一場(chǎng)新冠肺炎疫情，讓遠(yuǎn)程辦公逐漸成為常態(tài)。釘釘、飛書(shū)、企業(yè)微信、zoom等視頻會(huì)議類軟件，很好地解決了遠(yuǎn)程溝通問(wèn)題。除了視頻會(huì)議軟件，另一種云監(jiān)工軟件也火了，這種AI軟件可以盯著你干活，看你是否“摸魚(yú)”，并給你打分。這款A(yù)I監(jiān)工軟件名叫Enaible，據(jù)悉，全員在家辦公期間，Enaible銷售尤其火爆，前來(lái)咨詢的公司數(shù)量是以前的4倍。但也有批評(píng)聲音表示，這款軟件會(huì)讓員工失去創(chuàng)造力和對(duì)于公司的忠誠(chéng)度。

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收集操作痕跡 可給工作效率評(píng)分

AI監(jiān)工有何神通能監(jiān)督員工們的工作，還能為員工打分？據(jù)介紹，Enaible軟件裝在員工的電腦里，并可以在后臺(tái)一直運(yùn)行，收集員工工作中的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)后提供給公司。軟件使用了一個(gè)名為Trigger-Task-Time的算法，算法會(huì)根據(jù)郵件或者電話，來(lái)判斷員工要完成什么任務(wù)以及計(jì)算這些任務(wù)花了多長(zhǎng)時(shí)間來(lái)完成，隨后算法會(huì)根據(jù)這些數(shù)據(jù)給員工的工作效率打分。

“我們使用的操作系統(tǒng)，都會(huì)以日志的形式對(duì)應(yīng)用軟件的操作流程進(jìn)行記錄。打開(kāi)哪個(gè)文檔、內(nèi)容是什么、上網(wǎng)瀏覽哪些網(wǎng)頁(yè)都會(huì)留下使用痕跡。在計(jì)算機(jī)里面裝一個(gè)監(jiān)控軟件，賦予它操作系統(tǒng)里的很多權(quán)限，AI監(jiān)工就能把辦公中操作電腦所留下的各種數(shù)據(jù)收集起來(lái)，進(jìn)行融合處理，形成計(jì)算機(jī)可理解的表達(dá)?！碧旖虼髮W(xué)智能與計(jì)算學(xué)部教授韓亞洪解釋，因?yàn)锳I監(jiān)工記錄下來(lái)的數(shù)據(jù)會(huì)有圖片、文字、視頻、音頻以及各種符號(hào)數(shù)據(jù)，因此會(huì)用到模式識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合等AI領(lǐng)域的最新技術(shù)。

“AI監(jiān)工最核心的部分不只是收集數(shù)據(jù)，其大難度在于通過(guò)算法模型，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而做出正確的決策，也就是對(duì)員工的工作效率等進(jìn)行打分。”韓亞洪解釋，這個(gè)算法模型的形成需要進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，具體說(shuō)是監(jiān)督學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)光有大量的數(shù)據(jù)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，必須要有很多專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)的積累，這樣才能為數(shù)據(jù)本身和最后的正確決策建立起一個(gè)關(guān)聯(lián)，形成有監(jiān)督的信息，也就是一條條有效的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

“什么是有效的訓(xùn)練數(shù)據(jù)？比如訓(xùn)練機(jī)器識(shí)別動(dòng)物，我們會(huì)找很多貓、狗的照片，不同品種、不同形態(tài)，但是我們都必須為這些圖片標(biāo)注上貓或者狗的名稱，這個(gè)標(biāo)注就是正確決策，圖片和對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽共同形成了一條有效的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)大量有效數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，機(jī)器就可以建立起一個(gè)算法模型，對(duì)圖片進(jìn)行識(shí)別?！表n亞洪舉例說(shuō)。

“生成Trigger-Task-Time的算法模型，領(lǐng)域內(nèi)的專家知識(shí)和領(lǐng)域內(nèi)的數(shù)據(jù)缺一不可。訓(xùn)練這樣一個(gè)模型，需要有很多領(lǐng)域內(nèi)的相關(guān)知識(shí)積累和儲(chǔ)備才能做到，并找到有效的知識(shí)融合方法?！表n亞洪分析，這才是成就AI監(jiān)工的核心關(guān)鍵。

據(jù)Enaible官網(wǎng)介紹，這家公司的創(chuàng)始人擁有20年的“CEO教練”經(jīng)驗(yàn)。也正是有這樣的職業(yè)背景，讓AI監(jiān)工軟件除了評(píng)判員工外，還有一個(gè)領(lǐng)導(dǎo)力推薦算法可以給老板們提供建議 ，自動(dòng)找出員工工作中的問(wèn)題、提高效率。

隱私無(wú)所遁形 AI被吐槽不近人情

AI監(jiān)工從誕生之初就伴隨著爭(zhēng)議，在不少員工眼里，AI監(jiān)工軟件正扮演著“飯碗殺手”的角色，而且是不近人情的。

員工們吐槽最多的就是“不被信任”“每分每秒被監(jiān)控，感到很可怕”……2019年4月末，亞馬遜就用數(shù)字監(jiān)控器追蹤發(fā)貨倉(cāng)庫(kù)里揀貨工人們的工作速度，并管理和限制員工離開(kāi)崗位的時(shí)間，然后自動(dòng)生成解雇的指令。員工則被這種“看不見(jiàn)、卻無(wú)處不在”的“電子皮鞭”驅(qū)趕得疲于奔命，連喝水上廁所都不敢隨便去，更別提各種隱私無(wú)所遁形。

“AI監(jiān)工的存在引發(fā)了一個(gè)始終伴隨著人工智能發(fā)展的重要問(wèn)題，那就是人工智能倫理問(wèn)題。倫理是有界限的，超過(guò)一定的界限可能就涉及到法律問(wèn)題了?！表n亞洪舉例說(shuō)，比如無(wú)人駕駛汽車上路把人撞死了，這個(gè)法律責(zé)任該由誰(shuí)擔(dān)負(fù)呢？這就是人工智能倫理問(wèn)題。對(duì)于裝在電腦里的AI監(jiān)工，雖然員工在辦公，但電腦畢竟是私人的，監(jiān)控員工就有可能會(huì)涉及到個(gè)人的隱私數(shù)據(jù)。因此AI監(jiān)工的存在，首先要解決好人工智能倫理的問(wèn)題。

還有很多員工質(zhì)疑“AI監(jiān)工的決策是否能衡量員工的生產(chǎn)力”“評(píng)判的結(jié)果是否準(zhǔn)確”……韓亞洪表示，這類軟件肯定會(huì)考慮到大多數(shù)辦公業(yè)務(wù)的情況，因此決策的結(jié)果大部分是準(zhǔn)確的。但特殊情況肯定也是存在的，當(dāng)機(jī)器遇到的是它從來(lái)沒(méi)碰到過(guò)的特殊情況時(shí)，算法可能也會(huì)給出不準(zhǔn)確的評(píng)判。因?yàn)檫@種監(jiān)督員工工作效率的工作，即使由人來(lái)做，也有不準(zhǔn)確的時(shí)候。

解決倫理問(wèn)題 AI監(jiān)工或迎長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展

面對(duì)各種吐槽，Enaible公司也感到非常委屈，根據(jù)他們的統(tǒng)計(jì)，8小時(shí)工作制里，其實(shí)人們有產(chǎn)出的只有3個(gè)小時(shí)，美國(guó)每年有4000億美元被員工們的低效率損失掉。管理者本來(lái)就是要盯著員工干活，判斷他工作中的問(wèn)題，這個(gè)過(guò)程換成AI也一樣。企業(yè)反正都要裁員，那不如精準(zhǔn)地找出工作效率最低的人。

“Enaible公司的說(shuō)法也有一定的道理，但是未來(lái)要全面使用AI監(jiān)工，首先需要厘清人工智能倫理與人工智能應(yīng)用的關(guān)系?！表n亞洪提出自己的看法，只有捋順AI倫理問(wèn)題，才能決定AI監(jiān)工是否能繼續(xù)使用。而讓員工和老板都認(rèn)可，AI監(jiān)工才有可能發(fā)展下去。

“在技術(shù)層面，增加交互功能，對(duì)于完善機(jī)器算法模型將有很大的幫助?！表n亞洪解釋，當(dāng)AI監(jiān)工部署到一個(gè)公司時(shí)，可能開(kāi)始的時(shí)候，它的性能沒(méi)有那么好。而如果AI監(jiān)工的模型能設(shè)計(jì)成可交互的形式，并且在交互中能夠進(jìn)化，它的能力就會(huì)在學(xué)習(xí)中再提升。就像我們上面提到的，如果遇到模型算法沒(méi)有遇到過(guò)的數(shù)據(jù)，就有可能出現(xiàn)決策錯(cuò)誤。如果這時(shí)候，通過(guò)交互告訴機(jī)器正確的決策，那么下次再遇到同類問(wèn)題，機(jī)器的算法模型就會(huì)舉一反三，給出正確的決策了。

“而且現(xiàn)實(shí)世界里，員工的工作狀態(tài)必然受其所處的社會(huì)、家庭和生活環(huán)境的影響，所以對(duì)員工的監(jiān)督和管理也不可能只用與工作有關(guān)的冰冷冷的數(shù)據(jù)?！表n亞洪表示，如果AI監(jiān)工能變得更人性化一些，也就是算法模型設(shè)計(jì)得更個(gè)性化一些，比如通過(guò)捕捉員工的表情、動(dòng)作等方面的變化，并通過(guò)大數(shù)據(jù)的蛛絲馬跡去發(fā)現(xiàn)員工狀態(tài)、情緒、身體健康等方面的異常和變化，并且把這些數(shù)據(jù)也融入到模型算法的決策中去，這樣AI監(jiān)工最終的決策也許會(huì)讓人覺(jué)得更有人情味。

正如《麻省理工科技評(píng)論》援引英國(guó)律師科瑞的話，良好的工作環(huán)境，應(yīng)該讓員工覺(jué)得自己的工作備受信任，而單純的監(jiān)控是無(wú)法做到這一點(diǎn)的。

網(wǎng)站題目：用人工智能監(jiān)督人工遭遇非技術(shù)困局
URL網(wǎng)址：http://jinyejixie.com/article2/cjopic.html

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