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公司越來越依賴機器監(jiān)控和評估工作者的表現(xiàn)，這意味著什么,？

在其新書《看不見的籠子：算法如何控制工作者》（Inside the Invisible Cage: How Algorithms Control Workers）的序言中,，凱洛格管理學(xué)院的管理與組織助理教授哈特姆·拉赫曼描述了如何使用算法來評估工作者的表現(xiàn)。這種評估通常缺乏透明度,，使工作者無從得知自己如何被評分,。

TalentFinder等平臺使用的算法評級系統(tǒng)不夠透明，卻日益受到招聘員工的公司所依賴,，讓這些平臺把高技能工作者控制在一個“看不見的籠子”里：在這種環(huán)境中,，組織將工作者的行為規(guī)范和指導(dǎo)方針嵌入不透明的算法中，這些算法會發(fā)生變化,，而不會向工作者提供通知,、解釋或追索權(quán)。這標(biāo)志著市場和組織試圖對人進行分類和最終控制的方式發(fā)生了深刻的轉(zhuǎn)變,。

泰拉在TalentFinder上完成她的最新項目后,，緊張地刷新著她的瀏覽器，收到了經(jīng)理的如下反饋：“她速度快,、準(zhǔn)確無誤,、容易合作?！边@是一條簡明扼要,、積極正面的評論。但是泰拉現(xiàn)在不得不等待,。她再次點擊“刷新”,，等著看TalentFinder的算法會在何時以及如何更新她的評級評分。對于初次使用者來說,，很多事情都取決于算法的裁決：比如獲得更高的工資,、得到更有聲望客戶的注意，以及在搜索結(jié)果中獲得可見度等等,。

但問題是泰拉無法知道控制她在TalentFinder上可見度和成功的算法是如何運作的,。她無從得知算法的標(biāo)準(zhǔn)、標(biāo)準(zhǔn)如何加權(quán),，甚至不知道算法何時會更新她的評分,。在第十次刷新頁面但是毫無結(jié)果后，泰拉關(guān)閉了視窗,，琢磨這個控制著她命運的不可知算法,。沮喪之余，她轉(zhuǎn)而使用她所知道的最佳方式表達自己的困境，她寫了一首詩：

算法,，

沒有人能夠解釋,；

嘗試破解，

白費力氣,。

非升即降,，

看不到任何理由；

接受與否,，

你都不會贏得這場戰(zhàn)斗,。

所以工作再工作，

別管那些神神秘秘,；

琢磨算法,，

是一條通往痛苦之路。

泰拉的詩并非夸張,。無論是經(jīng)驗豐富或初入職場的工作者,、評分高或評分低的工作者，還是位于不同國家的工作者,，都報告了TalentFinder的算法給他們帶來的類似困惑,。有時算法會提高他們的評級評分，有時會降低,，有時則毫無變化,。這些結(jié)果對工作者在TalentFinder上找工作的能力產(chǎn)生了重大的影響，但是要破解算法如何做出決定,，卻令人抓狂,。正如泰拉所言，這是“一條通往痛苦之路”,。

《看不見的籠子》一書探討了組織對于算法的使用如何讓我們重新審視泰拉以及數(shù)百萬名使用在線就業(yè)市場平臺（例如Upwork,、TopCoder、Gigster）找工作的其他高技能工作者所受到的控制,。在過去二十年來,，在線就業(yè)市場平臺的爆炸式增長改變了工作的性質(zhì)。2021年,，美國有超過4,000萬人使用在線就業(yè)平臺找工作,。相比之下，根據(jù)最近的估計,，美國行業(yè)中雇員最多的零售業(yè)擁有360萬名工作者,。事實上，如果把美國五大職業(yè)加在一起,，人數(shù)仍然不及使用在線就業(yè)平臺找工作的人數(shù),。

問題不僅在于許多人使用在線就業(yè)平臺找工作,，更在于這些平臺改變了組織和工作者相互尋找以及進行合作的方式。這些平臺的目標(biāo)是創(chuàng)建一個就業(yè)“亞馬遜”：一個讓組織和個人點擊按鈕,，便能夠即時獲取世界各地頂尖人才的平臺,。比如，組織可以利用在線就業(yè)平臺雇傭世界各地的高技能工作者,，例如軟件工程師,、平面設(shè)計師、數(shù)據(jù)科學(xué)家,、工程師、建筑師,，甚至律師和醫(yī)生,，來完成主要是非結(jié)構(gòu)化的知識密集型項目。隨著新冠疫情導(dǎo)致遠程工作急劇增加,，在線就業(yè)市場平臺的吸引力更是水漲船高,。

算法推動了在線就業(yè)市場平臺的發(fā)展。數(shù)以百萬計的參與者在平臺上注冊,，平臺不可能把每個工作機會與技能,、工資和時間安排適合該職位的工作者進行單獨匹配。與之相反,，這些平臺使用算法將組織和客戶與工作者相互匹配,，就像YouTube或Netflix使用算法把觀眾的興趣與視頻內(nèi)容相匹配一樣。但我認(rèn)為,，平臺使用這些算法遠不只是將工作與工作者進行匹配,。

本書認(rèn)為，算法讓平臺能夠把高技能工作者控制在一個“看不見的籠子”里：在這種環(huán)境中,，組織將工作者的行為規(guī)范和指導(dǎo)方針嵌入不透明的算法中,，這些算法會發(fā)生變化，而不會向工作者提供通知,、解釋或追索權(quán),。這個看不見的籠子為平臺組織提供可預(yù)測性，因為他們可以使用算法更有效地收集數(shù)據(jù),，并在全球范圍內(nèi)對哪些工作者受到獎懲進行監(jiān)控,、評估和分類。與此同時,，看不見的籠子里的不透明的動態(tài)算法讓工作者的生活變得更難預(yù)測,，因為他們不知道哪些行為會得到獎勵，哪些行為會受到懲罰,。我的研究表明,，工作者被困在這個看不見的籠子里，因為平臺組織的算法控制著工作者在平臺內(nèi)外獲得工作的能力。結(jié)果是像泰拉這樣的工作者在很大程度上認(rèn)為努力遵守不透明算法是他們唯一的選擇,，盡管理論上他們能夠隨時離開這個平臺,。因此，看不見的籠子這個概念反映了工作者必須如何應(yīng)對一套不斷變化且不透明的算法,，這些算法控制著他們在就業(yè)市場內(nèi)部和就業(yè)市場之間的工作機會和成功,。

平臺利用管理其活動的薄弱的機構(gòu)監(jiān)督和法規(guī)，通過隱蔽的數(shù)據(jù)收集,、處理和實驗來培養(yǎng)和利用權(quán)力與信息的不對稱,，從而維持這個看不見的籠子。這些不對稱對平臺組織和工作者都具有重大的影響,。本書的一個主要發(fā)現(xiàn)是,，算法對工作者尋找和完成工作的方式尤其具有破壞性；對那些擁有大學(xué)和高等學(xué)位的工作者更是如此,，而這些人長期以來一直被認(rèn)為不會受到技術(shù)顛覆的影響,。這個論點主要來自于在TalentFinder（化名）上進行了六年的種族學(xué)數(shù)據(jù)收集，TalentFinder是世界上最大的高技能工作在線就業(yè)市場平臺之一,。

更廣泛地說,，看不見的籠子標(biāo)志著市場和組織試圖對人進行分類和最終對人進行控制的方式發(fā)生了深刻的轉(zhuǎn)變。在過去,，市場和組織根據(jù)諸如教育,、性別、地點和年齡等群體特征對人進行分類（比如,，居住在芝加哥的20多歲擁有工程學(xué)位的女性）,。但我的分析表明，組織可以使用算法根據(jù)更細(xì)致的個人層面數(shù)據(jù)對他們進行分類,，試圖比“看不見的籠子”里的人更“了解”他們自己,。我的研究表明，定義算法應(yīng)該“了解”工作者的哪些信息是一種組織決定,，它揭示了組織的優(yōu)先事項以及希望重視（或者貶低）什么,。傳統(tǒng)上，高技能工作者對自己的評估和排名有一定程度的控制權(quán),，但是在無形的籠子里,，組織利用算法把這種控制權(quán)轉(zhuǎn)移到自身，同時剝奪了工作者影響或質(zhì)疑這種控制權(quán)轉(zhuǎn)移后果的能力,。具體而言,，組織收集人們的數(shù)據(jù)，使用各種算法評級,、排名和類別對他們進行動態(tài)分類,。人們無法驗證所收集的數(shù)據(jù),，并且可能難以理解算法如何或為何以給定方式對它們進行分類。與以前在官僚組織或市場環(huán)境中使用的控制形式不同,，看不見的籠子無處不在,，但是不透明并且不斷變化，讓工作者難以擺脫,。

本書研究使用算法來控制高技能工作的影響,，超越了當(dāng)前主要集中在平臺的算法如何促成低薪工作（例如Uber、Instacart和Amazon Mechanical Turk）的學(xué)術(shù)研究,。在低薪環(huán)境中,，組織使用算法推動工作者走向標(biāo)準(zhǔn)化行為，展示出增強的泰勒主義（Taylorism）,。相比之下,，在看不見的籠子里，平臺組織不希望工作者琢磨算法或理想行為,，而是鼓勵工作者表現(xiàn)得“自然”，這樣它就能夠根據(jù)工作者的行為“客觀地”對他們進行分類,、排名和推薦,。在選擇哪些信息是客觀的、可以衡量的和有價值的過程中,，組織的算法將某些工作者的特征和選擇具體化,，同時消除了高技能工作中固有的復(fù)雜性和不可預(yù)測性。因此,，隨著組織越來越多地使用算法為看不見的籠子里的人做出重要決定（比如決定誰可以租房和買房,、誰應(yīng)該進監(jiān)獄、誰應(yīng)該受雇）,，這種控制形式越來越多地決定我們的機會,，并且不允許我們了解或應(yīng)對那些控制我們成功的因素。（財富中文網(wǎng)）