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人工智慧的「最後一哩矛盾」:線上零工與你看不見的幽靈勞工

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发表于 2020-6-29 17:58:15 | 显示全部楼层 |阅读模式




許多手機應用程式、網站和人工智慧系統的動力來自人類勞動力,但可能我們根本看不見—事實上,這些人力也常被刻意隱藏起來。受雇於這種可見度低的工作領域的人,就叫作「幽靈勞工」。


回想一下最近一次的網路搜尋。或許你想找趨勢話題、心愛球隊的最新消息,或最新的名人八卦。有沒有想過,為什麼搜尋引擎傳回的影像和連結既不含色情內容,也沒有毫無關係的結果?也可以回想你前一次滑Facebook(俗稱臉書)、Instagram(俗稱IG)和Twitter(俗稱推特)動態的時候,這些網站都有反圖像化暴力和仇恨言論的政策,他們怎麼推行這些政策? 在網際網路上,愛說什麼都可以,一有機會你就想口無遮攔。那麼,我們看到的東西怎麼好像淨化過了呢?


這其實是人與軟體的合作成果,為你我等顧客端出看似自動化的服務。


除了一些最基本的決定,今日的人工智慧在運作環節中少不了人類參與──有時可能是要傳送相關的新聞,有時或許是要處理簡訊訂餐的複雜披薩訂單,在這些情況人工智慧有可能失靈,或無法完成工作,這時,數以千計的企業行號會找人來不動聲色地完成工作。


此種新型的數位生產線彙整了各地勞工集體的勞動力貢獻,完成後遞交的是專案的片段,而不是產品,這些工作跨越了各種經濟部門,不分日夜地運作。事實上,這種影子勞動力的興起也是「雇傭」本身更大規模、意義更深的結構重組。


這種雇傭形式還沒有確切的分類,按需求而定,無所謂好或不好,但正是由於少了定義,也不讓受益的消費者看見,很容易流為幽靈工作。


你看不見的內容審查者
誰在做這種工作?喬安和卡拉就是兩個現成例子。


喬安在休士頓的家裡工作,與她81歲的母親同住。2012年,喬安的母親動了膝蓋手術後身體非常虛弱,無法獨居,所以喬安就搬回家照顧母親。一年後,喬安開始透過MTurk(Amazon Mechanical Turk的簡稱) 在線上接工作,MTurk 是個蔓生而龐大的交易平台,屬於科技巨擘亞馬遜,並由其營運。喬安覺得最好賺的收入來自「雞雞照片費」。意思是,當Twitter 或交友網站Match.com等平台的社群媒體使用者檢舉「猥褻」照片時,她要負責加上標籤。


企業無法自動化處理使用者標記出應該要審查的每一則內容,因此有些比較難評估的材料會轉給喬安這樣的勞工。表面上她的任務似乎很簡單:按一下圖片、評估內容。那是一張應該要移除的限制級陰莖自拍照嗎?還是無害的普通級身體部位?她完成的每一項任務都會帶來收入,也隨時可以從電腦前離開。從業多年後,喬安現在知道怎麼湊到一天10小時的工作,靠這樣的任務賺到日薪約40美元。


15,000多公里外,在印度的班加羅爾(Bangalore),卡拉則在家中的克難辦公室裡工作,也就是臥室的一個小角落。喬安跟卡拉接的任務很相似,幫網路公司分類和標記字詞及影像,但卡拉是跟外包公司接案,這家公司會引介員工給「環球人力關聯系統」(UHRS)。這個平台跟MTurk 很像,是微軟(Microsoft)所建、並在內部使用的工具。卡拉43歲,是一名家庭主婦,生了2個小孩,擁有電機學士學位,她把2個十來歲的兒子叫進房間裡,指著液晶顯示器上面一個大文字方塊裡面顯示的詞,問他們說,「你們知道這個詞是什麼意思嗎? 是不是髒話?」他們聽著她大聲誦讀,咯咯亂笑;取笑媽媽的發音。他們有共識:不是,這句話沒有色情用語。卡拉按了一下螢幕上的「否」,視窗重新整理後,出現下一個要讀給她兩個兒子聽的詞組。「他們比我更有資格來辨別這些詞,」她笑著說,「他們是我的小幫手,讓我能為其他的家庭把關,留給網路一個乾淨而安全的空間。」


儘管她一個星期通常找不到足以填滿15個小時的工作,卡拉幾乎每天都會上UHRS,看看有沒有她覺得自己可以做的事情。卡拉堅持了很久,運氣也不錯,終於成功了。現在她懂得怎麼快速瀏覽案件和接案,除了做飯和檢查小孩的作業,她可以利用剩餘的時間,而且「收益不錯」,因為上網接案算是為她創造了額外的收入。


內容審閱包括篩選新聞動態和搜尋結果,判定恰當的內容為何,好協助科技和媒體公司找出什麼要留著,或什麼要取下,這只是新型態工作的一個例子,而這些工作就仰賴喬安和卡拉等人。社群媒體公司想為每天使用網站的數十億使用者找出適合闔家大小的內容,因此產生了大量的審閱工作,通常很強調時效性。用各種可想得到的語言寫成的網頁、照片和推文太多了,喬安和卡拉等接案者看也看不完。


谷歌(Google)、微軟、Facebook 和Twitter 使用軟體移除「不適合工作場所」的內容,可以的話盡量自動化,但這些軟體過濾系統的能力來自機器學習和人工智慧,並不完美。系統無法每次都成功辨別大拇指和陰莖的差異,仇恨言論和譏諷就更不用說了。


機器人可能快來了,但是還沒真的來臨
幾乎每個星期,我們都會看到新聞頭條高聲疾呼:人類快要沒有工作了。我們都看到這類警告:過不了多久,機器人會興起、打倒我們。大家都明白自動化及一旁輔佐自動化的大功臣──人工智慧,正在逐步淘汰人力。機器手臂可以把金屬片從工廠這頭移到那頭;軟體機器人可以接下用文字簡訊傳來的披薩訂單;無人機可以把包裹送到我們的家門口。這些智慧科技系統現在可見於許多傳統的工作場所,據說就預示了人力會從職場中快速消失的命運。另有一說,人工智慧一定會勝利,只有具備獨特資格的勞工才不會失業──每個人都需要提升技能,而且是立刻提升。


Tesla(特斯拉)和SpaceX的創辦人馬斯克(Elon Musk)、知名的物理學家霍金(Stephen Hawking),以及谷歌創辦人之一佩吉(Larry Page)等卓越人士都曾發表過上述言論。他們可能很焦慮,覺得我們「召來了(人工智慧)的魔鬼」,不然就是開始懷念人工智慧前的時代,那時的人類似乎能控制自己的命運。但聳動的標題讓已經更混亂的現實益發晦澀難懂。儘管機器人毫無疑問確實是在興起,但大多數自動化工作仍需要人類參與,24小時從旁工作,通常是兼職或約聘人員在機器卡住或出問題時,微調並照看自動化的程序,技術系統跟人類一樣,也會生病倒下。


大多數人以為人工智慧很聰明,或是怕人工智慧比我們聰明,其實不然。以仰賴人工智慧的AlphaGo 當例子好了。2017年5月,AlphaGo 成為第一個打敗世界圍棋冠軍柯潔的電腦程式。5個月後,AlphaGo 輸給它的下一代AlphaGo Zero。不過,也不必一味嘖嘖稱奇,別忘了:圍棋有固定的規則,不會變動,也在封閉的環境裡對戰,只有兩名棋手的行為能決定結果。真實生活比一局圍棋複雜多了。


媒體把人工智慧渲染成智慧無邊的東西,大幅報導機器人必然會興起,然而,新型線上工作平台卻顛覆了這些故事。真實世界的任務,例如辨別仇恨言論、把某個出租場地分類為適合在春天舉辦婚禮的空間、正確修改稅單報表,都需要靠人類的判斷力。這不像圍棋棋局,不能明確指定唯一的最佳選擇為何。比方說,我們能列舉出「最佳」婚禮場地的所有特質嗎?應該很難。就算能做到,關於場地的特質,人人都有自己的偏好,何況目前也沒有能教導人工智慧識別「最佳選擇」的訓練資料。此外,無數的外在因素,例如某地的俚語、氣候變遷引發的颶風,以及無計畫的稅制改革立法,都可能造成干擾、影響結果。


在很多狀況下,變數太多了,我們無法訓練目前的人工智慧培養出夠高的察覺力,或具備足夠的經驗,來明智回應意料之外的情形。這就是為什麼人工智慧必須回過頭仰賴人腦,用人類廣博的知識來彌補決策過程中的不足處。


自動化最後一哩的矛盾
我們剛才已經帶大家檢視過人工智慧的「影子」—你會發現在這勞動的新世界裡,軟體管理著人類,而人類在做電腦做不到的事情。建置人員創造出系統,把任務從人類身上轉交給機器,卻也令新的問題浮上檯面,在自動化的過程中有待解決。


舉例來說,網路成為主流後,Facebook、Twitter 和Instagram等公司便接到愈來愈多的要求,要他們審查線上內容,而自動化審查工具的能力有限,無法勝任此工作。同時,新穎的系統上線後,通常會碰到意料之外的問題,無法履行承諾,這時候需要喬安和卡拉等人的工作就出現了。自動化審查軟體愈來愈進步,都要歸功於這些勞工,但軟體的表現距離完美還差得遠。自動化程序在邁向完美的路途上一定有出錯的時候,於是便產生了須假人類之手的臨時工作。一旦人工智慧訓練成功、表現得跟人類一樣好,勞工則會接下工程師交付的下一階段工作,繼續挑戰自動化的極限。我們不斷幻想出人工智慧的新用法,終點線也就跟著推移改變,所以也就不能確定能否走完完全自動化的「最後一哩」。這叫作「自動化最後一哩的矛盾」。


人工智慧持續進步,同時創造出臨時的勞動市場,此市場需求的工作類型超乎預期。自動化非常矛盾,因為要消除人力的欲望總會為人類產生新的任務。我們所謂的「最後一哩」正是指人類能做的事和電腦能做的事之間的缺口,軟體工程師理所當然會用幽靈勞工來進行手邊的任務,好讓人工智慧得以突破極限。同理可證,愈來愈多的公司野心勃勃,想帶給我們利用人工智慧的「智慧」來運作的數位助理,幫忙管理我們的行事曆以及協助訂機票,但在人工智慧日漸滿足不了我們益發嚴格而精確的種種需求時,就需要更多人來插手。


事實上,在科技邁向自動化的長征之路上,一直都得仰賴臨時人力。現代工程師的目標是透過演算法和人工智慧來解決問題,他們來到了人工智慧最後一哩矛盾的最新迭代週期。在技術發展的前沿,臨時工作的高峰與低谷會一直變動,同時也不斷在過程中重新定義人機之間的關係。

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