求生法則？是否妨礙如傳統勞動階級般建立組織和團結？ 從薪水到賭注 薪資本身成為投機活動；領不領得到，要視表現指標的達成狀況而定，且需要預備好投注未知時數的無薪工作。接案者的處境，越來越像是在魔術般變化莫測的經濟中賭博和碰運氣。使得工作者繼續回來接案的，是下一個案件會支薪的可能性。複雜的獎勵發放時程和可議的定價把案件變得遊戲化，並有效地將過剩人力和不穩定的工作性質包裝成刺激的新型趣味工作。 人即勞務 一天之內為二十幾家公司工作，一週囊括數百件不同任務，從語音翻譯到暫時管理計程車服務，工作者不再擔任單一明確的角色，而是內容包山包海到無法構成專職工作的地步。工作不再是「生活方式」的現象又往前邁向了一步。 第四章 掘墓工作 當今社會中，窮人和一無所有者在不知情的狀況下訓練機器來追蹤自身的行動，並對自己居住的社區進行恐怖行動，或是取代自己在勞動過程中的角色，這些就連馬克思生動描述的噩夢般景象都始料未及。 黑盒子式的勞動 不像是為福特公司製作的零件、為星巴克沖泡的咖啡，或是客服人員進行的意見調查，微任務案件的產物常以保密為由不對接案者透露。將人聲語音轉碼時，接案者知道自己是在把有愛爾蘭腔調的講者說話內容寫成文字，但很難知道這段錄音到底是要做什麼（例如，要給聊天機器人演算法的資料），或是要怎麼用（例如，將速食餐廳自動化）。 欠缺勞動勢力的工作者 要隱藏的不僅僅是整體勞動過程，也要隱藏工作者彼此的身分。平台介面沒有向工作者提供通訊服務或是個人檔案。這一方面是要消除抵抗鬥志，另一方面更是要徹底排除傳統上勞動人口能產生聚眾勢力的機會。數千名工作者相互聯繫的話，祕密計畫曝光的風險就會增加。而且，還可能會破除演算法錯覺，因而打斷這些網站能帶來的金錢利益。 資料噩夢 在以處理資料和強化演算法實現自駕車及智慧城市時，暗藏的任務卻是要消滅自己與其他人的工作。工作者處理的資料推動了用來取代速食店員的聊天機器、取代送貨員的運送機器，以及即將替代工廠員工的熄燈自動工廠。他們監督的演算法讓監工和管理者變得多餘。Google 和臉書都清楚表明，內容管理者的最終職責，就是自動化自己的工作。 第五章 無薪抗爭 有沒有可能把摧毀自己就業根基的工作者組織起來？回答時，最好要把問題放大來討論：數量不斷增多的非正式工作者、計日臨時工和「微創業家」，是否具備足夠能動力來形成如同先前勞動階級運動規模的勢力？ 沒有工會的聯合體 當傳統工會的策略明顯無法克服數位世界的挑戰，只好以論壇和外掛程式來推動新型的工作者結盟，縱使要面對帳號遭停用、慘遭負面評比和受保密協議懲戒的威脅。 無薪抗爭 正如其他非正式部門無產階級者所採取的行動，微工作者要想辦法有效擾亂流通，而且不能僅是減少人力。因此，將目標鎖定在破壞任務案件是必要的手段，實際作法從大量棄置案件到長期且大範圍「破壞機器」不一而足，而後者這個舊時的手段可能會導致準叛亂的組織動員。 無薪運動？ 新冠肺炎疫情是否真正引發人類何去何從的壯麗願景，目前還無法下定論。但許多在疫情爆發之際出現的訴求提供了共同願景，能奠基於此來發起更大型的無薪運動。萬一如此大量被視為過剩人口的人參與運動還成不了事，那就毫無希望可言。因此，希望此刻所求助的，正是那些長期變得無望的人。因為，未來是屬於現在被排除在外的人。 一 無薪串聯 二 無薪者中心 三 訴求 後記 微工作的烏托邦？ 在薪資社會中，微工作帶給工作者的承諾—獨立、彈性且休閒的工作生活—常常造成貧窮和工作不穩定；但在無薪社會中，微工作對工作生活的編排，卻反而能提供打動人心的願景，可說是躲藏在我們當前廢墟中的「具體烏托邦」。 致謝 注釋

　　導言 土耳其機械人 　　 　　我們活在科技奇蹟的時代。現今，機器不僅能下圍棋打敗人類，還能寫出流行歌曲、憑自身意志駕駛車子。無人商店讓顧客能在選購產品後，不須經過結帳櫃台即可離開。顯然，若把小型晶片植入人腦中，機械便能開始學習如何讀懂人的心思了。這麼一個矽谷理想國信誓旦旦表示要淨化受毒害的地球，把大家送上火星，實現永生，並使人類脫離庸碌生活抵達超凡境界。這個世界物資豐厚且充滿智慧解決方案，便利程度可謂與奢華程度彼此相襯。 　　 　　然而，這世界的根基卻疑點重重，看似有著突飛猛進而銳不可擋的科學進展，但其實只不過是某些科技大亨的夢想罷了。反烏托邦的醜惡戳破了模控（cybernetics） 的和諧假象；光鮮亮麗的表層底下是壓迫、監控和原子化（細部分工）的現實。每個影響全球的事件，諸如金融危機或傳染病疫情，都讓我們更快速步入這個世界所擁戴的「零接觸未來」—鼓勵大家多待在家裡避免與他人往來，而住家不再只是個人的居處，同時也兼作辦公室、購物中心、健身房、醫療診斷室以及娛樂場所。 物聯網（IoT）滲入我們的睡眠、會議和心律，並將這些現象的數據回報，其後再以優化的服務回饋到我們的生活，且這一切都是由某個平台來提供。出了家門後，「智慧城市」的監控又高了一層。街上的一無所有者在討生活時，生物識別及臉部辨識技術會監管他們的風險評估檔案。一連串的演算法圍繞著所有團體、空間和機構，形成一張張的機械感知網，密布到各種形態的運算智能宛如隱形一般。透過這種不易察覺的感應器、追蹤器和攝像鏡頭共同組成的多重設置，資本能夠取得新的編碼及認知用性質資訊。從測量學到生物識別技術，從顯微科學到宇宙學，生活受資訊交換的控制程度更甚以往。數據經轉換後輸入各種奇異的機器裝置：自駕車取代計程車和貨車司機，演算法替代主管職權，還能以勝過任何醫師的高精確度診斷癌症。 　　 　　不過，這個自動化夢想世界的幻想程度居多，而非現實。搜尋引擎、應用程式及智慧裝置背後都有著工作者，這些人通常是在全球體系中被排擠到邊緣的族群，因為別無選擇而被迫要清理資料及管控演算法，領到的錢卻寥寥無幾。臉書和推特的動態貼文系統看似能精準地自動清除暴力內容，但哪些內容算是色情或仇恨言論，並非交由演算法判斷。臉部辨識鏡頭似乎能自動偵測到人群中的一張臉孔，而自駕車不需人為操控就能開動；但實際上，看似神奇的機器學習（machine learning）成果，所靠的是標注資料的苦差事。矽谷帶起的貨物崇拜（cargo cult）現象背後，是過濾仇恨言論、注釋影像以及教導演算法如何偵測出貓的艱辛勞力。 　　 　　本書主張，這些低薪且損害心神的任務，是讓數位生活得以成形的主要因素，而非演算法。貝佐斯（Jeff Bezos）在亞馬遜的 MTurk 平台正式上線時告訴全世界：「大家可以把這想成是微工作（microwork）。以一美分的價碼，你可以請人告訴你一張照片裡面有沒有人。」在這種性質的網站中，MTurk不僅是首創，且知名度至今仍居第一。這些群包網站用標籤注記影像中出現的人物來訓練人工智慧，這類任務多半只花個一分鐘。就算作業時間拉得較長，通常頂多就一小時。微工作網站讓業主能把大型案件拆分成極短的工作。業主把這些人類智慧任務（Human Intelligence Task，HIT）發布到網站上，於是就會出現在數千名接案者（又稱「託客」﹝Turker﹞）的螢幕上。託客要迅速搶案，而且是論件計酬。每次成功發案後，平台會抽取百分之二十的費用。工作是在遠端完成，而且接案者只會在線上平台顯示虛擬頭像，並不會相互碰面。 　　 　　MTurk 所開啟的二十一世紀新工作型態對資本很有利，卻讓勞工大受打擊。現在，其他競爭公司如 Appen、Scale 和Clickworker 也仿造同樣模式，提供方便好用的已清理資料和廉價勞力給業主，無論是學術機構，或是資本的現代大代理人，如臉書和 Google。這些網站扮演著以勞動套利的中盤商角色，鎖定戴維斯（Mike Davis）所稱的「過剩人力」（surplus humanity，全球人口中，被視為不在經濟體系主體之內的群體），以見縫插針滿足大科技公司的需求。接案者只在執行任務期間維持承攬關係，因此在就業和無業的狀態之間跳動，且可能在一日之內為不同公司工作。工作波動幅度大，而這些網站以彈性為由，擺出具備前瞻思想的善心守衛者姿態，推行專為新世代工作者設計的新型勞動契約，指稱他們渴望「獨立」更勝於安穩保障及合理報酬。不過這樣的安排之下，受惠方只有發包業主，像是推特、臉書和 Google 等大型科技公司，因為它們能夠規避較典型的聘僱所需負擔的責任。在這些網站工作的人，不再歸類為「勞工」，而是「自由工作者」、「獨立承攬人員」，甚至還有「玩家」（player）的離譜之稱。他們放棄了權益、法規保障以及最後一丁點議價的籌碼。 　　 　　平台資本的殘酷性質，將本來就已經慘不忍睹的全球勞動景觀，改造為充斥著雜務與臨時工的就業荒土。不過，很多關於微工作的文獻都表示，這些資料處理工作是前所未見的新現象。自信滿滿的「人力雲」、「人即勞務」（Human-as-a-Service，以人作為一種勞務形式，簡稱 HaaS）和「即時人力」等講法，顯現出從過去沉悶的世界，縱身一躍進入了「人機混和式」的大好未來。貝佐斯所謂的「人工的人工智慧／工人智慧」（artificial artificial intelligence），表示人與演算法之間的高科技關係，將在「新經濟」中帶來爆炸性成長。9 因此，為了幫助南半球經濟體免於緩慢步入非正式工作、負債以及貧民窟擴大的末日浩劫，世界銀行（World Bank）等機構在提出一長串措施時，便將微工作視為其中最新的救世辦法。本書要旨即在讓讀者知道，微工作非但不是南半球的浴火鳳凰，還是致使地球工作陷入進一步危機的推手。微工作由以下各個過程加總而來：成長遲滯、無產階級化，以及勞動力需求降低，這些全都使印度、委內瑞拉和肯亞等國的非正式部門大幅膨脹。如同我們將在第一章看到，這些網站的人數增加，並非資本主義成功的體現，而是反映出越來越多人在正式勞動市場找不到工作的悲慘紀實。其中許多人住在監獄、難民營和貧民窟中，他們完全無業或是低度就業（underemployment）。這就是過剩人力的悲歌。 　　 　　這樣看來，從二○○八年至今這段漫長的經濟失序期間，使用群包網站的人數激增並不奇怪。雖然全球從事微工作的人數沒有精確的統計數據，但目前推估約落在兩千萬左右，其中大半部分的人位在南半球，包括南美洲、東亞以及印度次大陸。這些人當中不乏受教育人士，但因故脫離了正式勞動市場。北半球的高學歷低就者，數量也正在增加。調查顯示，英國的工作年齡層人口中，高達百分之五每週至少使用一次群包網站。對他們而言，微工作主要是用來拉高工時並在薪資凍漲下增加收入的方法。然而，對其他世界各地眾多的人而言，微工作就是他們的全職工作。根據國際勞工組織（International Labour Organization，ILO）的一份調查報告，百分之三十六的接案者每週固定工作七日。 　　 　　依照個別平台自稱的服務對象數量看來，利用這些網站工作的人數可能遠高於目前的統計數字。過去十年來，光是Clickworker 的使用者人數就增至超過兩百萬人，就連較小型的Appen 等網站現在的使用人數也破一百萬。如果把這些平台的接案者歸類為受聘員工，發包公司就會在現今的僱主名單中名列前茅，僅次於幾個政府和沃爾瑪大賣場（Walmart）。其中很驚人的是，中國群包平台「豬八戒」擁有一千兩百萬名使用者，使得它成為世界上最大的人力承包商。 　　 　　提倡華盛頓共識（Washington Consensus）18 的機構明顯因AI 科技得益。它們順勢利用仰賴處理零碎資料維生者人數的增加這一點，反駁主流媒體長期對自動化會傷害就業市場的預測。然而，得利與受害之間的界線其實很模糊。客服中心接電人員受到聊天機器人的威脅，櫃台結帳人員受到無人商店衝擊，他們最容易在二十一世紀的資本風暴中載沉載浮，因此不得不躲進線上接案的收容地。 　　 　　微工作的擁戴者會堅決表示還是有工作可做。但從「託客」平均時薪不到兩美元這點來看，就算自動化沒有消滅所有勞工，卻也把他們推到快無法生存的邊緣地帶。 　　 　　這就是本書第二主題。過剩人力不被計入一般人力，長期以來都受到殘酷的國家政策擺布。而現在，他們更是在矽谷菁英進行的實驗中受到非人對待。貝佐斯把 MTurk 描述為「工人智慧」，可見接案者不被當作是人，而是運算設備。用來接洽業主和接案者的應用程式介面（Application Programming Interface，API），原本是工程師用來與電腦互動的工具。而在微工作網站上，業主是與以電腦為形象的人類互動。接案者隱沒在機器底下的長長陰影之中，因此業主能無後顧之憂地盡情操用行銷策略，尤其是平台大客戶。臉書、Google、亞馬遜等尋求取得風險投資的無數新創公司，採用的手法就在於企業模式十分精實，甚少仰賴高風險的勞動力市場，而幾乎是透過複雜的演算法來經營。它們允諾要完結十九世紀馬克思（Karl Marx）預測的進程，即用科學和科技來取代處於資本生產力核心的勞動。雖然各平台正在加速這個進程，但只要看看富士康黑暗的血汗廠房，或是玻利維亞有「吃人山」惡名的塞雷里科錫礦場（Cerro Rico），就會知道這些期望都還沒實現。平台將勞動外包，所以沒有記在帳上，也不會讓使用者、投資人、顧客看見，從而營造出深具科技實力的假象，但實際上跟利用人力處理資料來支應 AI 沒什麼兩樣。 　　 　　雖然資料是平台的命脈，我們平常卻不會去想到它的製程。我們看得見 iPhone 的硬體，因此能從它的物理性質推論出製造過程所需的勞動，但我們看不見也碰不著軟體內流通的資料。我們壓根不會想到資料也要經歷生產的過程—這麼難以捉摸的無形物質同樣出自人類之手，就跟硬體一樣。由於動手動腦的產物都只顯現為智慧機器的成果，讓人有了科技萬能的錯覺。這種資料拜物教（以為有自動操作的無人機而不用有人標注資料，以為媒體能自動刷新動態而不需要人管理版面）掩蓋了自動化真正的面貌：一群又一群被剝奪正常就業地位的工作者，用如同抽搐般的動作在訓練機器學習。 　　 　　為了要像馬克思揭露十九世紀工廠那樣拆穿這一面，本書也必須探索平台資本主義（platform capitalism）的陰暗處，即在二十一世紀快速竄升至主導地位的經濟模式。二○一九年時，亞馬遜、臉書、微軟、字母控股（Alphabet，為 Google 的母公司）及蘋果分別是世界上市值最高的公司，而中國平台阿里巴巴、京東商城和百度緊跟其後。這些公司能興起，一大關鍵在於擁有巨大的運算能力。隨著數位基礎設施讓使用者有空間能相聚、交際、貿易和消費，各平台獲得了大量個人資訊的特殊存取權限；這些個資取自線上瀏覽、GPS 定位、在社交軟體上與人對話，或是對著語音助理 Siri 說話。這些平台累積越多資料，便能把越多數據輸入 AI，並越能夠提升自動化程度。 　　 　　但是，就算自動化真的只剩下「最後一里路」，想必也不好走完。縱使矽谷有了奇蹟似的進展而實現夢想，成功讓剛果礦坑自動挖採銅礦、富士康零件都用電腦自動組裝，且Uber 的車輛都學會自動駕駛，這些技術也幾乎都還是要仰賴人工的資料處理，亦即標注、分級、歸類，科技解決方案尚且應付不來。除了最開始要先清理好資料才能輸入演算法，在開始執行後也要持續監督和修正。如伊拉尼（Lilly Irani）所說：「為了要適應不斷變化的世界，必須用人力來配置、校正和調整自動技術；變化包含產品形狀不一，或是有鳥飛入工廠。」 　　 　　想達成全自動奢華資本主義（fully automated luxury capitalism）的矽谷夢，終究只是個夢，但這樣的宏願卻在二十一世紀遲遲不散；此世紀一開場就是金融危機，其後經濟長期不景氣，民主體制搖搖欲墜，時不時又遇上氣候災害，以及好幾波的緊縮期。現在，想像中的烏托邦與現實中的反烏托邦，一來一往踏著怪誕的舞步赴往劫難。聊天機器人進步時，加州燃起大火；電腦下圍棋勝過人類時，數百萬人染上人畜共通的怪病。人類若無法在歷史的此刻主動出擊改善世界，就只能面臨一輛輛智慧計程車在永恆暴風夜中默默漂來的未來。怪異天氣和流行傳染病使得眾人成為難民、階下囚或是經濟邊緣人，這種在經濟體系主體中找不到安身處的人生重擔，到了矽谷人士的眼中卻變成一串軟體程式碼，任憑他們決定要拿來使用與否。 　　 　　但在多處的前線，被視為過剩的人口正在起身抵抗，且有機會促使世界變得更好。微工作者光憑一己之力不易組織動員，並實際動搖資本，但在越來越多事件中，可看到平台工作者聯合其他無依無靠的族群付諸行動。本書便是抱持如此期望，謹慎寫下結語。

作者：菲爾・瓊斯(Phil Jones) 譯者：陳依萍 出版社：商周出版 書系：Discourse 出版日期：2022-06-07 ISBN：9786263182844 城邦書號：BK7113 規格：膠裝 / 單色 / 208頁 / 14.8cm×21cm