《销声匿迹》 王木头解读
《销声匿迹》| 王木头解读
关于作者
玛丽·L. 格雷（Mary L. Gray）人类学家、微软研究院新英格兰实验室高级研究员、哈佛大学伯克曼·克莱因互联网与社会中心研究员，2020年度麦克阿瑟奖获得者。玛丽的研究着眼于技术获取、物质条件和技术的日常使用如何改变人们的生活。
西达尔特·苏里（Siddharth Suri）计算机科学家、美国宾夕法尼亚大学计算机与信息科学博士、微软人工智能研究中心高级研究员、微软纽约研究中心创始成员。苏里的兴趣主要为计算机科学、行为经济学和众包经济的跨学科研究。
关于本书
本书有两大观点：第一，人工智能无法取代人类，自动化永远存在最后一英里悖论。第二，所有人都将被隐藏起来，成为信息机器上默默运转的齿轮。朝九晚五的全职就业逐步瓦解，但在家工作得到的却不是自由。本书历时5年跨界研究，200余次实地访谈，10000余份问卷调查，话题和未来的人类的生产模式息息相关，却鲜少见诸报端的新世界。本书获得《金融时报》2019年评论家精选图书奖、福特汉姆大学麦格农中心图书奖。
核心内容
人工智能的发展让很多工作消失了，不过因为还存在着“最后一公里问题”，所以也带来很多标记数据的工作。MTurk这样的平台，就是通过分发这样的工作来提供服务的。MTurk这样的平台将更多的人连接到了全世界的协作网络中，但是同时它API的属性也把从事标记数据工作的人隐藏在了API之下。所以这些工人们其实正在以一种幽灵的方式进行工作，这种情况为这些工人们带来了许多痛苦和问题。要想解决这些问题，最需要做的就是不要将这些工人看做是代码的替代品，而是把他们也当做是用户，让他们互相之间能够有更多的沟通和协作。
你好，欢迎每天听本书，我是王木头。今天为你解读的这本书是《销声匿迹：数字化工作的真正未来》。
这本书的名字还是挺奇怪的，副标题是说“数字化工作的未来”，这是要给我们展示一个可见的未来啊，为什么主标题却叫作“销声匿迹”呢，这不是很矛盾吗？
如果你听我给你介绍完，你就不会觉得奇怪了，这本书其实是在为我们介绍那些已经发生，但是又在我们视野之外，大多数人不知道的改变。
这个改变是什么呢？是人工智能技术发展带来的改变。很多原来只有人能做的事情，现在都可以让人工智能来做了。就比如客服工作，以前只能人来做，因为普通人提出来的问题，都很不规范，表达不清楚，只有人才能看明白，现在人工智能就可以基本搞定。不只是客服，电话中心啊，保险销售啊，甚至律师所里面的资料整理工作都可以交给人工智能来搞定。
那么这本书是要介绍人工智能对这些人带来的改变吗？还不是，这本书要介绍的，是人工智能带来改变的另一面。
在人工智能领域，有一个“最后一公里问题”，人工智能要想有智慧，可不是写好程序就行了，而是要给程序喂大量的数据，让人工智能从这些数据中找到规律。就比如说，如果你直接把一张猫的照片交给人工智能，人工智能并不会知道照片里的是猫，而是要先给人工智能各种各样猫的照片，并且告诉它这是猫，人工智能会自己总结猫的特征。等这些做完了之后，下次再给人工智能一个新照片，它就可以自己判断了。
那么最开始给人工智能的那些照片，谁来判断是不是猫呢？只有靠人类了，靠人一张图一张图地进行标记，标记它们到底是不是猫，然后再交给人工智能。人工智能干不了，只能让人来干，这就是人工智能的“最后一公里问题”。
也就是这个问题，让人工智能带来的改变呈现出了另外一面。什么意思呢，我给你举个例子吧。现在很多依赖人工智能的公司，背后都有一个庞大的数据标记团队。就有报道称，在2020年初，字节跳动，也就是今日头条和抖音的母公司，有5万多员工，其中在天津等地区的数据标注员就占了4万。在书中也提到了，根据统计研究，美国从事类似工作的人数，至少有2000万人。
这本书要介绍的就是人工智能的发展对这些人带来的改变。
这些人的工作在人工智能诞生之前是不会存在的，可以说是人工智能催生出了这些工作。但是从另一方面看，这些工作又是非常没有存在感的。我想，如果不是听我在这里讲，很多人可能都没有意识到他们的存在。我们在使用APP的时候，根本没有意识到背后还有这样一群人在工作。
我们今天要解读的这本书就是专门研究这群人的，准确地说不是研究这群人，而是这种新的工作形态。
这本书是第一本认真研究和讨论这种工作形态的书，它也因此获得了英国《金融时报》2019年评论家精选最佳图书奖。
作者有两位，玛丽·格雷是一位人类学家，同时也是微软研究院和哈佛大学的研究员，在书里她用人类学的方法去访谈从事这些工作的人，去还原场景，理解他们。另一位，西得哈斯·苏瑞，是一位计算机专家，同时还是微软人工智能研究中心高级研究员、微软纽约研究中心创始成员。西得哈斯·苏瑞重点关注的是那些将工作隐匿起来的平台，通过数据分析的方法去了解那些工人和平台的互动。
接下来，我将会通过三部分为你解读本书。在第一部分，我会先带你来看一下，这些被隐藏起来的人都是什么样子的？
第二部分，我会带你看一下，经过作者们的研究，这些人都会面临什么样的困难。
最后一部分，我会为你介绍，作者们针对这些问题尝试给出的解决方案都有什么。
第一部分，我们先来一起看一下，这些被隐藏起来的人都是什么样子的。
在书里就介绍了琼的情况，她和自己的81岁的妈妈，一起生活在休斯顿的一栋房子里面。她的妈妈因为之前做了一个膝盖手术，没有办法独自生活，所以她只好回到家乡照顾她的妈妈。
之前，她曾经有一份全职工作，是一位文档工程师，也就是编写一下保险手册，宣传文案等等这样的文字工作。
但是，她为了照顾自己的妈妈，只能放弃了之前的工作。而且，每天还要做饭、处理家务、开车带母亲去医院，所以就很难继续做全职工作了。在她母亲的病情加重之后，她甚至不能长时间离开自己的母亲。
不过，这并不代表琼失去了收入来源，她足不出户，就可以一年赚4400美元，好的时候甚至可以一年赚16000美元。
她能有这样的收入，全都靠了一个叫做MTurk的平台，M-T-U-R-K，M和T大写。这是亚马逊公司运营的一个在线的劳工市场，你可以理解为它是一个分发工作的淘宝。使用这个平台有两类人，提供工作的人和接受工作的人，对应到淘宝就是商家和买家。
只不过，这个平台上发布的不是商品，而是工作，然后由希望工作的人去接受和完成。等完成工作后，提供工作的人就会把相应的报酬支付给对方。为了简化对这两类人的称呼，我后面就把提供工作的人称为雇主用户，希望接受工作的人称为工人用户。
这个平台分发的工作，很多都是类似前面说的数据标记员的工作。因为亚马逊自己作为一个电商平台，有很多对产品的描述和评价文字，这些文字都是用人的自然语言写成的，只是单纯靠人工智能的话，很难判断描述得是否准确。
所以，当人工智能遇到没有把握的内容时，就会自动调用这个平台，把任务分发出去。然后，像琼这样的人，就可以接收任务，迅速完成。
最开始，MTurk平台还只是自己内部使用的一个工具，毕竟亚马逊这样的大平台，自己就有大量这样的需求。后来，亚马逊也发现，这样的需求不只是自己需要，很多企业也都会有类似的需求，于是就把这个内部工具变成了一个平台，开放给了其他有类似需求的企业。
如果你对亚马逊有一些了解的话，就会知道，这样的事情亚马逊是经常做的。就比如，亚马逊的网络云服务，物流库存平台等等，都是在最开始的时候，为了满足自己的需求而做的一些内部工具，后来就慢慢地按平台的方式进行运营，把这些工具开放给了其他公司。
亚马逊这么做往往会得到一个双赢的结果，不论是网络云服务平台、物流库存平台，还是我们这次介绍的MTurk平台，使用这些平台的企业，通常都是一些小企业，让它们自己去开发这样一个平台肯定是无法做到的，根本没有那么多需求需要满足。
所以，当有了这些平台之后，亚马逊通过收服务费用赚取收益，而这些小企业，也愿意付费来使用平台提供的服务。
不只是双赢啊，像是MTurk这样的平台，最后做到的可能是三赢，除了亚马逊自己和那些小企业这两方之外，像琼这样在平台上接受任务的人就是第三方。
你想啊，琼因为自己母亲的原因，没有办法找一份全职工作，如果不是有这样的平台的话，她可能就只能接受社会救助了。
除了琼，在书里也介绍了很多类似的情况，有的人是全职妈妈，虽然靠着丈夫也可以维持家庭生活，但是自己没有收入的话，在家里总是不会受到重视。
因为任何一个人只要有可以上网的电脑，不论在哪里都可以在MTurk上领取任务赚取收入，所以这样的平台就会对印度、菲律宾这些欠发达地区的人产生巨大的吸引力。对于这些地方的人，在MTurk这样的平台上工作赚钱，可能都不像琼那样是一种无奈之举了，而是一种可以让自己过上体面生活的好工作。
在书里也讲了，本质上，这就是在互联网和人工智能发展的大环境下，产生的一种劳动力套利行为。繁琐枯燥的，没有人愿意干的工作，用平台的方式分发给一些欠发达地区的人，不只会大大降低企业的成本，还让欠发达地区的人有一份之前从来不敢想象的收入。
讲到这里，不知道你会不会产生一个疑问，我们不是要介绍被MTurk这样的平台隐藏起来的人吗？但是现在来看，不论是全职妈妈，还是印度、菲律宾这些地方的工人，他们本来就非常没有存在感，要不是有MTurk这样的平台，他们只会更惨。
那为什么作者还是要特别强调，这些人是被隐藏起来的，甚至还用“销声匿迹”这个词来给书命名？
这就是接下来，第二部分要解读的重点了。
虽然我们这里讲的情况，是人工智能快速发展之后，人们在MTurk这样的平台上接收工作。但其实，类似的情形在历史上早就出现了。只不过在之前，我们更习惯把这种情况叫做计件工、零工或是外包。
在这本书里就提到了。从工业革命开始，人类的生产力能够大幅提高，就是因为自动化的生产方式在替代原来个人的劳作。尤其是在流水线的生产方式被普及之后，越来越多的工人被集中在工厂里面，进行精细的分工，一起协作完成大规模生产。
不过即使这样，工厂仍然会把很多工作分包给城市边缘的妇女和儿童。因为像是缝补纽扣，衬衫花饰这种精细的工作，没办法靠机器自动完成。于是，工厂就会把这样的工作分发出去，让周围的妇女和儿童带回家去做，他们做完了拿回工厂，工厂会按完成的件数支付报酬。
不只是工厂里的手工劳动，就是脑力劳动也有很多这样的情况。就比如，提名奥斯卡最佳电影奖的《隐藏人物》，这部电影里面演的是3位在NASA工作的女计算员的事情。
当时在NASA还是以男性为主，尤其是那些男性工程师，他们更多的考虑如何创新。而那些繁琐的，看起来似乎不需要创意的计算工作，就会被交给专门的女计算员，这些女计算员大多都不是全职雇员，薪资福利都非常有限，有了计算任务就开始计算，完成多少计算工作相应地会获得多少收入。
虽然在计算机普及之后，女计算员这样的工作就不存在了，不过类似的情况直到现在都还一直存在。就比如，很多公司的客服就是这样，在北京上海这样的大城市雇一个全职的客服还挺贵的，所以很多公司都会将客服工作外包出去，尤其是外包给二三线城市的客服中心。
如果你好奇过，为什么给北京的京东客服打电话，接电话的人却有一些苏北口音，就是因为京东的客服中心并不在北京。
软件外包，也是类似情况，在十几年前中国的互联网行业还没有现在这么发达，工作并不多，当时中国有很多程序员其实都是在做美国、日本这些发达国家的外包工作。与那些国家的程序员相比，完成同样的工作，拿到的钱却要少很多。
所有这些情况，不论是计件工，还是外包，都是企业为了节省成本，在进行劳动力套利。这种情况一直存在，可见的未来也不会消失。
但是，这种情况发展到现在，尤其是在人工智能快速发展之后，却发生了巨大的变化，与之前的计件工、外包有了本质上的差别。
你可能会有疑问了，明明都是劳动力套利，到底是哪里不一样了呢？
这就需要介绍一个名词了，API。API的本意是“应用程序接口”的意思，是一个软件开发的术语。有点类似软件里的USB，可以让程序员简单方便地使用软件功能。
一般来说呢，程序员会给自己编写的软件留下API，这样就可以让别人更方便地调用自己的软件。其他人要想调用，会先去查一下API的文档，看看都有哪些功能，需要什么功能就调用对应的API。你可以简单地理解，这就是一个整理好的快捷方式，需要什么调用现成的就行了，自己不用再编写一遍。
对于普通人来说，把API当做是打包好的快捷方式就足够了，但其实API最大的价值不是提供快捷方式，而是把API背后非常复杂的处理过程给隐藏了起来。就比如，微信就有公开自己的API，方便其他程序员在微信里面开发小程序。
一个小程序想要知道用户的地理位置，它直接调用API就可以了，非常方便。API背后的所有处理过程全部都被隐藏起来了，小程序不需要知道用户的手机型号是什么，这些手机里GPS芯片有什么不同，怎么把GPS信号转化成街道名称等等，所有这些复杂的操作，全部隐藏起来了。
这种把复杂的操作给屏蔽掉，只提供最简单API的思想发展到后来，就是我们现在熟悉的云服务。你想使用更大的存储空间，不需要买硬盘，不需要考虑备份数据、黑客攻击，只需要简单地购买平台提供的云服务。
因为API的思想可以让复杂的协作变简单，让协作变得特别高效，所以像MTurk一样的平台都在用API的方式来提供服务。这就让原来的零工和外包发生了变化，雇主分配工作的行为都被API化了，雇主就像是使用云服务一样去使用平台。
他们不需要知道API背后的工人们都做了什么。他们甚至不会知道哪些任务是交给机器完成的，哪些任务是交给工人完成的。雇主把一个需要识别的图片交给平台，平台会自己判断这个图片是否可以用人工智能识别出来，如果可以就交给人工智能处理，如果不行就会自动分发给API背后的工人，由他们完成识别。
这就会导致，商家对工作的完成速度有了较高的期待，因为他们不知道API背后到底是人工智能在完成还是真实的人在完成，所以他们会按照人工智能的速度来期待工人们的工作。这就会让平台的工人们精力高度集中，要持续地关注着任务栏，有任务马上点击马上完成，如果慢了一两秒，任务可能就消失了。任务和任务之间的间隔也会非常短，可能只有十几秒的时间，中间去趟厕所都会有巨大的心理压力。
其实这种精力高度集中还不是最主要的问题，在流水线上的装配工可能也需要同样的强度。平台把人隐藏在API背后最主要的问题，是切断了工人们与雇主的沟通和协作，冰冷的计算机程序将雇主和工人完全地隔离了起来。
在书里作者们就讲了这样一个情况，艾莎是在印度的一个19岁的女孩，她也是作者们访问过的年纪最小的工人。虽然她的兄弟们已经在MTurk开始工作了，但是她自己还是不敢一个人使用MTurk，主要原因就是她担心自己会犯错，一犯错就会导致账号被封。因为平台的API特性，所以就导致封号的判断标准非常机械，很多时候是因为不熟悉而犯的错，但是就会被平台程序判定为是恶意的，导致封号。
这种情况还往往是API的屏蔽功能实现的越好，越容易发生。像是之前计件工、外包的情况，如果遇到什么问题，工人们是可以主动找雇主们沟通的，但现在呢，平台的API功能实现的越好，雇主和工人的距离就越远，越难进行联系和沟通。
所以啊，欠发达地区的人的确是被MTurk这样的平台给连接了，他们被接入到了全球范围的大规模协作中去，但是同时他们又被API给隐藏了起来，以幽灵形式被接入和被访问。雇主们，没有觉得自己是在与人协作，工人们自己也没有合适的方式与彼此协作。
像是艾莎这样的情况还比较容易解决，她可以去找自己的兄弟帮忙，经过几次之后她就可以熟练使用平台了。但是，还有更多的情况是让工人们特别无奈的。有些错误，可能是雇主失误或系统bug导致的，但是因为工人们无法反馈问题，在这本书里面就举例讲过好几个这样的问题，最后只能由工人们自己来承担后果。
讲到这里我想你应该明白了，作者们所说的“销声匿迹”是怎么样的销声匿迹，就是因为人工智能的快速发展，让原来的计件工、外包这样的工作形态发生了质的变化。在API的封装下，的确有更多的人被链接到了更大的协作网络中，但是同时他们却又被精心地隐藏了起来。就是这种隐藏和不被看见，为这些工人们带来了许多的问题和痛苦。
面对这些问题怎么办呢？这就是我第三部分要解读的内容了，作者们也根据自己的研究，尝试给出了改善这些问题的方法。
解决这些问题的方法，我们可能最先想到的，就是把API的那种冷冰冰的封装给打穿。前面讲了，很多问题都是因为工人们无法和雇主们沟通，无法和平台方沟通，有了问题、有了困惑只能自己尝试解决，尝试错了后果也只能自己承担。
既然问题出在了这里，那么让工人们能够与雇主和平台方直接沟通，遇到了问题先协商再解决，这样是不是问题就能解决了呢？
这样肯定是不行的，前面我们讲了，API的价值是什么，就是要把繁琐的工作给屏蔽掉。就像是你使用云存储，就是为了省掉买硬盘、安硬盘的麻烦，如果解决问题的方法，是打穿API，又把繁琐工作还回来了，你还会选择云服务吗？我想应该是不会了。零工平台也是一样的，如果把原本屏蔽掉的工作重新交给了雇主，那我想雇主不如自己专门雇人来做了，零工平台的价值也就大大降低了。
所以，解决问题的方法一定不是打穿API，而是继续保持API的屏蔽作用。那应该怎么做呢？我总结了作者们提出的方法，大概可以分成三个方面。
首先，平台方应该改变对工人们的定位，现在大多数的零工平台，他们的用户只有一个，那就是雇主。工人们呢，只是一群人型代码，本来这些工作应该是交给代码来完成的，但是人工智能还不够完善，所以只能把工作交给工人们。于是在平台设计和实现的时候，仍然把工人们当代码一样来使用。可是人毕竟不是代码，这就会导致前面说的各种问题。
所以，解决方法是平台方应该改变对工人的定位，把他们从原来的“代码替补”，变成用户，像是对待用户一样对待工人。这样的话，像前面讲的艾莎的情况就不会出现了。因为现在所有平台，在对待新用户的时候，都会设计友善的引导功能，在确认用户可以自己使用之前，通过各种脚手架功能帮助他们正确地使用平台。
处理好平台和工人之间的关系之后，还有第二点，要促进工人们之间的沟通和协作。
MTurk这样的零工平台，的确大大降低了工人们进入到协作网络中的难度，只要有一个上网的电脑，任何地方都可以完成工作。但是，就是因为太便利了，工人们窝在自己的家里，足不出户就可以完成工作，少了同事之间非正式的交流。
你要知道，传统的工作中，一个人遇到了问题，虽然自己怎么样都搞不定，但是很有可能他会在茶水间里与同事闲聊，通过闲聊发现这个问题别人早就遇到过了，很快问题就能解决。这些平台上的工人，他们遇到的很多问题其实并没有那么复杂，其他更有经验的工人早就有了解决方法，只不过大家都窝在家里，没有机会交流。
所以，不论是平台还是工人们自己，应该有组织地进行一些团建活动，可能是一次线下的足球比赛，也有可能是线上一起打了一次游戏，或者平台就应该为工人们的社交活动开发更多的工具，比如一个平台专用的朋友圈。在书里，作者们把这样的工具称为是茶水间2.0版。
有了这样的茶水间2.0版，工人们甚至还可以像游戏里面组队打怪一样，组成自己的团队，去完成一些更复杂的任务。
这是第二点，还有第三点，那就是应该提倡整个社会对这种工作的接受。尤其是在法律和社会福利政策上，应该保证，即便是这些人在家里完成工作，这些工作属于不同的雇主，但还是应该制定相应的法律和政策，保证他们也享有国家规定的医疗社保服务。这样他们虽然是临时工，但是抗风险的能力却能大大增加。
以上就是本书的全部内容了。
我帮你总结一下，人工智能的发展让很多工作消失了，不过因为还存在着“最后一公里问题”，所以也带来很多标记数据的工作。MTurk这样的平台，就是通过分发这样的工作来提供服务的。MTurk这样的平台将更多的人连接到了全世界的协作网络中，但是同时它API的属性也把从事标记数据工作的人隐藏在了API之下。所以这些工人们其实正在以一种幽灵的方式进行工作，这种情况为这些工人们带来了许多痛苦和问题。要想解决这些问题，最需要做的就是不要将这些工人看做是代码的替代品，而是把他们也当做是用户，让他们互相之间能够有更多的沟通和协作。
撰稿：王木头 讲述：杰克糖 脑图：刘艳导图工坊
划重点
1.API的本意是“应用程序接口”的意思，是一个软件开发的术语。有点类似软件里的USB，可以让程序员简单方便地使用软件功能。
2.MTurk这样的平台将更多的人连接到了全世界的协作网络中，但是同时它API的属性也把从事标记数据工作的人隐藏在了API之下。