2021-09-15 16:40:09| 人氣14| 回應0 | 上一篇 | 下一篇
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算法裁員,釋放出了哪些"惡之花"?



算法招聘不稀奇,現在利用AI算法來自動化處理海量簡歷篩選,已經是司空見慣的操作。但算法裁員,對於許多人來說就聞所未聞了。

最近,一家海外公司Xsolla通過算法判斷出150人是「沒有生產力的員工」,然後一口氣裁掉了他們。

引起爭議的不是裁員本身,而是這一決定背後的原因、標準:Xsolla首席執行官阿列克桑德·阿加皮托夫接受俄羅斯出版物《Meduza》的一次採訪中提出,員工的「數字足跡」不符合公司標準。




遠程工作時代,加上外部環境急劇變化,處於困境的企業不得不裁員自救,原本無可厚非。但利用AI算法來履行裁員職責,就有待商榷了,因為這牽涉到一系列問題,比如:

靠數字足跡判斷員工合格是否合理?算法開除的決定是否符合勞動保護條例?這是不是意味着未來打工人必須按照AI的喜好來行動,從而成為算法的奴隸?


算法裁員,究竟釋放出了哪些「惡之花」?

邊界之問

通過算法來開除員工,聽起來着實有些匪夷所思,直到Xsolla創始人阿加皮托夫撰寫的內部郵件被公開,人們才知道算法的判斷標準是:數字足跡(Digital Footprint)。

信中提到,Xsolla的大數據團隊分析了員工在Jira、Confluence, Gmail、聊天、文檔、儀錶板等應用中的活動,然後將那些行為路徑不總出現在工作場景中的員工標記為「沒有生產力的員工」。

在技術社會中,想要追蹤一個人的網絡活動是很容易的。此前,許多企業會通過社交媒體篩選潛在的員工,員工也會經營自己的「賽博形象」以傳遞好的形象,大家似乎都為企業考察員工的數字足跡投出了一張「贊成票」。




但當事情發生在裁員這一動作下,或許才會發現,數字足跡在職場的應用,正釋放出了三個危險信號:

1.模糊生活與工作的隱私邊界。涉及150人規模的員工不知道自己正在被AI跟蹤,並且網絡活動的「蛛絲馬跡」都可能被引入考核標準,還是很讓人恐懼的。

2.算法「黑箱性」缺乏說服力。通過數字足跡的可以分析判斷出該人的性格特徵,這在招聘時可作為加分項,但裁員需要明確的「不勝任工作」的認定標準,算法「黑箱性」讓裁員這件事充滿了不確定性,難以服眾,容易引發心理失衡的報復事件;

3.缺乏對「倖存者」指導意義。一次成功的裁員,不僅僅在於將部分員工開除,還要讓「倖存者」做好對新任務的準備、了解持續發展的規範,但通過分析數字足跡作出的裁員決定,卻無法清晰地體現出被裁和網絡活動的因果關係。


一個人可能因為總在工作時間登錄社交媒體,被認為效率過低,但這一結果對於需要與用戶頻繁交流的創意型崗位就沒什麼價值,也讓「倖存者」處於惶惶然不可終日的狀態。

疫情之後,越來越多的企業開始推行永久制的遠程辦公,與此同時,如何評估員工的工作狀態和生產力也成為難題。這個案例也驅使我們思考,個人該向企業讓渡多少數字足跡訪問權限,將成為未來勞動市場和法律法規的重要議題。


標準之謎

那麼,通過數字足跡來衡量員工的敬業度和生產力,到底靠不靠譜呢?

我們知道,數字足跡只能跟蹤到軟件交互的時間和頻率,對於流程化程度高的工作有直接的參考意義,但對於創造性工作就有點無能為力了。

一來,科技企業是典型的知識經濟,涉及到大量的創意創新,這是十分個性化的過程。

比如喬布斯喜歡打坐冥想,然後做出決策;有媒體報道過,當團隊遭遇瓶頸時,張小龍就帶着大家一起聽搖滾樂;德國作家席勒缺乏靈感的時候,則喜歡吸幾口爛苹里的味道……如果讓AI來判斷,這些都算「不務正業」。




二來,現有算法很難評估OKR與數字足跡之間的因果關係。

英特爾公司創始人安迪·葛洛夫發明的OKR目標與關鍵成果法,已經成為谷歌、Facebook、Linked in、BAT等科技企業廣泛使用的工作模式,即先明確努力的方向和目標,過程中員工可以自主探索,只要保質保量地完成預定目標即可。


這種方式能最大程度地激活員工的積極性,並且鼓勵他們打破常規。這時候,用網絡衝浪的蛛絲馬跡來衡量員工的表現,是一種既過時又極其無效的標準。

標準的不合理性,也會直接影響裁員程度的正當性。我們知道,為了避免任意裁員,許多國家的法律法規都對裁員的程序公平有着嚴格限制,依靠AI算法裁員很難避免暗箱操作和違規裁員,正規企業為了避免陷入風險也不會草率上馬相關算法。


人性之思

算法裁員,也證實了一個令諸多學者都擔憂已久的問題:AI應該增強人性,而不是減少或取代它,是這個時代面臨的最大挑戰之一。

數字時代,許多勞動者都不可避免地被「異化」,失去了對工作、生活和自我的控制,比如與系統爭分奪秒的外賣派送員、被算法支配的網約車司機、沉浸在算法推送中不可自拔的短視頻愛好者……本該具備人文關懷的裁員,也開始因算法加入而變得冰冷。

此次Xsolla創始人信中表現出的態度和語氣令許多網友感到不滿,他給被解僱的員工貼上「沒有參與工作和無益」的標籤,稱「我真的相信Xsolla不適合你」。還分享了一份「被開除者名單」,直言不擔心離職員工,也不擔心這些措施是否會打擊公司前進的士氣。




根據算法直接把人裁掉, Xsolla作出如此草率的決定,說明企業本身存在更大的問題。但用技術語言與員工溝通的做法,在科技公司卻並不罕見。

2018年就曾發生過某技術總監因不滿辭退,怒刪9TB關鍵數據,造成直接經濟損失225萬;2020年63歲的亞馬遜司機因算法評分較低而解僱。試圖讓算法「背鍋」,拒絕以人為本的溝通,等待的不是被裁者的「反殺」,就是大眾的群嘲了。


在裁員這一環節中,算法能提供的僅僅只是一個參考標準,更多工作則需要人性化的方式來進行。比如裁員溝通,就是一種更為人性化的方式。有研究顯示,在裁員期間受到管理者積極人際待遇的員工,會較少表現出消極反應,對組織未來目標的認可也會增加。

高質量的對話,可以有效地避免員工的不公平感,從而把裁員的負面效應減少到最低限度。這是裁員活動中最不可控也至關重要的一個環節,也是展現企業文化和管理者個人素養的標尺。


馬克思曾指出:我們的一切發現和進步,似乎結果是物質力量成為有智慧的生命,而人的生命則化為蠢鈍的物質力量。

AI越來越多地進入到企業經營的各個關鍵領域當中,但在直接與人有關的領域,倉促部署AI都是不合適的。剛剛浮現出的算法裁員問題,應該被快速提上技術倫理甚至法律規範的議程。

因為無論多強的技術、再多的數據,都無法穿越0和1的字符本身,明辨是非善惡。人機共生的必然方向:AI越努力,人性的光輝越需要照耀到每一個技術角落。(鈦媒體/文:腦極體)

台長: 聖天使
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