為演算法服務的免洗人力：平台資本主義時代...

導言 土耳其機械人

我們活在科技奇蹟的時代。現今，機器不僅能下圍棋打敗人類，還能寫出流行歌曲、憑自身意志駕駛車子。無人商店讓顧客能在選購產品後，不須經過結帳櫃台即可離開。顯然，若把小型晶片植入人腦中，機械便能開始學習如何讀懂人的心思了。這麼一個矽谷理想國信誓旦旦表示要淨化受毒害的地球，把大家送上火星，實現永生，並使人類脫離庸碌生活抵達超凡境界。這個世界物資豐厚且充滿智慧解決方案，便利程度可謂與奢華程度彼此相襯。
然而，這世界的根基卻疑點重重，看似有著突飛猛進而銳不可擋的科學進展，但其實只不過是某些科技大亨的夢想罷了。反烏托邦的醜惡戳破了模控（cybernetics） 的和諧假象；光鮮亮麗的表層底下是壓迫、監控和原子化（細部分工）的現實。每個影響全球的事件，諸如金融危機或傳染病疫情，都讓我們更快速步入這個世界所擁戴的「零接觸未來」—鼓勵大家多待在家裡避免與他人往來，而住家不再只是個人的居處，同時也兼作辦公室、購物中心、健身房、醫療診斷室以及娛樂場所。 物聯網（IoT）滲入我們的睡眠、會議和心律，並將這些現象的數據回報，其後再以優化的服務回饋到我們的生活，且這一切都是由某個平台來提供。出了家門後，「智慧城市」的監控又高了一層。街上的一無所有者在討生活時，生物識別及臉部辨識技術會監管他們的風險評估檔案。一連串的演算法圍繞著所有團體、空間和機構，形成一張張的機械感知網，密布到各種形態的運算智能宛如隱形一般。透過這種不易察覺的感應器、追蹤器和攝像鏡頭共同組成的多重設置，資本能夠取得新的編碼及認知用性質資訊。從測量學到生物識別技術，從顯微科學到宇宙學，生活受資訊交換的控制程度更甚以往。數據經轉換後輸入各種奇異的機器裝置：自駕車取代計程車和貨車司機，演算法替代主管職權，還能以勝過任何醫師的高精確度診斷癌症。
不過，這個自動化夢想世界的幻想程度居多，而非現實。搜尋引擎、應用程式及智慧裝置背後都有著工作者，這些人通常是在全球體系中被排擠到邊緣的族群，因為別無選擇而被迫要清理資料及管控演算法，領到的錢卻寥寥無幾。臉書和推特的動態貼文系統看似能精準地自動清除暴力內容，但哪些內容算是色情或仇恨言論，並非交由演算法判斷。臉部辨識鏡頭似乎能自動偵測到人群中的一張臉孔，而自駕車不需人為操控就能開動；但實際上，看似神奇的機器學習（machine learning）成果，所靠的是標注資料的苦差事。矽谷帶起的貨物崇拜（cargo cult）現象背後，是過濾仇恨言論、注釋影像以及教導演算法如何偵測出貓的艱辛勞力。
本書主張，這些低薪且損害心神的任務，是讓數位生活得以成形的主要因素，而非演算法。貝佐斯（Jeff Bezos）在亞馬遜的 MTurk 平台正式上線時告訴全世界：「大家可以把這想成是微工作（microwork）。以一美分的價碼，你可以請人告訴你一張照片裡面有沒有人。」在這種性質的網站中，MTurk不僅是首創，且知名度至今仍居第一。這些群包網站用標籤注記影像中出現的人物來訓練人工智慧，這類任務多半只花個一分鐘。就算作業時間拉得較長，通常頂多就一小時。微工作網站讓業主能把大型案件拆分成極短的工作。業主把這些人類智慧任務（Human Intelligence Task，HIT）發布到網站上，於是就會出現在數千名接案者（又稱「託客」﹝Turker﹞）的螢幕上。託客要迅速搶案，而且是論件計酬。每次成功發案後，平台會抽取百分之二十的費用。工作是在遠端完成，而且接案者只會在線上平台顯示虛擬頭像，並不會相互碰面。
MTurk 所開啟的二十一世紀新工作型態對資本很有利，卻讓勞工大受打擊。現在，其他競爭公司如 Appen、Scale 和Clickworker 也仿造同樣模式，提供方便好用的已清理資料和廉價勞力給業主，無論是學術機構，或是資本的現代大代理人，如臉書和 Google。這些網站扮演著以勞動套利的中盤商角色，鎖定戴維斯（Mike Davis）所稱的「過剩人力」（surplus humanity，全球人口中，被視為不在經濟體系主體之內的群體），以見縫插針滿足大科技公司的需求。接案者只在執行任務期間維持承攬關係，因此在就業和無業的狀態之間跳動，且可能在一日之內為不同公司工作。工作波動幅度大，而這些網站以彈性為由，擺出具備前瞻思想的善心守衛者姿態，推行專為新世代工作者設計的新型勞動契約，指稱他們渴望「獨立」更勝於安穩保障及合理報酬。不過這樣的安排之下，受惠方只有發包業主，像是推特、臉書和 Google 等大型科技公司，因為它們能夠規避較典型的聘僱所需負擔的責任。在這些網站工作的人，不再歸類為「勞工」，而是「自由工作者」、「獨立承攬人員」，甚至還有「玩家」（player）的離譜之稱。他們放棄了權益、法規保障以及最後一丁點議價的籌碼。
平台資本的殘酷性質，將本來就已經慘不忍睹的全球勞動景觀，改造為充斥著雜務與臨時工的就業荒土。不過，很多關於微工作的文獻都表示，這些資料處理工作是前所未見的新現象。自信滿滿的「人力雲」、「人即勞務」（Human-as-a-Service，以人作為一種勞務形式，簡稱 HaaS）和「即時人力」等講法，顯現出從過去沉悶的世界，縱身一躍進入了「人機混和式」的大好未來。貝佐斯所謂的「人工的人工智慧／工人智慧」（artificial artificial intelligence），表示人與演算法之間的高科技關係，將在「新經濟」中帶來爆炸性成長。9 因此，為了幫助南半球經濟體免於緩慢步入非正式工作、負債以及貧民窟擴大的末日浩劫，世界銀行（World Bank）等機構在提出一長串措施時，便將微工作視為其中最新的救世辦法。本書要旨即在讓讀者知道，微工作非但不是南半球的浴火鳳凰，還是致使地球工作陷入進一步危機的推手。微工作由以下各個過程加總而來：成長遲滯、無產階級化，以及勞動力需求降低，這些全都使印度、委內瑞拉和肯亞等國的非正式部門大幅膨脹。如同我們將在第一章看到，這些網站的人數增加，並非資本主義成功的體現，而是反映出越來越多人在正式勞動市場找不到工作的悲慘紀實。其中許多人住在監獄、難民營和貧民窟中，他們完全無業或是低度就業（underemployment）。這就是過剩人力的悲歌。
這樣看來，從二○○八年至今這段漫長的經濟失序期間，使用群包網站的人數激增並不奇怪。雖然全球從事微工作的人數沒有精確的統計數據，但目前推估約落在兩千萬左右，其中大半部分的人位在南半球，包括南美洲、東亞以及印
度次大陸。這些人當中不乏受教育人士，但因故脫離了正式勞動市場。北半球的高學歷低就者，數量也正在增加。調查顯示，英國的工作年齡層人口中，高達百分之五每週至少使用一次群包網站。對他們而言，微工作主要是用來拉高工時並在薪資凍漲下增加收入的方法。然而，對其他世界各地眾多的人而言，微工作就是他們的全職工作。根據國際勞工組織（International Labour Organization，ILO）的一份調查報告，百分之三十六的接案者每週固定工作七日。
依照個別平台自稱的服務對象數量看來，利用這些網站工作的人數可能遠高於目前的統計數字。過去十年來，光是Clickworker 的使用者人數就增至超過兩百萬人，就連較小型的Appen 等網站現在的使用人數也破一百萬。如果把這些平台的接案者歸類為受聘員工，發包公司就會在現今的僱主名單中名列前茅，僅次於幾個政府和沃爾瑪大賣場（Walmart）。其中很驚人的是，中國群包平台「豬八戒」擁有一千兩百萬名使用者，使得它成為世界上最大的人力承包商。
提倡華盛頓共識（Washington Consensus）18 的機構明顯因AI 科技得益。它們順勢利用仰賴處理零碎資料維生者人數的增加這一點，反駁主流媒體長期對自動化會傷害就業市場的預測。然而，得利與受害之間的界線其實很模糊。客服中心接電人員受到聊天機器人的威脅，櫃台結帳人員受到無人商店衝擊，他們最容易在二十一世紀的資本風暴中載沉載浮，因此不得不躲進線上接案的收容地。
微工作的擁戴者會堅決表示還是有工作可做。但從「託客」平均時薪不到兩美元這點來看，就算自動化沒有消滅所有勞工，卻也把他們推到快無法生存的邊緣地帶。
這就是本書第二主題。過剩人力不被計入一般人力，長期以來都受到殘酷的國家政策擺布。而現在，他們更是在矽谷菁英進行的實驗中受到非人對待。貝佐斯把 MTurk 描述為「工人智慧」，可見接案者不被當作是人，而是運算設備。用來接洽業主和接案者的應用程式介面（Application Programming Interface，API），原本是工程師用來與電腦互動的工具。而在微工作網站上，業主是與以電腦為形象的人類互動。接案者隱沒在機器底下的長長陰影之中，因此業主能無後顧之憂地盡情操用行銷策略，尤其是平台大客戶。臉書、Google、亞馬遜等尋求取得風險投資的無數新創公司，採用的手法就在於企業模式十分精實，甚少仰賴高風險的勞動力市場，而幾乎是透過複雜的演算法來經營。它們允諾要完結十九世紀馬克思（Karl Marx）預測的進程，即用科學和科技來取代處於資本生產力核心的勞動。雖然各平台正在加速這個進程，但只要看看富士康黑暗的血汗廠房，或是玻利維亞有「吃人山」惡名的塞雷里科錫礦場（Cerro Rico），就會知道這些期望都還沒實現。平台將勞動外包，所以沒有記在帳上，也不會讓使用者、投資人、顧客看見，從而營造出深具科技實力的假象，但實際上跟利用人力處理資料來支應 AI 沒什麼兩樣。
雖然資料是平台的命脈，我們平常卻不會去想到它的製程。我們看得見 iPhone 的硬體，因此能從它的物理性質推論出製造過程所需的勞動，但我們看不見也碰不著軟體內流通的資料。我們壓根不會想到資料也要經歷生產的過程—這麼難以捉摸的無形物質同樣出自人類之手，就跟硬體一樣。由於動手動腦的產物都只顯現為智慧機器的成果，讓人有了科技萬能的錯覺。這種資料拜物教（以為有自動操作的無人機而不用有人標注資料，以為媒體能自動刷新動態而不需要人管理版面）掩蓋了自動化真正的面貌：一群又一群被剝奪正常就業地位的工作者，用如同抽搐般的動作在訓練機器學習。
為了要像馬克思揭露十九世紀工廠那樣拆穿這一面，本書也必須探索平台資本主義（platform capitalism）的陰暗處，即在二十一世紀快速竄升至主導地位的經濟模式。二○一九年時，亞馬遜、臉書、微軟、字母控股（Alphabet，為 Google 的母公司）及蘋果分別是世界上市值最高的公司，而中國平台阿里巴巴、京東商城和百度緊跟其後。這些公司能興起，一大關鍵在於擁有巨大的運算能力。隨著數位基礎設施讓使用者有空間能相聚、交際、貿易和消費，各平台獲得了大量個人資訊的特殊存取權限；這些個資取自線上瀏覽、GPS 定位、在社交軟體上與人對話，或是對著語音助理 Siri 說話。這些平台累積越多資料，便能把越多數據輸入 AI，並越能夠提升自動化程度。
但是，就算自動化真的只剩下「最後一里路」，想必也不好走完。縱使矽谷有了奇蹟似的進展而實現夢想，成功讓剛果礦坑自動挖採銅礦、富士康零件都用電腦自動組裝，且Uber 的車輛都學會自動駕駛，這些技術也幾乎都還是要仰賴
人工的資料處理，亦即標注、分級、歸類，科技解決方案尚且應付不來。除了最開始要先清理好資料才能輸入演算法，在開始執行後也要持續監督和修正。如伊拉尼（Lilly Irani）所說：「為了要適應不斷變化的世界，必須用人力來配置、校正和調整自動技術；變化包含產品形狀不一，或是有鳥飛入工廠
裡。」
想達成全自動奢華資本主義（fully automated luxury capitalism）的矽谷夢，終究只是個夢，但這樣的宏願卻在二十一世紀遲遲不散；此世紀一開場就是金融危機，其後經濟長期不景氣，民主體制搖搖欲墜，時不時又遇上氣候災害，以及好幾波的緊縮期。現在，想像中的烏托邦與現實中的反烏托邦，一來一往踏著怪誕的舞步赴往劫難。聊天機器人進步時，加州燃起大火；電腦下圍棋勝過人類時，數百萬人染上人畜共通的怪病。人類若無法在歷史的此刻主動出擊改善世界，就只能面臨一輛輛智慧計程車在永恆暴風夜中默默漂來的未來。怪異天氣和流行傳染病使得眾人成為難民、階下囚或是經濟邊緣人，這種在經濟體系主體中找不到安身處的人生重擔，到了矽谷人士的眼中卻變成一串軟體程式碼，任憑他們決定要拿來使用與否。
但在多處的前線，被視為過剩的人口正在起身抵抗，且有機會促使世界變得更好。微工作者光憑一己之力不易組織動員，並實際動搖資本，但在越來越多事件中，可看到平台工作者聯合其他無依無靠的族群付諸行動。本書便是抱持如此期望，謹慎寫下結語。

導言 土耳其機械人

我們活在科技奇蹟的時代。現今，機器不僅能下圍棋打敗人類，還能寫出流行歌曲、憑自身意志駕駛車子。無人商店讓顧客能在選購產品後，不須經過結帳櫃台即可離開。顯然，若把小型晶片植入人腦中，機械便能開始學習如何讀懂人的心思了。這麼一個矽谷理想國信誓旦旦表示要淨化受毒害的地球，把大家送上火星，實現永生，並使人類脫離庸碌生活抵達超凡境界。這個世界物資豐厚且充滿智慧解決方案，便利程度可謂與奢華程度彼此相襯。
然而，這世界的根基卻疑點重重，看似有著突飛猛進而銳不可擋的科學進展，但其實只不過是...

巨平台 vs 微工作：消失的勞動或甦醒的人性？
侯勝宗

平台是一種全新的商業模式，用科技把人、組織和資源連結起來，形成媒合與共創的商業生態體系。平台正不斷改變現代人的生活，也在商業競爭中扮演重要角色，特別是對工作樣貌與聘僱關係的影響。台面上的主流平台業者大多信仰資本主義，創造出大量的人力即服務（human as a service，HaaS）的獨立承攬人員，最後導致的是平台資方的贏家通吃，形成更大的巨平台（mega platform），並大幅弱化了參與在平台上的勞務投入者。所以近年來，許多知識份子開始反思如何將平台從「資本主義」引導走向「合作主義」。本書正是在此一脈絡下所誕生的一本好書。
反思平台的核心結構問題，可以發現目前平台的運作精神為「平台資本主義」（platform capitalism）。平台大多為全球大型公司所主導，不但運作欠缺透明，亦往往向資本傾斜。資本家運用人工智慧科技將大量工作微型化，掌握價與量的發牌權。為了追求經濟效率與上市速度，以數位化方式將傳統完整工作拆解成許多微小工作包，再用網路發包給全球各地的勞動者，以隱晦的方式來剝削全球的零工勞動力，從雙邊或多邊媒合中來壓低勞工成本，創造市場利潤。其實這樣的現像並非新鮮事，類似「以量制價」來剝削無議價力的勞工情況在過往數十年、甚至百年前的資本主義社會也經常出現。如同作者在本書中所描述的許多案例一般。但物極必反，在十九世紀的英國，很多勞工活在低薪資、長工時、工作環境惡劣的困境中。為了反抗資本家的剝削，便有工人改採合作形式開設合作社商店，集體共同投資、共同經營、共同勞動，以抵抗資本家的剝削。近年來開始有愈來愈多勞動者抵抗主流商業平台的剝削，由勞動者共創共營平台來掙脫資本的桎梏，俗稱它為「平台合作主義」（platform cooperativism）。
唯此種以勞方合作的共同經營來抗拒資方的主宰，在需要有大量科技運算與資本投入作為關鍵的互補性資源，單靠勞方合作意願與有限的資源，實難以長期有效支撐平台生態體系，形成規模經濟與網路外部性，故難以成為主流。故「平台資本主義」仍然持續主導世界平台化的運作，更多地將工作拆解，採用網際網路和國際化分工二大手段，將大型工作專案拆解成極小的工作串，以平台方式快速分包給全球的自由工作者。此種由平台科技所創造數以億計的大量微工作，誕生出現代版的新數位貧民——一群低薪、缺乏工作權保障，且面對著廣大卻看不見的全球勞動者的競爭壓力，我將這樣一群靠平台接單維生的人稱為「數位勞動蟻民」。而諷刺的是，因為有這一群數位勞動蟻民，才得以讓我們每一個人能夠享受數位生活與平台媒合的所有服務，包含Google地圖查詢、自駕車代勞、Amazon購物、Siri語音助理……。此種反思平台資本主義如化藉由演算法將勞工物件化的反思，並為這一群數位勞動蟻民發聲，正是作者書寫本書、大聲疾呼之目的。
其實這個現象是可以預測的。當科技化和國際化將世界變更平、更熱的時候，同時也預表產業分工愈來愈細、自動化（無人化）愈來愈高、權力愈來愈傾斜、財富收入愈來愈不均，大量勞動者也逐漸變成少數平台資本家的「數位佃農」。作者在本書中所提及的Clickworder、MTurk、Samasource、Appen等外包平台就是零工經濟工作者所寄生的「數位農場」，也是所謂被世界銀行包裝為「微型創業者」，但卻是被消失工作的華麗詞藻。
本書作者瓊斯（Phil Jones）任職於英國薩塞克斯大學（University of Sussex），擔任博士研究員，同時也是《衛報》和《開放民主》（openDemocracy）的專欄作者。從作者的論述和文筆來看，他明顯是一位關心科技發展與勞工權益，並且略為偏左派的知識工作者。這也可以從他是Autonomy Digital hub成員看得出來。Autonomy Digital hub是一家由德國聯邦教育與研究部所發起的非營利研究組織，致力於推動個人數位主權和自決，並協助政策制定者如何確保個人資料的使用、處理與控制。
中國人說：「水能載舟，亦能覆舟。」在接下的巨平台與微工作交互影響與演化路徑上，未來究竟是勞動工作者被科技所消滅，還是科技造福勞動工作者，這將是人類如何用集體智慧，讓平台走向「資本主義」或「合作主義」的關鍵決定，也是人性是否經得起利益檢驗的時刻。如同作者在書中後記所下的結語：在愈多自動化科技發展下，未來微工作者的主要角色就是產出資料，並自動化掉自己的工作。但是，正因如此，自動化科技推動下的微工作，也可能將工作者導向不再受困於工作，讓苦力活交由自動化科技來代勞，好使人類不再把生活重心都圍繞在工作上，而有更多時間參與家庭與社群活動；讓工作者在工作時間和內容上有更多的決策權，好讓人感到快樂且免於異化。
本書作者正是企圖喚醒被平台綁架的讀者們，一同參與這一場如何讓科技可以造福廣大勞動工作者，而非只圖利平台資本家的社會運動。邀請大家藉由文字，加入作者的想像世界。

本文作者為逢甲大學公共事務與社會創新研究所特聘教授


我們會迎來僕役經濟嗎？
洪敬舒

建議各位讀者先把本書視為一則預言！
本書作者瓊斯把演算法對工作的不利影響視為一個重要提問，逐一解構成因、現狀及影響，最後歸納出讓人驚心動魄的未來，一個有關「僕役經濟」的預言。
對平台經濟的批判，近年來不絕於耳。相信享受到快捷、便利、廉價等好處的消費者不免納悶，為什麼要懼怕演算法？
其實答案已經揭露在「平台資本主義」的書名當中。直觀來看，它是平台與資本主義的結合。資本主義早就人盡皆知，人人都活在資本主義底下，太陽還不是依舊東起西落？至於用先進演算法作為核心肌群的平台，更是「潮」味十足。既能以驚人速度處理巨量訊息，成就人類達不到的境界，又能提供有效的按需服務，滿足多元需求。兩者結合能夠顛覆或激發更多創新，到底有什麼好怕的？
看在作者眼裡，這些都是平台資本主義製造的幻覺，因為它的DNA還是資本主義。
向下涓滴的風險
伴隨平台資本主義而來，不論叫「微工作」（microwork）、眾包（crowdsourcing）、「次就業」（subemployment）或「零工經濟」（gig economy）的背後都有相同的工作特質：低薪、臨時、不穩定又不被承認僱用。換句話說，由平台資本主義操控的演算法或平台，沒有製造出大量的專職工作，反倒輕易把原本幾千個人的專職工作，拆解成幾百萬個細瑣工作再向外分包，其中沒有一個人被承認與平台之間有勞僱關係，人人都是等待電腦螢幕跳出零碎任務的「自僱包商」。
大量使用這種勞動服務的企業，當然能夠盡情地享受前所未有的彈性。不但能在極短時間內召集足夠的微工作者，然後就地解散，等到有需要就再來一輪。整個過程完全不用負擔僱主的法定成本，簡直是資本主義夢寐以求的天堂。所以瓊斯主張「微工作是就業市場中的海市蜃樓，不是充滿機會的綠洲」。
平台資本主義盡情地把風險往勞工頭上涓滴的同時，也發揮出利潤往上集中的天賦。
只要控制住演算法，資本主義就能徹底主宰平台。接下來只需要創造出各式各樣溢美的形容詞，就能把平台從使用免洗筷勞動力的「人力仲介」包裝為「科技公司」。等到平台搖身一變成為股市的當紅炸子雞，資本主義就能輕易吸走天價資金。整個過程只有華爾街的歌舞昇平，對技術天才的崇拜掌聲，至於微工作者仍舊苦守著電腦等待接案。
獨自狩獵的微工作
人類對科技總有過度的期待，也經常忽略科技的使用目的與權力。一九三〇年經濟大師凱因斯（John Keynes）曾經預言自動化的興起，人類往後每週只需要工作十五個小時；三年後卻不得不承認，「我們發現到節約勞動力所使用的手段，遠遠超過找到新勞動用途的速度」。
對比九十年前凱因斯看到的失業，作者提出一個更加貼近AI社會的比喻，「在這些職位自動化程度越來越高的情況下，恐怕越來越多專業人士變成要以狩獵採集方式賺取薪水」。
一旦技術被少數人控制，勞動就只是為資本生產利潤的工具。大批退回到狩獵生活的微工作者，就算敲擊高效能的電腦，收穫也不見得會比石器時代高出多少，因為他們只能獨自狩獵，再也無法群策群力。
所以關鍵便是，工作真的會被完全消滅嗎？
情況也許不致於如此地糟，只是發展趨勢也讓人難以樂觀。美國自由工作者聯盟（Freelancers Union）有過一份調查，二〇一七年全美國的自由工作者來到五千七百三十萬人，占全體勞工的百分之三十六，按這個成長速度，聯盟推估十年後將超過美國總受僱工作人口。但假若真的按本書設想的劇本發展，作者認為屆時我們將進入「僕役經濟」（servant economy）：一個資本主義真正的天堂。
簡單地說，微工作人口變得更多，生活只會更加困窘，但是把人鎖在電腦面前的工作形態卻讓人互不相識，連工會也鞭長莫及。更多人必須忍氣吞聲以求生，連起身串連、動員對抗的機會都被剝奪之後，所有籌碼就盡歸資本主義，就算引爆貧富對戰，也能灑出數不盡的鈔票，雇用窮人來對抗窮人。
「我是人，不是演算法」
這樣的未來相信你我都不樂見。那該怎麼辦？
作者提供的因應策略先留予讀者自行判斷。不過書中提及二〇一一年的一場反抗運動，確實讓人印象深刻。在民間團體的號召下，大批來自微工作者的不滿書信湧入亞馬遜執行長貝佐斯（Jeff Bezos）的辦公室，其中一位寫下了「我是人，不是演算法」。
是人，就有通力合作對應的可能性。社會運動便是一種凸顯問題本質、吸引更多社會關注與集體行動的策略。除此之外，美國學者蕭茲（Trebor Scholz）也提出「平台合作主義」的概念，主張由從業者共同組成平台合作社對抗被資本主義控制的平台。相關資料頗多，讀者不妨接續本書之後列為補充及延伸閱讀。
所以無須灰心！面對工作者被消失的未來預言，只要盡早採取行動，我們其實還有許多挽救的機會。

本文作者為台灣勞工陣線研究部主任

巨平台 vs 微工作：消失的勞動或甦醒的人性？
侯勝宗

平台是一種全新的商業模式，用科技把人、組織和資源連結起來，形成媒合與共創的商業生態體系。平台正不斷改變現代人的生活，也在商業競爭中扮演重要角色，特別是對工作樣貌與聘僱關係的影響。台面上的主流平台業者大多信仰資本主義，創造出大量的人力即服務（human as a service，HaaS）的獨立承攬人員，最後導致的是平台資方的贏家通吃，形成更大的巨平台（mega platform），並大幅弱化了參與在平台上的勞務投入者。所以近年來，許多知識份子開始反思如何將平台從「資本主義」引...

推薦序 巨平台 vs. 微工作：消失的勞動或甦醒的人性？ 洪勝宗
推薦序 我們會迎來僕役經濟嗎？ 洪敬舒


導言 土耳其機械人
縱使矽谷有了奇蹟似的進展而實現夢想，成功讓剛果礦坑自動挖採銅礦、富士康零件都用電腦自動組裝，且 Uber 的車輛都學會自動駕駛，這些技術也幾乎都還是要仰賴人工的資料處理，亦即標注、分級、歸類。除了最開始要先清理好資料才能輸入演算法，在開始執行後也要持續監督和修正。


第一章 矽谷的過剩人力
在亞馬遜首席執行長貝佐斯花一小時賺到一千三百萬美元的同時，一名難民只能靠著教導演算法偵測車輛來賺取幾美分。每個工作任務都加深了兩個世界之間的鴻溝：一個是範圍持續擴張、性命不值錢的大貧民區，另一個是智能機器人和身價數十億科技大亨所在的資本主義先鋒。手指點擊之間，連結了蠻荒與高尚的世界。

工作的末日？
儘管進入資本體系的人增加，卻沒有創造出相應的新工作。製造工作機會的速度，越來越跟不上需要支薪工作的人數增長速度。經濟成長停滯損及全球體系的同時，工作者被迫從事缺乏穩定性且零碎的服務性質工作，而資本卻是投入資料商品化和展望 AI 未來的投機生意，這只會讓人力過剩的問題惡化。

次就業
次就業指極度短暫、臨時及易變動的工作，包含大量無薪勞動、嚴重的低度就業或是薪貧現象，又或是有工作卻不保證能讓生活光景好過於無業的慘狀。


第二章 人工或人類智慧？
如果要讓自駕車能避免交通事故、聊天機器人能理解客戶的意思、自動交易機能承擔合理風險，首先要以經過清理和注解的資料來進行機器學習訓練，接著在開始運行後持續受人力監督。如果資料沒有經過整理，恐怕在訓練演算法時會有違程式人員的意圖。

從低階到監管式的資料工作
自動化理論學家的討論焦點往往擺在大量失業上，但工作的末日大浩劫不是真正的議題核心。事實上，我們面臨的是，越來越多服務業工作變成零工、微工作或是群包工作的型態，而自動化表示人要處理演算法或是跟演算法一起共事。以微工作而言，這些所謂「工作」往往跟無業沒有兩樣。


第三章 人即勞務
微工作並非新的工作和技能來源，而是類似於維多利亞時期的英格蘭、十九世紀的那不勒斯或現代孟買街頭上的求生怪景。我們應該要問的問題如下：微工作網站真正的支薪狀況為何？微工作是否提供如同真正專職工作的技能和福利？這些條件是否不同於其他無薪的求生法則？是否妨礙如傳統勞動階級般建立組織和團結？

從薪水到賭注
薪資本身成為投機活動；領不領得到，要視表現指標的達成狀況而定，且需要預備好投注未知時數的無薪工作。接案者的處境，越來越像是在魔術般變化莫測的經濟中賭博和碰運氣。使得工作者繼續回來接案的，是下一個案件會支薪的可能性。複雜的獎勵發放時程和可議的定價把案件變得遊戲化，並有效地將過剩人力和不穩定的工作性質包裝成刺激的新型趣味工作。

人即勞務
一天之內為二十幾家公司工作，一週囊括數百件不同任務，從語音翻譯到暫時管理計程車服務，工作者不再擔任單一明確的角色，而是內容包山包海到無法構成專職工作的地步。工作不再是「生活方式」的現象又往前邁向了一步。


第四章 掘墓工作
當今社會中，窮人和一無所有者在不知情的狀況下訓練機器來追蹤自身的行動，並對自己居住的社區進行恐怖行動，或是取代自己在勞動過程中的角色，這些就連馬克思生動描述的噩夢般景象都始料未及。

黑盒子式的勞動
不像是為福特公司製作的零件、為星巴克沖泡的咖啡，或是客服人員進行的意見調查，微任務案件的產物常以保密為由不對接案者透露。將人聲語音轉碼時，接案者知道自己是在把有愛爾蘭腔調的講者說話內容寫成文字，但很難知道這段錄音到底是要做什麼（例如，要給聊天機器人演算法的資料），或是要怎麼用（例如，將速食餐廳自動化）。

欠缺勞動勢力的工作者
要隱藏的不僅僅是整體勞動過程，也要隱藏工作者彼此的身分。平台介面沒有向工作者提供通訊服務或是個人檔案。這一方面是要消除抵抗鬥志，另一方面更是要徹底排除傳統上勞動人口能產生聚眾勢力的機會。數千名工作者相互聯繫的話，祕密計畫曝光的風險就會增加。而且，還可能會破除演算法錯覺，因而打斷這些網站能帶來的金錢利益。

資料噩夢
在以處理資料和強化演算法實現自駕車及智慧城市時，暗藏的任務卻是要消滅自己與其他人的工作。工作者處理的資料推動了用來取代速食店員的聊天機器、取代送貨員的運送機器，以及即將替代工廠員工的熄燈自動工廠。他們監督的演算法讓監工和管理者變得多餘。Google 和臉書都清楚表明，內容管理者的最終職責，就是自動化自己的工作。


第五章 無薪抗爭
有沒有可能把摧毀自己就業根基的工作者組織起來？回答時，最好要把問題放大來討論：數量不斷增多的非正式工作者、計日臨時工和「微創業家」，是否具備足夠能動力來形成如同先前勞動階級運動規模的勢力？

沒有工會的聯合體
當傳統工會的策略明顯無法克服數位世界的挑戰，只好以論壇和外掛程式來推動新型的工作者結盟，縱使要面對帳號遭停用、慘遭負面評比和受保密協議懲戒的威脅。

無薪抗爭
正如其他非正式部門無產階級者所採取的行動，微工作者要想辦法有效擾亂流通，而且不能僅是減少人力。因此，將目標鎖定在破壞任務案件是必要的手段，實際作法從大量棄置案件到長期且大範圍「破壞機器」不一而足，而後者這個舊時的手段可能會導致準叛亂的組織動員。

無薪運動？
新冠肺炎疫情是否真正引發人類何去何從的壯麗願景，目前還無法下定論。但許多在疫情爆發之際出現的訴求提供了共同願景，能奠基於此來發起更大型的無薪運動。萬一如此大量被視為過剩人口的人參與運動還成不了事，那就毫無希望可言。因此，希望此刻所求助的，正是那些長期變得無望的人。因為，未來是屬於現在被排除在外的人。
一 無薪串聯
二 無薪者中心
三 訴求


後記 微工作的烏托邦？
在薪資社會中，微工作帶給工作者的承諾—獨立、彈性且休閒的工作生活—常常造成貧窮和工作不穩定；但在無薪社會中，微工作對工作生活的編排，卻反而能提供打動人心的願景，可說是躲藏在我們當前廢墟中的「具體烏托邦」。


致謝
注釋

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導言 土耳其機械人
縱使矽谷有了奇蹟似的進展而實現夢想，成功讓剛果礦坑自動挖採銅礦、富士康零件都用電腦自動組裝，且 Uber 的車輛都學會自動駕駛，這些技術也幾乎都還是要仰賴人工的資料處理，亦即標注、分級、歸類。除了最開始要先清理好資料才能輸入演算法，在開始執行後也要持續監督和修正。


第一章 矽谷的過剩人力
在亞馬遜首席執行長貝佐斯花一小時賺到一千三百萬美元的同時，一名難民只能靠著教導演算法偵測車輛...