“我被機器解雇了！”Amazon 63歲員工因算法評分太低被自動開除

“我被一個機器解雇了。”

63歲“老司機”因跟蹤算法被開除

一覺醒來，63歲的斯蒂芬 · 諾曼丁(Stephen Normandin)發(fā)現(xiàn)自己居然被莫名其妙解雇了。

斯蒂芬是Amazon Flex的一名代理司機。2020年10月的一天早晨，斯蒂芬按照往常的習慣早起洗漱，準備開始新一天的工作時，卻發(fā)現(xiàn)他無法正常登錄司機端的App查看Amazon Flex的送貨路線了。起初他還以為是手機的問題，但翻來覆去研究了半天后，意外發(fā)現(xiàn)郵件里靜靜躺著一封冷漠的公式化的郵件，讓斯蒂芬感到十分糟心：

“你已經(jīng)被Amazon終止合作，原因是：個人評分已經(jīng)低于Amazon的規(guī)定分數(shù)。”同時，這封郵件還告訴他：跟蹤算法發(fā)現(xiàn)他沒有正確地完成Amazon的快遞送達工作。

斯蒂芬感到難以接受，作為一名退伍老兵，在過去的三年半時間里，他一直為工作付出110%的努力，從沒有過紕漏，評分也一直高于標準值，甚至還一度被Amazon的職員詢問他是否有興趣培訓新司機。

回想近半年來的工作及公司對自己還算正面的態(tài)度，他終于意識到，問題或許是出在了Amazon的算法身上。說解雇就解雇，而且還是僅憑一個算法的結果就解雇了，這真的合理嗎?算法就是標準嗎?

算法通效率，卻不夠“通人性”

斯蒂芬作為一名Amazon Flex的司機，在美國Phoenix(鳳凰城)專職派送包裹。在過去四年，他主要在Flex的系統(tǒng)里完成接單和遞送，幫助龐大的Amazon電商帝國完成最后一公里的快遞派送服務。

斯蒂芬認為是算法的錯誤才使得他悉心維持的評分迅速下降，從去年8月開始，他就開始遇到一系列他無法控制的運送延遲問題。有一天，Amazon的系統(tǒng)在天亮前給他派發(fā)了一個在帶密碼的公寓大樓進行配送的工作。因為時間過早，當他抵達公寓時，公寓沒有開門，公寓辦公室也沒有開門，用戶的電話更是無法接通。一通折騰之后，Amazon算法要求他將包裹送到公寓大樓的Amazon送貨柜，但卻發(fā)現(xiàn)儲物柜因為故障打不開。最后斯蒂芬根據(jù)通知將包裹退回了Amazon送貨分揀中心。

這件事后，斯蒂芬的評分迅速下降。即使他致電了Amazon司機服務中心，解釋了緣由，也沒有逃過被開除的結局。斯蒂芬也想要提出上訴，但是他的一封封申訴郵件，總是只能收到雖然是不同落款，但是疑似系統(tǒng)自動回復的郵件。相似的各種客套話根本無助于解決斯蒂芬的問題。

即使到了最后，他不過也是在跟Amazon的機器人打交道。最終的一封署名SYAM的郵件于去年10月28日發(fā)到了斯蒂芬的郵箱。郵件里面沒有對斯蒂芬的解雇提出任何解釋，也沒有回答任何斯蒂芬提出的問題。它只是像一個機械的審判者一樣，宣告了一個對Amazon來說無足輕重的員工的離開。

和斯蒂芬一樣認為自己不應該離開的司機有10天的時間來申請恢復他們的賬戶，但在這段時間里，他們不能輪班工作。如果在上訴中敗訴，可以選擇花費200美元申請仲裁，而為Flex送貨每小時才賺18-30美元，他們根本不會浪費這個錢。

僅憑算法就能自動解雇人？

Amazon Flex是一個類似于快遞眾包業(yè)務的平臺，可以通過它進行注冊，申請成為送貨員，App就會提示用戶到小型倉庫進行接貨，然后只用一小時就可以將商品送到客戶家中，Amazon會向司機支付每小時20美元的配送費，屬于1小時送達服務“Prime Now”的一部分。

Amazon這種零工風格的交付服務是從2015年開始的，當時對標的用戶主要是Uber和Lyft的司機，因為這些群體能夠保證有車可用，方便送貨。在推出之初，Amazon的標語大多是“做自己的老板、完成最后一公里送貨”這種風格的。然而在司機們注冊之后卻發(fā)現(xiàn)他們不僅不能“當自己的老板”，甚至還處于被算法無時無刻監(jiān)控的狀態(tài)。

2019年，Amazon就被指使用AI監(jiān)工系統(tǒng)，這個系統(tǒng)主要是用來追蹤物流倉儲部門的員工。算法會監(jiān)督她們是否送貨到站、是否在規(guī)定窗口完成了路線，是否將包裹放在了正確的位置、是否將包裹隱藏在花盆后面等等。通過數(shù)字追蹤器，它可以監(jiān)視員工的打包速度、統(tǒng)計員工的離崗時間，最終系統(tǒng)會依照這些數(shù)據(jù)生成一份工作效率報告，并通過大數(shù)據(jù)決定接下來哪些司機獲得更多快遞單，哪些司機將被停用。

這聽起來似乎沒什么問題，相關數(shù)據(jù)也表明，算法帶來的高效讓Amazon節(jié)約了不少成本，變得更加成功。

然而對于司機來說，這個算法就過于冰冷了。在整個工作過程中，F(xiàn)lex司機在得到的人工反饋極少。他們就像是在給冷冰冰的算法打工，偶爾會收到算法系統(tǒng)自動分發(fā)的郵件，告訴他們目前的評級——非常好(Fantastic)、出色(Great)、一般(Fair)和有不合格風險(At Rist)。

Amazon Flex的AI監(jiān)工系統(tǒng)號稱可以實現(xiàn)深度自動化的跟蹤過程。如果員工的工作速度變慢，或者長時間沒有接觸包裹(上廁所、喝水等情況)，該系統(tǒng)會將這些情況視作偷懶，算在“摸魚”時間內(nèi)。如果系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)員工的生產(chǎn)效率地下，AI系統(tǒng)則會自動生成警告。

更讓人難以接受的是，該系統(tǒng)可以直接在線生成解雇員工的指令，并且該過程不需要主管的同意，無數(shù)和斯蒂芬一樣認真工作的基層員工就這樣被算法“輕飄飄”地開掉了。

成本之后，才是員工？

Amazon Flex的司機們表示，大家一直被系統(tǒng)要求按照“按照計劃”完成任務。無論是雨雪天氣等外界因素，還是系統(tǒng)不合理安排造成的任何延遲都受不到諒解，對于Amazon來說，丟失幾個基層員工根本不算什么，即使這些員工都很優(yōu)秀，但利用算法提高解雇效率所節(jié)約下來的成本遠高于他們創(chuàng)造的價值，只要有源源不斷的人加入Flex，優(yōu)秀的員工就還會有很多。據(jù)SensorTower稱，僅在5月份，F(xiàn)lex應用程序就被下載了20萬次。

盡管面對外界質疑，Amazon方面表示，在一些特殊情況下，主管有權推翻機器的決定，挽救員工的工作機會，但也有網(wǎng)友認為，這種能被機器自動發(fā)郵件“踢皮球”解決的事，可能永遠也到不了主管的辦公桌上。【責任編輯/常青】

來源：CSDN

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