技术，劳动的空间和时间，劳动力内部的分工，以及劳动力必须通过其自我复制的培训和教育形式。正如一位评论员所说，“机器人将创造更多的就业机会，……”但是，如果这些工作不如自动化消灭的工作好，收入也不如它们高呢?(Elliott2017)。我们考虑了四个方面:泛光学、不稳定性、两极分化和无产阶级教育。
《经济学人》(2018)关于“工作场所的人工智能”的报告的封面描绘了一盏照亮小人国工人的Brobdingnagian办公室灯，标题为“AI-spy”。数字技术给工作场所带来了一种“新泰勒主义”(Salame2018)，工作技能与算法管理融合在一起，伴随着工作场所的监控能力远远超过任何携带写字板的管理者。菲比摩尔和她的同事(2018)详细介绍了社会测量徽章、键盘计数器、电子邮件扫描、位置跟踪、运动传感器以及语音和面部识别技术如何在工作场所每分钟检测效率和情绪的变化。机器学习驱动的“人员分析”是企业人力资源部门的新痴迷，他们利用AI工具根据社交媒体痕迹对员工进行筛选和选择，并将面试委托给聊天机器人(Buranyi 2018)。有了这些数据，AI成为评估工人“执行特定任务的生产力和适应性”的一种方式(De Stefano 2018:7).这种数字化“量化工人”的创造是在为员工提供有关其绩效、健康和精神状态的有益信息的幌子下进行的，目的是为了自愿自我完善和“健康”;可穿戴工作场所设备的企业供应商将其推销为“人性化”技术。但这几乎掩盖不了他们通过这种“无限制的工人监控”技术明显增强了管理权力(Ajunwa, Crawford和Schultz 2017)。
摩尔等人(2018)主要关注这种监控对员工造成的压力、侮辱和侵入性，他们对“深度自动化”持怀疑态度，并强调其突然到来的经济、技术和社会障碍。但这样的监控是AI发展中的一个时刻。按照同样的逻辑，AlphaGo在古老的围棋比赛中击败大师，也依赖于对人类之前数千小时的棋局进行数字化消化，因此，记录工人的表现，即使是出于纪律原因而发起的，也为劳动力向机器形式的新转变开辟了道路。自主的车辆依赖于人类驾驶数十万小时的数字记录。呼叫中心工作人员的录音成为语音分析软件的基础，该软件首先补充他们的工作，然后取代他们的工作。亚马逊物流中心的机器人化源于人类“ambots”的电子标签:2018年，该公司获得了两项专利，用于发射超声波脉冲和无线电传输的腕带追踪器，以监控拾取者的手与库存的关系，提供“触觉反馈”，以“推动”工人走向正确的物体(Yeginsu2018)。这些专利的报道引发了公众对工人隐私和加速的强烈抗议，但同样清楚的是，腕带，甚至更广泛的监控设备，可能会为机器人取代拾取工铺平道路。工作场所监控与工人替代之间的有机联系，以及AI发展与监控之间的有机联系，导致《经济学人》(2018)得出结论，尽管AI工作场所可能不会立即减少人口，但它们将变得“更令人毛骨悚然”。
92
inhuman power