澎湃与iWorker达成合作
06-18
在亚马逊，冰冰冰冷的算法经常在合同工老板面前扮演角色的角色——几乎没有或根本没有雇用、评估和解雇许多员工的人工监督情况。
这种高度自动化的人力资源系统正在让越来越多依靠亚马逊工作养家糊口的合同工面临不公平待遇、无理解雇、无法上诉等问题。
被机器解雇的退伍军人 “我被机器解雇了，”来自司机的 63 岁亚马逊 Flex 合约所有者史蒂芬·Normandin (Stephen Kong) 告诉彭博社。
在过去的四年里，他一直担任亚马逊 Flex 的司机员，在凤凰城运送包裹。
正如Uber和Lyft等角色的司机一样，这些司机在Flex系统中接受订单并交付，帮助庞大的亚马逊电商帝国完成最后一英里的交付服务。
去年10月2日凌晨三点，Normandin像往常一样起床，准备洗漱、送包裹。
当他打开手机应用查看当天的Amazon Flex配送路线时，发现无论怎么努力都无法登录系统。
他急忙打开邮箱，发现一封亚马逊发来的通用邮件，上面写着：您的合作已被终止，因为您的个人评分已降至可接受水平以下。
同时，电子邮件告诉他，跟踪他的算法发现他没有正确完成自己的工作。
这让他震惊。
在过去的三年半里，他的评分一直高于标准，亚马逊的人问他是否有兴趣训练一个新的司机。
他回想自己这段时间的工作，发现自己收视率快速下降的原因其实是算法的问题。
（图片来自彭博社）据他回忆，从去年8月开始，他开始遭遇一系列无法??控制的发货延误。
有一天，亚马逊的系统在黎明前给他发送了一份送货工作，送到一个编码的公寓大楼。
他告诉媒体，此类算法犯的错误很常见。
当他到达公寓时，发现门没有开。
随后，他又像往常一样送他去了公寓办公室，但凌晨门也没有开。
当他按照指示给用户打电话时，用户因天色尚未接通而无法接通。
大约在同一时间，他被亚马逊的算法要求将包裹投递到他公寓楼的一个亚马逊送货储物柜中，却发现储物柜出现故障，无法打开。
致电 Amazon Flex 服务三十分钟后，他收到了将包裹退回亚马逊投递分拣中心的通知。
之后，他发现自己的收视率迅速下降。
当他致电亚马逊司机服务中心时，他解释了原因——储物柜出现故障，导致他无法按时完成送货。
但最终Normandin还是被革职了。
Normandin在被算法误判责任后，并不是没有上诉过。
但与数千名司机人的遭遇类似，他进入了一种被亚马逊机器人踢的奇怪状态。
“能告诉我什么标准没达到吗？上次解雇邮件写得不清楚，整个过程我都有记录。
到目前为止，我唯一的‘问题’就是那天送货柜门的系统问题。
我的评分过去三年超出了预期，”Normandin在一封电子邮件中说。
在连续十多天对重大变化进行投诉后，Normandin收到了多封来自亚马逊不同签名的电子邮件，这些电子邮件似乎是系统的自动回复。
除了各种客套话之外，Normandin的问题仍然没有解决。
最终签名为SYAM的邮件于10月28日发送到了Normandin的邮箱。
这封邮件仍然没有对Normandin被解雇做出任何解释，也没有回答Normandin提出的任何问题。
最终才宣布了Normandin“裁员”的决定。
“作为一名退伍军人，我的工作理念一直是付出10%的努力，我从来没有犯过错误，但我没想到我会这样被算法解雇，”他说。
司机人在受到不公平对待后没有办法抱怨。
事实上，Normandin被算法错误判断、下岗后无从抱怨的经历绝对不是个例。
同样收到SYAM的解雇邮件的Flex 司机大多认为，亚马逊Flex 司机的招聘和解雇不是由真人完成的，而是依靠算法。
收到这封电子邮件后，同样被解雇的还有莉拉（Lira），她是一位带着三个孩子的单身母亲。
在以往递送多个包裹的过程中，她一直都获得“优秀”的评价。
这些评论是亚马逊的算法根据其可靠性、送货速度和服务质量给司机打的分数。
衡量的大致是他们是否按时领取包裹并在预期的时间窗口内交付。
简单来说，这个评价体系中最重要的就是“准时”。
与Uber和Lyft更注重服务和礼貌的评价体系相比，亚马逊的一维评价让司机很难掌控自己的命运，尤其是在经常遇到不可控的外部问题时。
莉拉说，她曾经在送货站外排了一个小时的队，只为收到一个待送货的包裹。
有一次，她向系统报告说，她的轮胎被路上的钉子扎破了。
亚马逊并没有派其他送货员来取包裹，而是要求她将包裹寄回送货站。
正是因为轮胎漏气导致交货延迟，她的评分从优秀降到了不满意。
就在她被解雇的前一天，她收到了系统发来的一封表扬信，告诉她，她的评分非常好，是亚马逊的最佳配送伙伴。
但第二天，她收到一封电子邮件，告知她不再有资格继续参与 Amazon Flex 配送计划，因为她违反了服务条款。
当她像Normandin一样，试图在10天的上诉期限内通过电子邮件上诉时，她没有收到人工回复。
和Normandin一样，她只收到了一条带有“普通话”搪塞的自动回复，表示对于处理的延误她感到非常抱歉。
最终，经过几轮发送申诉、官方机器人语言自动回复、申诉、自动回复，她终于收到了和Normandin一样的来自SYAM的邮件，告诉她记录已经审核，仍然维持原判。
失去唯一的工作后，她再也无力支付抵押贷款，并与三个孩子面临着巨大的生存危机。
同时，她也对亚马逊的人工智能算法感到愤怒，指责其过于冰冷且缺乏必要的人为干预。
统治司机一生的冰冷算法，其实与Normandin和里拉的推测没有什么不同。
亚马逊在 Flex 项目上的大部分人力资源工作都依赖于算法。
这种高度自动化对人类工作的监督、奖惩，甚至裁员，都是亚马逊毫不掩饰的。
亚马逊之所以能成为全球第一的在线零售商，也依赖于算法。
此前，他们利用算法在线管理数百万第三方商家，一度引发不少不实指控。
尽管存在缺陷，但该算法带来的效率使亚马逊更加成功。
但当亚马逊在没有充分人为干预的情况下将这种算法用于人力资源时，就显得太冷漠了。
在过去的几年里，亚马逊越来越依赖算法来完成人力资源任务——管理仓库工人、监控合同工司机，甚至办公室工作人员的表现。
一位熟悉这一人力资源策略的内部人士告诉彭博社：贝佐斯认为，机器可以比人类更快、更准确地做出决策，从而降低人力资源成本。
目前这也是亚马逊运营的一大优势。
亚马逊自 2006 年以来一直提供零工式 Flex 送货服务，当时它与 Uber 和 Lyft 的司机竞争。
推出之初，亚马逊的口号大多与“做自己的老板”、“完成最后一公里配送”有关。
目前，亚马逊的配送越来越依赖Uber 司机等第三方个人配送。
正是这些“零工”确保人们能够在同一天按时收到亚马逊包裹。
据媒体报道，这些零工每小时的收入约为 25 。
但就在这些司机注册后，他们发现所谓的“自己当老板”其实是一种时刻被算法监控的工作状态。
该算法会监控他们是否将货物运送到目的地、是否在指定窗口内完成路线、是否将包裹放在正确的位置、是否将包裹藏在花盆后面等等。
亚马逊的算法扫描大量数据反馈数据和性能模式，并决定哪些司机接下来将获得更多订单以及哪些司机将被停用。
在整个工作过程中，Flex 司机 在“工作场所”遇到的人工反馈非常少。
司机偶尔会收到算法自动发送的电子邮件，告诉他们当前的评分——“棒极了”、“很棒”、“一般”和“At Rist”。
在彭博社联系的 15 名 Flex 司机 员工中，约有三分之一表示他们被错误解雇。
这15名员工都有一个共同的观点——亚马逊高度自动化的人力资源系统不足以适应司机目前每天面临的现实挑战。
一位接受采访的前经理表示：亚马逊在企业层面知道，将这种人力资源工作分配给机器算法会导致一些错误和误判。
但亚马逊认为，只要有足够多的司机人有兴趣加入 Flex 项目，这将不是问题。
从亚马逊的角度来看，使用算法来提高解雇效率比花钱请人调查错误并完成解雇合同工的工作要便宜得多，效率也高得多。
亚马逊的想法在逻辑上或许并没有错。
根据 AppAnnie 的数据，全球约有 10,000 名司机人下载了这款应用。
仅过去一个月，美国就有 66 万新用户加入 Flex 计划，比去年同期增长 21%。
一位与Flex项目相关的工程师表示：在亚马逊内部，Flex计划被认为是巨大的成功，其好处已经超过了它可能造成的负面损害。
“高管们知道这很糟糕”，但仍然没有改变的计划。
Flex项目确实为亚马逊解决了巨大的司机差距，帮助亚马逊完成了最后一英里的配送，打造了近乎完美的物流体系。
但它的负面伤害全都附在那些靠Flex谋生的散工身上——即使受到不公平的对待，他们也只能向机器抱怨，与机器对抗，然后被机器踢一脚。
可以说，当弗莱克斯·司机觉得自己受到了不公平的对待时，他几乎没有上诉的权利。
如果他们想上诉，就需要额外支付提交仲裁，但很少有零工愿意这样做。
另一位Flex 司机在被解雇时表示：人们无法满足算法的要求，因为总有大雪、泥泞的道路等外部因素导致交付问题。
当司机出现问题时，算法和亚马逊员工没有提供支持。
“当你与机器战斗时，你不可能获胜，所以你甚至不想尝试。
”他悲观地回忆起上诉过程中的经历。
当司机获得差评时，他们在提出投诉后甚至无法判断自己是否在与真人交谈。
尽管偶尔会签署电子邮件，但回复通常涉及广泛的情况，而不是司机提出的具体问题。
据业内人士透露，即使回复中有名字，前几封邮件也很可能只是机器回复。
其中少数情况最终会等到人类管理者参与进来。
但这些治疗往往是不专业的。
一位在司机支持中心工作的前员工表示，负责管理数百万司机人的许多员工都是兼职工作，几乎没有接受过任何培训。
正是这样对待冷耀明的方式，才让Normandin最终接受了不公平的解雇待遇。
他们甚至无法上诉，更不用说获得赔偿了。
注：封面图片来自亚马逊官网，版权归原作者所有。
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