《紐約時(shí)報(bào)》早先的一篇文章展現(xiàn)了亞馬遜公司「惡劣」的工作環(huán)境。但你也許會(huì)有和我有一樣的困惑，為何這樣一家創(chuàng)造了優(yōu)秀用戶體驗(yàn)、如此聰明的公司，會(huì)在對(duì)待員工的事情上表現(xiàn)得如此愚笨？
　　但亞馬遜(惡劣的)工作環(huán)境背后是一個(gè)更大的故事，關(guān)于自動(dòng)化如何改變藍(lán)領(lǐng)和白領(lǐng)工作的故事。亞馬遜只是恰好站在了刀刃上。

藍(lán)色和白色亞馬遜機(jī)器人

　　以下這段摘自《紐約時(shí)報(bào)》文章的話，激發(fā)了我的好奇心：
　　公司的老員工常說，亞馬遜管理的天才之處在于它激發(fā)了員工的自我驅(qū)使機(jī)制：「如果你是一名優(yōu)秀的亞馬遜員工，你就會(huì)變成一個(gè)亞馬遜機(jī)器人(Amabot)」，一名員工說道，用 Amabot 這個(gè)詞來表示你已經(jīng)成為體制中的一個(gè)。
　　換句話說，成為「體制中的一個(gè)」，很可能意味著已經(jīng)是一個(gè)完整的生態(tài)系統(tǒng)，達(dá)到一種超然的狀態(tài)。但在這里，我們討論的是在機(jī)器中做一個(gè)齒輪。當(dāng)我們把公司看作是機(jī)器，那么齒輪就是機(jī)器人，或者在這個(gè)事件中，齒輪指的是亞馬遜機(jī)器人(Amabot)。
　　藍(lán)領(lǐng)機(jī)器人和白領(lǐng)機(jī)器人
　　對(duì)于「藍(lán)領(lǐng)亞馬遜機(jī)器人」，最好的描述來自一本名叫《Mindless: Why Smarter Machines Are Making Dumber Humans》的書。根據(jù)這本書的介紹，亞馬遜有一個(gè)按分鐘監(jiān)控員工的位置和工作表現(xiàn)的監(jiān)控體系，其中詳細(xì)介紹了幾個(gè)令人不安的例子，例如當(dāng)包裝工人經(jīng)常到離工作場(chǎng)所最近的廁所時(shí)，他們就會(huì)受到譴責(zé)。這描繪了一幅高科技技術(shù)下的老式科學(xué)管理思想(又名 Taylorism)的場(chǎng)景。而且亞馬遜使用高科技來最小化「時(shí)間偷竊」(不允許員工偷懶)，以提高整個(gè)運(yùn)營(yíng)中心和其他藍(lán)領(lǐng)工作場(chǎng)所的吞吐量。
　　由于計(jì)算薪資的方式不同，「白領(lǐng)亞馬遜機(jī)器人」和用時(shí)間效率系統(tǒng)監(jiān)控、以小時(shí)計(jì)算工錢的藍(lán)領(lǐng)工人不同，大多數(shù)白領(lǐng)機(jī)器人從事的主要是腦力勞動(dòng)。
　　白領(lǐng)機(jī)器人工作系統(tǒng)的首要目標(biāo)，是利用個(gè)人智慧來最大化集體智慧。這個(gè)系統(tǒng)是為了讓想法分享最大化而設(shè)計(jì)的，換句話來說就是不僅讓員工在每周 80 小時(shí)的工作時(shí)間內(nèi)完全奉獻(xiàn)，連周末和假期也不放過。
　　設(shè)計(jì)這個(gè)系統(tǒng)，另外的一個(gè)關(guān)鍵因素是通過一種天賦培養(yǎng)技術(shù)，來找到那些最有前景的腦袋，并使他們持續(xù)產(chǎn)出。這種技術(shù)主要被咨詢公司和其他高度依靠腦力的組織所使用。

　　去人化
　　去人化最容易在體力勞動(dòng)上看到。當(dāng)公司給員工帶上有衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的標(biāo)簽，保證他們以最佳路徑穿過一個(gè)倉庫時(shí)，我們很難不把這些人看做是機(jī)器上的齒輪。
　　去人化在腦力勞動(dòng)的工種方面則沒有那么普遍地被應(yīng)用。首先從人類勞動(dòng)力與自動(dòng)化的關(guān)系就能普遍地看出。在我們今天的經(jīng)濟(jì)框架中，人類勞動(dòng)力扮演著機(jī)器所不能勝任的角色。

　　如果亞馬遜還讓人類在訂單履行中心干著適合機(jī)器做的工作，那么只是因?yàn)樗麄冞€沒研究出來該如何將這些工作自動(dòng)化。在這個(gè)層面上來說，人類勞動(dòng)力提供了我們的機(jī)器自動(dòng)化還未能及之處的靈活性。當(dāng)機(jī)器越來越高效及更廣范圍地被應(yīng)用時(shí)，這套系統(tǒng)變得更高產(chǎn)。工作流的加速使這套系統(tǒng)中的瓶頸——人類勞動(dòng)力承受著愈多的壓力。這就是我們?cè)趤嗰R遜的故事中所見到的事實(shí)。
　　我們最初在腦力勞動(dòng)的自動(dòng)化嘗試主要集中在郵件、網(wǎng)站、數(shù)據(jù)庫還有其他提高集結(jié)和分配知識(shí)的工具上體現(xiàn)著。當(dāng)這些工具被我們使用的爐火純青時(shí)，信息大爆炸發(fā)生了。機(jī)器還未能具備理解這些信息的能力，所以負(fù)責(zé)知識(shí)工種的人類在他們企圖與不斷加速的系統(tǒng)保持同樣步伐的時(shí)候，承受著越來越大的壓力。壓力增大，工作時(shí)間增加，同時(shí)工作與生活的平衡也被打破了，我們就這樣在這股洪流中迷失了自己。
　　我們?cè)谶@里談?wù)摰挠绊懯莾煞矫娴模骸溉ト嘶箯淖置嫔蟻砝斫馐侨祟惐粰C(jī)器取代的意思，同時(shí)也是我們的人性在這場(chǎng)洪流中不易察覺地就被腐蝕了。

　　機(jī)器崛起在亞馬遜帝國(guó)
　　亞馬遜的創(chuàng)始人及CEO 杰夫·貝佐斯和亞馬遜的其他高管會(huì)如何對(duì)現(xiàn)在這股對(duì)亞馬遜勞動(dòng)力制度的討伐做出回應(yīng)呢？當(dāng)《紐約時(shí)報(bào)》在2012年對(duì)蘋果公司的生廠商富士康的惡劣工作環(huán)境進(jìn)行揭露時(shí)，富士康在面對(duì)類似的壓力時(shí)，選擇了進(jìn)行大規(guī)模的機(jī)器自動(dòng)化。而亞馬遜早就在自動(dòng)化這條路上走了很遠(yuǎn)。當(dāng)2012年收購(gòu)Kiva systems——一個(gè)制造機(jī)器人的公司時(shí)，Amazon Robotics就躋身成為了訂單履行中心自動(dòng)化系統(tǒng)的主要玩家之一。

(Amazon Robotics)

　　在過去的幾年中，亞馬遜在人工智能方面也進(jìn)行了高度的投入，主要在機(jī)器學(xué)習(xí)方面。在LinkedIn(領(lǐng)英)搜索「機(jī)器學(xué)習(xí)」方面的職位時(shí)，會(huì)看到亞馬遜發(fā)布了669個(gè)職位空缺，對(duì)比蘋果只有232個(gè)，和Facebook的266個(gè)，以及IB+M的326個(gè)，Google的466個(gè)。雖然這邏輯并不完美，因?yàn)檫@并沒有已經(jīng)存在于這些公司的職位計(jì)入其內(nèi)，同時(shí)也沒有考慮這些公司在試用LinkedIn用作招聘時(shí)可能使用的不同策略，但是還是能或多或少地表現(xiàn)出這些公司現(xiàn)期在機(jī)器學(xué)習(xí)方面不斷增大的需求。

　　亞馬遜在使用機(jī)器學(xué)習(xí)來分析來自其網(wǎng)站的巨型的數(shù)據(jù)模型方面有著長(zhǎng)遠(yuǎn)的歷史。這就是這家公司那極其重要的「購(gòu)買建議」的幕后功臣，同時(shí)也幫助亞馬遜的軟件開發(fā)人員創(chuàng)建Amazon Echo的語音識(shí)別能力，以及解決訂單履行中心物流上遇到的棘手問題。今年四月，亞馬遜宣布旗下的AWS(Amazon Web Services)平臺(tái)將包括亞馬遜機(jī)器學(xué)習(xí)(Amazon Machine Learning)，這意味著給外部的軟件開發(fā)者提供對(duì)其人工智能預(yù)測(cè)引擎的使用權(quán)。
　　亞馬遜機(jī)器人的命運(yùn)
　　杰夫·貝佐斯向來對(duì)外界的壓力不為所動(dòng)，尤其當(dāng)這些壓力并不能對(duì)他的戰(zhàn)略或者服務(wù)顧客的能力造成影響。眼下，亞馬遜嚴(yán)苛的員工制度被曝光在大眾視野，這可能會(huì)導(dǎo)致客戶對(duì)其態(tài)度的轉(zhuǎn)變，但既然自動(dòng)化已經(jīng)毫無疑問是他們戰(zhàn)略的核心了，那么亞馬遜可能選擇加速推進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)程使更多機(jī)器人能夠取代藍(lán)領(lǐng)工人，以此來挽回他們受損的聲望。
　　亞馬遜白領(lǐng)機(jī)器人的未來才是真正的難題。亞馬遜機(jī)器人正在將機(jī)器還沒有掌握的工作流進(jìn)行自動(dòng)化處理，這個(gè)系統(tǒng)被稱為：亞馬遜土耳其機(jī)器人(指的是亞馬遜的Mechanical Turk服務(wù)，在2005年正式推出，它是關(guān)于使用人力來執(zhí)行處理一些類似于電腦該做的任務(wù)，為企業(yè)解決了一些計(jì)算機(jī)很難處理，但人類可以輕松解決的數(shù)字任務(wù)，例如識(shí)別物體、轉(zhuǎn)錄視頻、執(zhí)行重復(fù)數(shù)據(jù)刪除、標(biāo)記圖像和研究數(shù)據(jù)詳細(xì)信息等)此項(xiàng)服務(wù)被稱作「人工的人工智能」，旨在將白領(lǐng)的工作內(nèi)容線性處理和商品化，這似乎是貝佐斯的心血結(jié)晶。實(shí)際上，很多十年前就設(shè)計(jì)出的圖樣自動(dòng)匹配現(xiàn)在已經(jīng)被機(jī)器學(xué)習(xí)算法掌握。
　　員工的角色應(yīng)該是完成機(jī)器尚未學(xué)會(huì)的工作，加速機(jī)器學(xué)習(xí)的系統(tǒng)也加速了機(jī)器取代人力的步伐。這也是為什么機(jī)器學(xué)習(xí)要了解未來「去人類化的」的工作是非常重要的。
　　目前，很多溝通以及決策制定的工作對(duì)于機(jī)器來說還過于復(fù)雜，但是這個(gè)情況將迅速改觀。
　　機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語言處理技術(shù)方面進(jìn)步飛快， 這說明機(jī)器將會(huì)很快以一種從前不可能的方式去理解人類傳達(dá)的信息。如果這點(diǎn)真的實(shí)現(xiàn)，機(jī)器足以接管更多由知識(shí)型員工來處理的溝通以及決策工作。進(jìn)而，阻擋人類在組織智能發(fā)展進(jìn)程中取得巨大飛躍的絆腳石就會(huì)從此消失。
　　而我們現(xiàn)在正經(jīng)歷這個(gè)過程中的陣痛。
　　亞馬遜已經(jīng)標(biāo)榜自己為一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的企業(yè)。今天的人們已經(jīng)開始用機(jī)器衍生出的信息去促進(jìn)決策制定。 亞馬遜斥資在西雅圖投資的新總部證明他們暫時(shí)還未做出大的改變。但可以肯定的是，這些決策，還有他們制定的工作流程正在越來越多地交付給機(jī)器。越來越少的人會(huì)隨著時(shí)間的推移從決策制定環(huán)節(jié)上走下來。這些改變會(huì)首先出現(xiàn)在那些在機(jī)器學(xué)習(xí)上深度投資的大企業(yè)中。
　　是的，亞馬遜這樣的公司會(huì)越來越多。