AI社會(huì)學(xué)｜眾包時(shí)代：你掙到你的一美元了嗎？

每個(gè)學(xué)期課至中途，通常是美國(guó)高校春季假期的前一周，我都會(huì)給學(xué)生布置一個(gè)回家作業(yè)。作業(yè)很簡(jiǎn)單，既不要求你寫三千字論文，也不需要處理五萬(wàn)條數(shù)據(jù)，而是要你以工人（worker）身份登錄全球最大的眾包平臺(tái)——亞馬遜旗下的Amazon Mechanical Turk (MTurk)，然后，賺上一美元。

每年學(xué)生回來(lái)匯報(bào)的經(jīng)歷五花八門，無(wú)奇不有，很多人在經(jīng)歷了九九八十一難之后仍舊沒(méi)有拿到那一塊錢。常常是激情吐槽了半堂課后，才有人總結(jié)陳詞：這一塊錢也實(shí)在太難賺了！

學(xué)生們?cè)谄脚_(tái)上遇到的第一個(gè)困難，是身份審批。跟美國(guó)大多數(shù)涉及雇傭人工的打工平臺(tái)一樣，亞馬遜有著繁瑣的審批過(guò)程。出于稅務(wù)的考慮，平臺(tái)往往要求工人提供具體身份信息，包括社會(huì)安全號(hào)碼。

審批之后，第二個(gè)困難會(huì)接踵而至，就是在平臺(tái)上找到標(biāo)價(jià)一美元的工作。學(xué)生的反饋是，很多工作有非常繁瑣的“打工要求”，譬如，你必須身處美國(guó)，必須完成過(guò)多少份工作，必須有百分之九十以上的成功率。更甚者，一頁(yè)一頁(yè)往下滾屏的時(shí)候，看到的多是標(biāo)價(jià)五毛錢的問(wèn)卷調(diào)查，標(biāo)價(jià)一毛錢的數(shù)據(jù)清洗工作，甚至標(biāo)價(jià)一分錢的圖片標(biāo)注工作—— 譬如，請(qǐng)動(dòng)手圈出下列圖片里含有紅綠燈的那些，或者，請(qǐng)手工將下面這張手寫的收據(jù)抄錄成電子版。有學(xué)生抱怨說(shuō)，有些標(biāo)價(jià)一塊錢的工作一出來(lái)就被搶光了。一些五毛錢的“高薪”工作，會(huì)要求你先完成一個(gè)長(zhǎng)達(dá)三頁(yè)的教程，然后參與一個(gè)長(zhǎng)達(dá)兩頁(yè)的測(cè)試，最后才能看到工作頁(yè)面。也就是在你打上工之前，先要打一份預(yù)備工，目的是看看你到底有沒(méi)有資格打這份工？！

最后，工打完了，還存在工資結(jié)算的問(wèn)題。學(xué)生回憶道，工資并不是當(dāng)場(chǎng)結(jié)算的，很多雇主會(huì)明確說(shuō)明，工作里含有“測(cè)試類型”的問(wèn)題（譬如，請(qǐng)選擇含有選項(xiàng)b的那一欄），如果沒(méi)有正確回答上這些問(wèn)題，說(shuō)明打工不認(rèn)真，完成的工作會(huì)被“雇主”斷然拒絕。一般情況來(lái)說(shuō)，這拒絕是單方面的，打工人并沒(méi)有上訴討薪的機(jī)會(huì)。

還有些學(xué)生匯報(bào)，在打過(guò)一次工之后，他發(fā)現(xiàn)自己在平臺(tái)上出現(xiàn)了數(shù)據(jù)評(píng)分——你可以看到自己成功地完成過(guò)幾次工作，成功率是多少，但并無(wú)關(guān)于具體工作的具體評(píng)價(jià)。學(xué)生們說(shuō)，他們感覺(jué)，很多時(shí)候，雇主是靠這些抽象的數(shù)據(jù)在篩選工人。

低薪，內(nèi)卷，乏味，有時(shí)甚至討薪無(wú)門，歡迎來(lái)到AI背后的眾包時(shí)代。

眾包（crowdsourcing）一詞，始于2000年代早期，指的是將無(wú)數(shù)微小工作通過(guò)網(wǎng)絡(luò)靈活機(jī)動(dòng)地分派給大量用戶的一種勞動(dòng)組織形式。2004年，《紐約客》的名記詹姆斯·索諾維爾基（James Surowiecki）在《群體的智慧》（The Wisdom of Crowds）里開(kāi)篇立意：如何正確地估算一頭公牛的重量呢？如果讓一位畜牧業(yè)專家和一群什么也不懂的鄉(xiāng)民對(duì)決，哪一邊的估重更準(zhǔn)確？

索諾維爾基的中心思想是，群體的智慧也許遠(yuǎn)優(yōu)于單個(gè)專家的決策。在公牛的例子里，組織一群鄉(xiāng)民，讓每一個(gè)單獨(dú)給出公牛的估重，經(jīng)過(guò)平均后得到的數(shù)值，最后往往比最資深的畜牧業(yè)專家的估重更為準(zhǔn)確。

這之后，“群體的智慧”成為年度熱門詞匯。從某種程度上來(lái)說(shuō)，很多我們耳熟能詳?shù)脑诰€社區(qū)都是這一概念直接或者間接的獲益者，譬如依賴大量網(wǎng)絡(luò)用戶自愿參與編輯的維基百科。2008年，在美國(guó)聯(lián)邦交通管理局授權(quán)和資助下，鹽湖城甚至進(jìn)行了一項(xiàng)通過(guò)公眾參與大眾交通規(guī)劃的眾包項(xiàng)目，當(dāng)?shù)鼐用窨梢越?jīng)由網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用群體的智慧重新設(shè)計(jì)城市交通規(guī)劃。

2005年11月，亞馬遜上線了Amazon Mechanical Turk (MTurk)，將眾包的想法正式平臺(tái)化和商業(yè)化，之后不同類型的眾包平臺(tái)如雨后春筍，紛紛涌現(xiàn)。Turk這個(gè)名字最初來(lái)自于18世紀(jì)一架號(hào)稱在歐洲巡回演出里打敗了拿破侖的超級(jí)國(guó)際象棋機(jī)器。之后人們發(fā)現(xiàn)Turk其實(shí)完全不是全自動(dòng)的現(xiàn)代化機(jī)器，而是一架木偶，木偶底下藏著一個(gè)人類的象棋高手。所以，與其說(shuō)是機(jī)器在與人類對(duì)弈，不如說(shuō)是人類操縱機(jī)器在與人類對(duì)弈。

亞馬遜繼承了這個(gè)概念，將其眾包平臺(tái)命名為Turk，不可不說(shuō)是有一點(diǎn)黑色幽默的意思在里面。之后，科研人員和初創(chuàng)人工智能公司們大批涌入MTurk，作為“雇主”（“requester”）登陸平臺(tái)，發(fā)布所謂的“人工智能工作” (“Human Intelligence Tasks”, 也被簡(jiǎn)稱為HIT)。通常情況下，這些工作是計(jì)算機(jī)算法在當(dāng)前的科技發(fā)展下尚且無(wú)力處理，人類卻可以通過(guò)簡(jiǎn)單訓(xùn)練很快就能上手的工作，譬如圖像識(shí)別、內(nèi)容審核、語(yǔ)音識(shí)別等等。

很多時(shí)候，這些由數(shù)以萬(wàn)計(jì)的世界各地的勞工們一份一份手動(dòng)處理的數(shù)據(jù)，組成了當(dāng)代人工智能算法的基石。譬如，我們之前討論過(guò)的人工智能歷史上最大的計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)集ImageNet，其龐大的1500萬(wàn)張各式各樣的圖片，就是由眾包平臺(tái)上近五萬(wàn)名工人共同標(biāo)注的。而之后無(wú)數(shù)先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法，都是在這個(gè)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練出來(lái)的。

從這個(gè)角度上來(lái)說(shuō)，亞馬遜大佬杰夫·貝索斯（Jeff Bezos）將MTurk平臺(tái)提供的服務(wù)稱為“人工的人工智能”（artificial artificial intelligence)，也許是更為貼切的說(shuō)法。

最早以“群體智慧”的希望興起，在被平臺(tái)們商品化和算法化之后，眾包的概念飽受批評(píng)。

最顯著的批評(píng)，是對(duì)于勞動(dòng)的剝削。

第一層的剝削來(lái)自平臺(tái)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，MTurk每日上線超過(guò)60萬(wàn)項(xiàng)任務(wù)， 平臺(tái)以20%~45%的比例對(duì)這些任務(wù)進(jìn)行提成。其中將近四分之一的任務(wù)標(biāo)價(jià)在一分錢左右，超過(guò)70%的任務(wù)標(biāo)價(jià)在五分錢左右。 由于工人是美國(guó)法律意義上的“獨(dú)立承包商”，因此他們不受美國(guó)大部分勞工法律的保護(hù)，也不受最低工資法的保護(hù)。

第二層的剝削來(lái)自雇主。對(duì)于企業(yè)，尤其是各種AI初創(chuàng)企業(yè)來(lái)說(shuō)，眾包平臺(tái)轉(zhuǎn)嫁了他們需要尋找、培訓(xùn)、雇傭工人帶來(lái)的成本。眾包平臺(tái)說(shuō)，我們的工人們是“按需”存在的、“流動(dòng)”的，以及“靈活”的。然而同一套說(shuō)辭對(duì)于打工人來(lái)說(shuō)，就意味著他們的工作就是“全天待命”的，“沒(méi)有保障”的，以及“呼之即來(lái)，揮之即去”的。

首先，平臺(tái)上的工人需要花時(shí)間篩選工作，如我們之前討論的那樣，報(bào)酬高于一美元的工作少之又少，很多工作有不同的門檻要求。而這一部分“尋找和篩選”工作的時(shí)間往往并不會(huì)計(jì)入工作時(shí)長(zhǎng)，收到報(bào)酬。

其次，“按需”的工作常常意味著工人必須時(shí)刻在線，隨時(shí)準(zhǔn)備工作。與通常的理解相反，“按需”是指雇主只有在需要的時(shí)候才發(fā)布工作，而不是工人只有在需要工作的時(shí)候才去工作。對(duì)工人來(lái)說(shuō)，算法分配的優(yōu)質(zhì)工作往往在瞬間就被一搶而光，長(zhǎng)時(shí)間在線甚至“全天待命”是硬性要求。

最后，“靈活”就業(yè)的意思是，工人沒(méi)有社保，沒(méi)有工位、辦公設(shè)備、上崗培訓(xùn)，甚至也沒(méi)有要求雇主進(jìn)一步解釋工作的機(jī)會(huì)。平臺(tái)上的工人需要自己配備工作設(shè)備，搞清楚工作的要求是怎樣的，產(chǎn)出到底是怎樣衡量的，否則就有可能拿不到最后的工資。

更深一層里，是在文化層面上對(duì)于勞動(dòng)的異化和分層。

加州大學(xué)圣地亞哥分校的傳播學(xué)者莉莉·伊拉尼（Lilly Irani）說(shuō)，眾包平臺(tái)們的興起，從本質(zhì)上，是將數(shù)以萬(wàn)計(jì)的有關(guān)人工智能的勞動(dòng)進(jìn)行了分層：一批獨(dú)角獸和天才程序員們上升成為人工智能科學(xué)的皇冠；另一批則下沉成為了現(xiàn)代人工智能產(chǎn)業(yè)的不可見(jiàn)的底層設(shè)施。人工智能算法不可及之處，隨時(shí)有大量廉價(jià)動(dòng)態(tài)的人類勞動(dòng)可以補(bǔ)上。但付出勞動(dòng)的工人們只是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)里的一串符碼（譬如A98DR9ETTTNNSS），他們不但沒(méi)有名字，沒(méi)有同事，甚至對(duì)自己的勞動(dòng)也沒(méi)有自主權(quán)，對(duì)工作的目的和性質(zhì)更是一無(wú)所知。福特時(shí)代為汽車擰螺絲的工人們尚且知道他們最終的產(chǎn)品是一輛汽車，眾包工人接收的卻只是一項(xiàng)被打散成不能再打散的工作，譬如，標(biāo)注這張照片上河流的位置。至于標(biāo)注后的圖片是被用去訓(xùn)練汽車還是坦克，工人們沒(méi)有知情權(quán)，也沒(méi)有署名權(quán)。如此，身處于發(fā)達(dá)國(guó)家的資本家，獨(dú)角獸和天才程序員們永遠(yuǎn)可以出現(xiàn)在最光鮮亮麗的酒會(huì)，鼓吹優(yōu)異的員工福利，扁平化的公司管理，去等級(jí)化的工作環(huán)境；而不用去理會(huì)今天發(fā)布的最新版自動(dòng)駕駛汽車是用印度南部單親媽媽們手動(dòng)標(biāo)注的數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來(lái)的。

一張圖片一分錢。

2008年，《連線》雜志的記者杰夫·豪（Jeff Howe）在 《眾包：大眾力量緣何推動(dòng)商業(yè)未來(lái)》（Crowdsourcing: How the power of the crowd is driving the future of business）一書(shū)里說(shuō)， “MTurk允許客戶們將我們希望計(jì)算機(jī)能做、但（事實(shí)上）卻不能做的各種瑣碎工作外包”。而那些工作，大部分是“枯燥、無(wú)腦、低薪的任務(wù) ”（“dull, brainless, low-paid tasks”）。

國(guó)際勞工組織（International Labor Organization) 在2018年發(fā)布了對(duì)生活在全球75個(gè)國(guó)家、在五個(gè)英語(yǔ)眾包平臺(tái)上工作的3500名工人的大規(guī)模調(diào)查。他們的數(shù)據(jù)顯示：

● 在2017年，一個(gè)眾包工人的每小時(shí)平均收入為3.31美元。

● 56%的工人從事眾包工作超過(guò)一年；29%的人從事眾包工作超過(guò)三年。

● 眾包工人受過(guò)良好的教育：37%的人有學(xué)士學(xué)位，20%的人有研究生學(xué)位。

● 平均來(lái)說(shuō)，工人每做一小時(shí)的有償工作，就會(huì)花20分鐘進(jìn)行無(wú)償工作，無(wú)償工作包括尋找任務(wù)，參加無(wú)償?shù)馁Y格測(cè)試，以及寫評(píng)論。

● 對(duì)于大約32%的工人來(lái)說(shuō)，眾包工作是他們的主要收入來(lái)源。

● 眾包平臺(tái)上最常見(jiàn)的任務(wù)包括回應(yīng)調(diào)查和參與實(shí)驗(yàn)（65%），訪問(wèn)網(wǎng)站內(nèi)容（46%），數(shù)據(jù)收集（35%）和轉(zhuǎn)錄（32%）。

● 眾包工人里各種社會(huì)保護(hù)的覆蓋率很低：2017年，10個(gè)受訪者中只有6個(gè)有健康保險(xiǎn)，只有35%的人有養(yǎng)老金或退休計(jì)劃。

2006年，亞馬遜大佬貝索斯對(duì)一群聚集在麻省理工學(xué)院的科技精英們介紹彼時(shí)剛剛上線的眾包平臺(tái)MTurk，將其與新興的“云計(jì)算”（cloud computing）相比較。他說(shuō)，與“云計(jì)算”一樣，MTurk提供了即時(shí)的、按需提供的、可通過(guò)計(jì)算機(jī)代碼訪問(wèn)的計(jì)算力（computational power）。不同的是，在MTurk上，計(jì)算力是人。

“你們都聽(tīng)過(guò) “軟件即服務(wù)”；今天上線的是“人類即服務(wù)” （“You’ve heard of software-as-a-service. Well this is human-as-a-service”）。

我們這里沒(méi)有工人，更無(wú)所謂階級(jí)，我們提供的，只是“服務(wù)”。

當(dāng)然，更大的問(wèn)題是：為什么會(huì)有那么多受過(guò)高等教育的人愿意隨時(shí)待命，去做這一批低薪，內(nèi)卷，沒(méi)有福利，沒(méi)有職業(yè)前景，還常常討薪無(wú)門的眾包工作？是什么驅(qū)使著他們將自己掛在平臺(tái)上等待被“雇傭”？

2013年，莉莉·伊拉尼和她的合作者推出了Turkopticon。作為第三方網(wǎng)站和瀏覽器插件，Turkopticon允許Mturk上的“工人”（worker）聯(lián)合起來(lái)，對(duì)發(fā)布任務(wù)的“雇主” (requester）進(jìn)行反向評(píng)分。

有人說(shuō)，它是眾包時(shí)代里工人們所擁有的最接近“工會(huì)”的東西。也有人說(shuō)，它是眾包時(shí)代的“階級(jí)斗爭(zhēng)工具”。

最新的眾包任務(wù)，發(fā)生在俄烏之戰(zhàn)的前線。據(jù)推特網(wǎng)友Bogdan Kulynych的實(shí)時(shí)報(bào)道，他在一家名為Premise的眾包平臺(tái)上發(fā)現(xiàn)了要求眾包工人在烏克蘭為俄羅斯軍隊(duì)的導(dǎo)彈算法拍攝、標(biāo)注、識(shí)別關(guān)鍵地理位置的工作。根據(jù)工作時(shí)長(zhǎng)和辛苦程度，其報(bào)酬從0.25美元到3.25美元不等。

隨后Premise暫停了平臺(tái)在烏克蘭的運(yùn)營(yíng)，并辟謠道，它在烏克蘭的工作是“代表西方民主國(guó)家，希望了解該國(guó)的基礎(chǔ)設(shè)施狀況”。而據(jù)《華爾街日?qǐng)?bào)》報(bào)道，Premise是通過(guò)眾包方式，為世界各地政府安全部門收集信息的諸多眾包平臺(tái)之一。其大金主主要來(lái)自于美國(guó)國(guó)家安全部門。

參考文獻(xiàn)：

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3. Tau, Byron, “Premise Mobile-Phone App Suspends Ukraine Activities After Accusations Fly.” Feb 26, 2022, The Wall Street Journal, https://www.wsj.com/livecoverage/russia-ukraine-latest-news-2022-02-26/card/premise-mobile-phone-app-suspends-ukraine-activities-after-accusations-fly-8FDnhZe9raunaIJ4HV66

4. Gray, Mary L., and Siddharth Suri. Ghost work: How to stop Silicon Valley from building a new global underclass. Eamon Dolan Books, 2019.

5. Berg, J., Furrer, M., Harmon, E., Rani, U., & Silberman, M. S. (2018). Digital labour platforms and the future of work. Towards Decent Work in the Online World. Rapport de l’OIT.

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7. Howe, Jeff. Crowdsourcing: How the power of the crowd is driving the future of business. Random House, 2008.

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作者沈虹，畢業(yè)于美國(guó)伊利諾伊大學(xué)香檳分校傳播學(xué)系，現(xiàn)任職于美國(guó)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)。她用社會(huì)學(xué)的方法研究新興科技。