数字工厂

雇用工人从事数据处理任务本身并不是什么新鲜事。文员、秘书和电报员已经存在了几个世纪。目前，这方面最近的例子包括雇用居家工人完成各种客户服务工作，以及居家翻译等工作。早期的互联网经济最初也是由拥有固定工作的人下班后在家完成有偿或无偿的劳动推动的：这类人包括聊天室管理员、软件测试员、业余爱好开发者、游戏修改者、电子邮件发送清单处理员等。①不过，众包工作平台的速度、规模和算法组织造就了众包工人新的独特品质。曾对人机交互和亚马逊土耳其机器人展开开创性研究的莉莉·伊拉尼(LillyIrani)解释道：“不必雇用数百名居家工人工作几周的时间，你可以雇用6万名工人只工作2天。速度和规模的转变会产生质的变化，人工逐渐被理解成计算过程。”②

1数字工厂1

① Terranova, "Free Labor" : Scholz, Digital Labor.

②Irani, "Difference and Dependence among Digital Workers," 226.

136

其他平台很快开始复制亚马逊先进的商业模式。如今，包括土耳其机器人平台在内，成千上万个众包工作平台都在按照贝佐斯2006年在麻省理工学院演讲时制定的原则运行：“你们都听说过软件即服务。但从根本上来说，人即服务’。”①

按需劳动力的全球生态

通过数字平台组织劳动已经成为一种日益扩大的全球现象。众包工作平台组织和控制劳动力的逻辑是零工经济的特征，还在持续扩大到新的领域。优步、Helping或户户送等平台的劳动是在线下完成的，因此会被限定在某些特定的地方。除此之外，这些平台都表达了类似的按需劳动、灵活合同和自动化管理的逻辑。更笼统地说，对众包工作平台劳动关系的理解，应该被置于算法管理和监控形式兴起，以及各个行业劳动力市场不断增强的灵活性趋势的背景下。这些发展是广泛且多面的，远远超出了零工经济和数字平台的范围。从这个意义上来说，这里所描述的许多逻辑并不局限于数字劳动力平台，还应该作为数字资本主义劳动转型的一个重要趋势进行分析。因此，尽管在算法控制的按需劳动中，众包工作平台在某些方面显然是一个特殊且极端的例子，但它们也是工作世界中普遍趋势的表达，值得作为未来工作的实验室进行仔细分析。

1第3章1分散的工厂：众包工作

① MIT TechTV, "Opening Keynote and Keynote Interview with Jeff Bezos."

137

“众包工作”(Crowdwork）泛指通过在线平台外包给大量利用数字设备进行远程工作的人的劳动。因此，众包工作平台就是数字劳动的中介。从实际角度来说，这种劳动主要包括通过笔记本电脑或智能手机等数字设备处理数据的工作。这是优步或户户送等基于地理位置的零工经济平台与众包工作平台的主要区别。前者的工人利用汽车、脚踏车和自行车将乘客和食物运输至城市各处。和这些工人一样，众包工人也不是平台的雇员，通常被形容为“独立承包商”——没有固定合同的自由职业者。大部分众包工作平台都起着中介作用，允许其他企业将大量任务外包给全球各地随需应变的工人，供他们换取收人。平台不仅要组织这些任务的调解工作，还要精确控制劳动过程，处理付款和评级。也就是说，它们倾向于在战略上将自己定义为网络劳动力市场或科技公司，以避免对工人承担责任。

由于众包工作并不正规，通常还是非正式的，且具有全球性，想要衡量众包工人阶层的规模既困难又复杂。土耳其机器人自开放之初，其业务规模就出现了爆发式的增长，并实现了显著的多样化。如今，亚马逊的这个先驱平台已经被许多竞争者超越。全球最大的众包工作平台包括Freelancer.com，一个提供各种数字工作的平台。截至2019年，注册该平台的自由职业者超过2700万人；Upwork.com平台也拥有1200万名工人。传统的劳动力市场统计方式往往无法说明这些劳动形式，量化该劳动力市场整体规模的尝试应该被理解为粗略的估算。2015年，世界银行估计这些平台上的注册工人数量约为4800万；2017年的另一项估算将中国平台也考虑进来，估计注册工人为7000万人。①当然，并非所有工人都一直处于活跃状态，其中一部分账户处于休眠状态，所以活跃的众包工人的人数要少得多，但应该仍然在千万人左右。综上所述，这些研究表明，不论是在发展中国家还是发达国家，平台劳动力已经开始成为劳动力市场的一个重要组成部分。

1数字工厂

138

如今，在线众包工作平台存在的形式和目的各不相同。有些平台的任务比较复杂（比如面向程序员、设计师和翻译人员的平台)。在这些平台上，自由职业者要在全球范围内展开工作竞争，有时要采取投标和竞赛的模式。在这些平台上，排名、资历和经验都是重要的衡量标准，工人的个人资料对他们获得更多工作至关重要。组织高质量、复杂工作的平台属于众包工作平台的一个极端，其工作任务通常被称为“宏任务”(Macrowork)。相反，亚马逊土耳其机器人这样的平台提供的任务大多十分简单，属于众包工作范畴内的另一个极端。这些任务主要是重复性的，只需很短的时间就能完成。本章的研究重点就是这一领域，即杰夫·贝佐斯2006年在麻省理工学院提到的“微任务”：“把它想象成微任务，只需花上一分钱，就能找人告诉你，照片中是否有人。”①

1第3章1分散的工厂：众包工作

①Kuek et al . The Global Opportunity in Online Outsourcing. 7; Heeks. "Decent Work and the Digital Gig Economy“ and “How Many Platform Workers Are There in the Global South?"

139

“我们在全球范围内拥有全时段的按需劳动力”，亚马逊土耳其机器人网站在广告中写道，“非常适合工作流程中需要手动处理的简单重复任务”。②对登录的工人来说，这句话中“任务”的意义可以被理解为，只需要几分钟甚至几秒钟就能完成的简单任务。在土耳其机器人网站上随便看看，就会发现以下几种人工智能类任务：查看收据图像，分辨收款公司—报酬0.02美元；仔细录人图像中的文本———报酬0.01美元；为照片中的图像提供尽可能多的标签——报酬0.02美元。微任务平台上拥有成千上万项类似的工作。

这些小而简单的任务通常是按件计费的，不需要正式的资格认证，内容包括图片分类、语音转录、产品描述、拍摄照片或短视频、参与调查、对各种数据进行分类。虽然本章主要关注众包工作范畴中的这一端，但很难划分微任务和宏任务之间的区别，因为即便是在同一平台上，任务的性质也存在很大的差异。无论如何，重要的是，今天的众包工作并不局限于低级的数据处理，它还在逐渐入侵数字劳动的其他领域。

I数字工厂1

① MIT TechTV, "Opening Keynote and Keynote Interview with Jeff Bezos."

②Mechanical Turk, https://www.mturk.com/,2019年12月30日访问。

③从 Mturk 上获得的随机 HIT样本，2019 年12 月30日访问。

140

人工智能背后的劳动

近些年来，人工智能的训练与优化已成为推动众包工作发展的主要因素。除了其他方面，人工智能的发展基础是庞大的分类训练数据集，而数据集的产生需要大量的人工劳动。如今，众包工作平台提供的数百万小时的隐藏劳动、都是为无人驾驶汽车提供动力、让各种装置理解人类语言的算法所必需的。Click-worker是德国的一个平台，在130多个国家拥有超过180万名的注册工人。该平台在广告中表示，它专门服务于机器学习软件的开发者：“利用人类优化的机器学习训练数据来改进你的人工智能系统和算法。本平台的工人能应对各种规模的项目，帮你训练人工智能系统，提高搜索的相关性和核心服务的整体效率。”①

在该平台还提供一系列其他服务，完成从搜索引擎优化到内容创作等一系列任务，其他平台则专注于蓬勃发展的人工智能应用培训数据领域。2018年，早期的众包公司之一

1第3章1分散的工厂：众包工作

①Clickworker, https://www.clickworker.com/,2019年12月30日访问。

141

Crowd Flower将自己的品牌更名为 Figure 8，开始专注于机器学习应用程序的培训数据集。该平台于2019年被另一家专注于人工智能的众包工作平台Appen收购。“培训数据本身无法自行标记或收集。创建和注释可靠的训练数据都需要人类的智慧。”Appen网站的广告写道：“我们的平台能够收集并标记图像、文本、语音、音频、视频和传感器数据，帮助你构建、训练并持续改进最具创造力的人工智能系统。”①和该平台的一百多万名工人一样，越来越多的平台数字工人都参与了智能家居应用程序的人工智能语音识别软件的开发与培训，录制手势视频训练数字助手，或标注图片中的行人与红绿灯，以训练自动驾驶算法。

虽然上述示例和更多的例子涉及的都是投人大量资金的人工智能系统的关键领域，但众包工作对数据需求旺盛的自动驾驶领域尤为重要。近些年来，福特、大众和通用汽车等传统汽车制造商，以及优步、苹果和谷歌等新成员都在雄心勃勃地投资开发全自动驾驶汽车（以及比较温和的辅助系统）。其中，谷歌的子公司Waymo在许多方面都走在研发领域的前沿。自动驾驶市场的竞争特点是大规模的资本投入、广泛的舆论讨论以及公司和大企业间的激烈竞争，包括优步和谷歌之间关于窃取商业机密的重要诉讼案引发的僵局。在这场研发自动驾驶汽车的竞争中，一个至关重要的组成部分是带有注释的数据集，其中包含一辆汽车在行驶过程中会遇到的各种事物的图片。

1数字工厂

①Appen, htps://appen.com/solutions/training-data/,2020 年10月23日访问。

142

由于安全至关重要，无人驾驶汽车必须尽可能地识别出自己所遇到的一切，包括其他车辆、行人、骑自行车的人、红绿灯、交警检查岗、动物、建筑工地和坑洼等。为了训练算法，开发者需要大量带有注释的照片和视频素材。这就是为什么全球会有那么多工人登录众包工作平台，花费大量的时间在视频和图片素材中标记、注释物体。这些素材大多是车辆行驶过程中拍摄的视频。工人的任务包括进行各种形式的标记，并指出镜头中的不同对象。其他工人会复核同事所作的标记，或者各种算法在模拟过程中作出的判断。在训练数据以及精度方面的新要求，不仅导致许多现有的平台专注于为机器学习进行数据注释、还推动创建了专门满足自动驾驶汽车软件开发者需求的新平台（比如 Scale 和Mighty AI)。①Mighty AI平台（其面向工人的界面被称为Spare5）于2019年被优步收购，关闭了面向其他客户的业务，专门为优步的自动驾驶汽车开发服务。

众包工作平台的外包劳动力在许多领域都发挥着重要的作用。与之相似，众包工人对自动驾驶系统所做的隐形贡献也说明，备受瞩目的自动化过程是如何由人力大举推动的。数十万平台工人注释数据的“幕后工作”对自动驾驶汽车的发展至关重要。①和自动化方面的许多问题一样，围绕自动驾驶讨论的论文总是专注于技术，往往夸大了算法的能力，却忽略了自动化过程中所需的人力劳动。

1第3章1分散的工厂：众包工作

①另参见 Schmidt, Crowdproduktion von Trainingsdaten.

143

亚马逊的先驱平台“土耳其机器人”的名称就很好地反映了人力对自动化系统的重要性。“土耳其机器人”是指18世纪一台引发了诸多关注的国际象棋机器。该装置由一个“土耳其”木偶和一个看似十分复杂的仪器组成。作为一台会下棋的机器，土耳其机器人获得了惊人的成功，据传甚至战胜过拿破仑·波拿巴（Napoleon Bonaparte）等人。然而其中的秘密非常简单：土耳其机器人实际上是一个机械假象，里面躲藏了一个棋艺高手在操作。②讽刺地是，阿兰·图灵曾将它作为人工智能研究方面的早期示例。沃尔特·本杰明（Walter Benjamin）也将其视为唯物史观与神学之间关系的寓言。土耳其机器人已经成为人类与机器、科学与魔法间边界地带的象征。亚马逊决定用这样的“第一台电脑”来为自己的平台命名，正如公司早年间为平台打出的广告标语所说，这是一种“人工的人工智能”。

人工智能的发展及其在复杂环境中的应用是一个动态的过程，特征是会遭遇重大挫折，且人类劳动具有持续的重要性。事实上，一段时间的热情过后，近年来自动驾驶汽车的发展已有所放缓。离开受控的有限测试区域后，现实的交通环境存在无数的复杂情况，自动驾驶汽车在应对这些情况时存在缺陷，从而引发了许多质疑的声音。有人声称，全自动驾驶汽车在可以预见的未来无法成为现实。一些公司提出，要想帮助身陷复杂路况的自动驾驶汽车，一个可能的方式是让工作人员随时待命。这些遥控操作员可以在客户服务中心工作或按需通过平台进行操作，在收到汽车软件的呼叫后帮忙导航。这样的场景展示了众包工人未来可能从事的一项职业：在卧室和厨房里引导被卡住的自动驾驶汽车。

1数字工厂1

① Gray and Suri, Ghost Work.

②Aytes, "Rerum of the Crowds."

144

无论如何，全球劳动力在数字平台上的现状表明，自动化目前还不能被理解为越来越智能的软件和复杂的机器人会取代简单工作。相反、众包工作作为一个重要示例，说明了新技术的发展是如何改变劳动世界的，在摧毁一些工作的同时又创造了新的工作，并在此过程中改变了价值链。在一段时间内消失的工作，通常会在其他时候以不同的形式重新出现。就众包工作而言，那些被认为应该由算法完成的工作实际上往往是由大量按需工作的劳动者隐藏在德国的民宅、委内瑞拉的网吧或肯尼亚的街道上完成的。这些工人与机器学习有着复杂的关系：他们是发展过程中的重要驱动力，却时刻面临着被这些产品取代的危险。正如前文所言，这样的发展的确对人类劳动提出了前所未有的新要求。从工人的角度来看，与其担忧未来，不如立足当下。新的组织及控制形式、新的抵抗方式、真正的数字劳动力全球市场已经出现。

1第3章|分散的工厂：众包工作

145