当第一批带有插图的印刷书1470年代开始出现在德国城市奥格斯堡时，木雕艺人纷纷抗议示威。由于担心自己的工作不保，他们强行关停了印刷机。但实际上，他们的技能所面临的需求反而有增无减：其中一些人需要帮助越来越多的书籍绘制插图。
自那以后，人们总会隔三差五地担心自己因为科技进步而丢掉饭碗。最新的焦虑来自人工智能的出现。但这一次，科技进步同样会创造新的工作需求。
暂且小举一例：越来越多的人开始通过所谓的“人工云”（human cloud）提供数字服务。事实上，有悖直觉的是，很多人之所以从事这样的工作，恰恰是因为人工智能大潮汹涌而至。
根据世界银行的数据，有500多万人已经通过Freelancer.com和UpWork等在线集市实现远程工作。从设计网站到撰写文案，他们的工作内容多种多样，每小时的薪水至少也有几美元。根据市场研究公司Staffing Industry Analysts的测算，这类公司2016年的营收约为60亿美元。
如果你更喜欢琐碎的任务，还可以使用亚马逊Mechanical Turk这样的“微工作”网站。约有50万“Turker”在上面从事音频转录等简单工作，但他们从事的每一项“人类智能任务”获得的报酬通常不超过几美分。
很多大型科技公司都会聘用成千上万人来监督自己的服务，或者控制服务品质，而且往往都通过外包公司完成。谷歌(微博)据称拥有1万“评级师”，专门负责查看YouTube视频或者测试新的服务。微软也运营着一个“通用人类关联系统”（Universal Human Relevance System），每月都会处理数百万项微工作，包括检查其搜索算法的实际效果。
这些数字可能继续增长。一大原因在于“内容审核”的需求日益增加。德国新出台的立法要求社交媒体24小时内在该国删除所有非法内容，包括否认犹太大屠杀的相关内容，否则就会面临巨额罚款。Facebook宣布将把审核员人数从4500人增加到7500人。
人工智能会消灭一些数字工作——例如，软件在将音频转录成文字的过程中表现更好。然而，人工智能也会创造其他的数字工作需求。这项技术可能需要使用很多计算能力，而且配有一流的算法，但同样需要依靠人类提炼的数据。
想让无人驾驶汽车识别路标和行人，就必须利用大量相关视频对算法进行训练。而这些脚本则需要人类手动添加标签。这一过程已经给成千上万人创造了就业机会。一旦算法开始运作，还要由人类负责验证它的表现，并通过反馈来提升效果。
微任务创业公司CrowdFlower提供的一项服务就是所谓的“人工介入”的典型例子。例如，数字劳动者负责按照内容、情绪和其他指标对消费者的电子邮件进行分类。这些数据都会提供给一个算法，由其负责处理多数请求。但那些难以回答的问题依然需要由人类来处理。
你或许预计人类会随着算法的改进而逐步退出。但任职于微软研究院的玛丽·格雷（Mary Gray）却认为，这种情况即使发生也不会很快变成现实。算法最终或许足以独自应对一些任务，并且掌握自学能力，但消费者和企业还会期待更加聪明的人工智能服务：亚马逊Alexa和微软Cortana需要回答更加复杂的问题。训练算法和处理例外情况的任务仍要由人类来负责。
因此，格雷和他在微软研究院的同事希达尔特·苏里（Siddharth Suri）认为，UpWork和Mechanical Turk等服务预示着未来的趋势。他们预计，很多人类劳动都将分裂成能够通过互联网交付的任务，然后与人工智能结合起来。
例如，旅行社就可以利用人工智能来处理机票预订等常规任务，但个性化行程规划等较为复杂的任务则要转给人类来完成。
斯坦福大学的迈克尔·伯恩斯坦（Michael Bernstein）和梅丽莎·瓦伦汀（Melissa Valentine）看得更远。他们预计将出现一些“临时公司”，这些公司的员工都是从网上招聘的，并由人工智能负责调配。
为了测试这个想法，这两位研究人员开发了一个程序，针对具体的项目组建许多这样的虚拟公司——例如，招募员工后为其分配任务，借此设计一款能从驶向医院的救护车上报告伤情的智能手机应用。
在这种“闪电组织”里工作肯定很有趣。但很多人担心，人工云可能会创造一种全球化的数字无产阶级。加州大学洛杉矶分校的萨拉·罗伯茨（Sarah Roberts）发现，内容审核员在长时间检查可疑的社交媒体内容后，往往会感觉精疲力尽。
牛津大学的马克·格雷厄姆（Mark Graham）总结道，在线工作平台的确为很多人提供了新的收入来源，尤其是贫穷国家，但这些服务也会压低工资水平。所以，政府需要在设计大型数字劳动项目时保持谨慎——肯尼亚已经设立了这样的平台，希望训练100多万人从事在线工作。
科技通常的不是非黑即白的，奥格斯堡的印刷术为木雕艺人创造了新的工作，但他们很快就发现这种工作的重复度更高。类似的妥协和权衡今后可能再次上演。（编译/长歌）
发表于 2017-9-29 10:28:46
