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脑极体|化身“监工”的AI，我们该如何相处？


AI技术带来整体社会福利增加的同时 ， 也正在带来一系列新的问题 。 目前来说 ， 与人工智能是否会取代人类这类“玄学”问题而言 ， 当下最现实的一个问题就是人和AI的协作问题了 。
不久前 ， 人物杂志的一篇《外卖骑手 ， 困在系统里》的文章 ， 正指出了这一困局 。 AI系统显著提升了外卖骑手接送订单的能力 。 借助AI算法 ， 平台可以最优化地安排订单 ， 也能给骑手规划最合理的路线 。 但出于平台、骑手和用户三方效率最大化的目标 ， AI将所有时间压缩到了极致 ， 造成的结果就是把外卖骑手置于紧张而又危险的困境中 。
我们常说 ， 工具本身无所谓对错 ， 出现对错的都是使用工具的人 。 但是现在 ， AI本身并不再是一个“任人摆布”的简单工具 ， AI算法本身会根据其最初设定的目标而不断优化其精度和效率 ， 而这一“最初设定的目标”又是人类社会普遍在追求的目标——最高的分数、最快的效率、最接近人的感知和推理能力 。
脑极体|化身“监工”的AI，我们该如何相处？
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也就是说 ， AI哪怕只能从事单一的技能 ， 但是也由于其强大的学习能力快速超越任何一个从事该专业的人类 ， 这意味着 ， 在很多人类劳动者和AI的协作的专业工作中 ， 人类将处在被管辖和被监督之下 。
现在这种不对等的人机协作情况已经在大量出现 ， 未来也更将普遍 。 那么我们不禁要问 ， 作为处在被管辖和被支配地位的劳动者该如何面对这一局面？我们该如何看待这一趋势？
“AI监工”发生在哪些场景？
在我们对AI产业进行观察和介绍的场景中 ， 我们常常把AI工具形容为帮助人类的“神奇助手”这样的角色 。 比如 ， 我们会把AI工具或机器人来代替人类去执行那些机械重复性的枯燥工作或者去胜任那些具有危险性和艰苦环境的工作 。
最为典型的场景就是自动化工厂和安防领域 。 采用智能制造的自动化工厂代替了大量中低端产业工人 ， 可以7X24小时地进行生产 ， 客观上提高了一线工人的福祉 ， 工厂也只需少量负责监督管理的工人就可以操控整个生产环节 。 而安防领域无处不在的人脸识别闸机以及智能摄像头替代了原本需要起早贪黑值班的安保人员 ， 省去了人工监督视频的乏味工作 。
在大量危险和艰苦的工作环境下 ， 智能无人机可以代替电力巡检员完成高山森林等艰苦环境的电缆巡检 ， 排爆、排险机器人可以代替人工进入管道、地下、水下等危险区域作业 ， 智能化设备代替人工在一线操作 。
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这些都是AI技术帮助人类提高生产效率或者提高劳动福利的切实证据 。 与此同时 ， 一些难以让AI完全胜任的非标准化场景 ， 仍然需要大规模人类劳动者参与 ， 尽管这些工作并非需要特别专业的技能 ， 但却因为工作的灵活性和复杂性 ， AI难以胜任 ， 但是AI可以参与其中一部分的任务 。 这使得AI和人类处在相互协作的模式中 ， 也必然出现“AI来监督人类”的相应问题 。
最典型的案例 ， 就是“困在系统里的外卖骑手” 。 目前 ， 尽管一些互联网电商企业和AI公司都试图推出自动送货机器人 ， 但受限于现实环境和机器人的灵活性 ， 这些机器人只能完成很少场景的送货服务 ， 很可能一个违规停放的自行车 ， 一段人为损毁的路基 ， 就可能让这些机器人瘫痪 。 最根本的是外卖的运送效率和运送过程中的突发情况 ， 机器人是完全难以和人类相比拟的 。 现在 ， 外卖基本仍然由只需要会认路会识字的人类骑手完成 ， 而AI系统则成为其运送路线、运送时长和最终服务质量的“监督者” 。
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再一个典型场景就是网约车 。 尽管自动驾驶出租车已经上路 ， 但是大规模替换人类司机仍然将是一个漫长的过程 。 现在 ， 出于对司乘安全和行驶过程的考虑 ， 网约车平台开始越来越注重对司机的监督 ， 无论早期行车路线的监督 ， 还是现在车内录音录像对于驾驶员行为的规范 ， 以及通过APP端通过询问乘客意见 ， 来获取对于司机360度无死角的评价 ， 以此来建立对司机更为细致的评分 ， 以此成为决定其接单量的依据 。 当然 ， 平台可能也在从司机处获取关于对乘客的评价 ， 这个不得而知 。 但显然这些详细数据将能完全勾勒出一个人的行为预期、信用情况等内容 。


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