在這個(gè)日益由人工智能驅(qū)動(dòng)的社會(huì)里，系統(tǒng)性的不平等正在發(fā)生。無(wú)論是零售、金融、物流，還是制造業(yè)，人工智能推動(dòng)的企業(yè)都是由一小群高薪員工來(lái)管理的，支持這群人的是復(fù)雜的自動(dòng)化技術(shù)，以及外圍可能數(shù)以百萬(wàn)計(jì)由算法管理的低收入自由職業(yè)者。本文作者認(rèn)為，當(dāng)算法管理的勞動(dòng)力被系統(tǒng)徹底操控，最終他們將面臨的就是前途渺茫，晉升無(wú)望，工作的兩極分化愈發(fā)嚴(yán)重。

算法歧視與偏見的風(fēng)險(xiǎn)已受到廣泛關(guān)注和密切審查，這是理所當(dāng)然的。然而，我們這個(gè)日益由人工智能推動(dòng)的社會(huì)還有一個(gè)更為隱秘的副作用——工作性質(zhì)本身不斷變化所造成的系統(tǒng)性不平等。我們擔(dān)心未來(lái)機(jī)器人會(huì)奪走我們的工作，可是如果相當(dāng)大一部分勞動(dòng)力最終從事的是由算法管理的工作，前途渺茫，晉升無(wú)望，又會(huì)發(fā)生什么？

白手起家取得成功的經(jīng)典比喻之一是領(lǐng)導(dǎo)者起步卑微，從收發(fā)室、收銀臺(tái)或工廠車間一路奮斗向上。雖然做到這一點(diǎn)比好萊塢暗示的要困難許多，但自下而上的升遷至少在傳統(tǒng)的企業(yè)中是可能的。麥當(dāng)勞前首席執(zhí)行官(CEO)查利·貝爾(Charlie Bell)最初是翻烤漢堡的員工。通用汽車董事長(zhǎng)兼CEO瑪麗·巴拉(Mary Barra)起步于裝配線。沃爾瑪CEO道格·麥克米倫(Doug McMillon)是從一個(gè)配送中心起家的。

相比之下，你認(rèn)為有多少優(yōu)步(Uber)司機(jī)會(huì)有機(jī)會(huì)獲得公司的管理職位，更別提經(jīng)營(yíng)這家共享乘車巨頭了？有多少未來(lái)的亞馬遜頂級(jí)高管會(huì)從送包裹快遞或堆碼貨架開始自己的職業(yè)生涯？Instacart的億萬(wàn)富翁創(chuàng)始人及CEO可能親自交付了公司的第一份訂單，可是還有多少人會(huì)步其后塵呢？

問(wèn)題來(lái)了：有一個(gè)“代碼上限”阻止了事業(yè)進(jìn)步——不分性別或種族——因?yàn)樵谌斯ぶ悄茯?qū)動(dòng)的企業(yè)里，初級(jí)員工和自由職業(yè)者極少與其他人類同事互動(dòng)。相反，他們是由算法來(lái)管理的。

在這個(gè)以數(shù)字為媒介的工作新時(shí)代，通常存在一種層次化的信息流，其中公司會(huì)決定他們選擇與你分享的信息。不像開出租車那樣，司機(jī)和調(diào)度員之間、司機(jī)與司機(jī)之間通常有開放的無(wú)線電通信，當(dāng)你為優(yōu)步或來(lái)福車(Lyft)工作時(shí)，互動(dòng)內(nèi)容是某種優(yōu)化功能的輸出，這種優(yōu)化功能旨在實(shí)現(xiàn)效率和利潤(rùn)最大化。

受算法的管理就會(huì)遭到不斷的監(jiān)視與監(jiān)控。如果你是在中國(guó)為美團(tuán)或餓了么工作的數(shù)百萬(wàn)送餐員之一，一種算法就可以確定你應(yīng)該花多長(zhǎng)時(shí)間送達(dá)一份訂單，如果你未能在最后時(shí)限前完成，你就會(huì)被降薪。同樣，亞馬遜配送中心的員工也受到算法的密切跟蹤；他們必須按“亞馬遜步速”工作——有人描述其為“介于行走和慢跑之間的速度”。

當(dāng)你是一名臨時(shí)工時(shí)，讓你擔(dān)心的不僅僅是你的人工智能老板，你同事通常也是你的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。比如，住在亞馬遜配送點(diǎn)和全食超市(Whole Foods)附近的芝加哥居民稱他們看到了智能手機(jī)掛在樹上的奇怪現(xiàn)象。原因何在？合約快遞司機(jī)不顧一切要在工作分派上拼贏他們的對(duì)手。他們相信，將其設(shè)備掛在投遞站附近可以幫助他們操縱工作分配算法；置于樹上的智能手機(jī)可能是比別人早幾秒拿到一條15美元送貨路線的關(guān)鍵。

過(guò)去幾十年里，工作一直在不斷變化。勞動(dòng)力市場(chǎng)已日益兩極分化，相對(duì)于入門級(jí)、低技能工作以及要求更高技能水平的高級(jí)工作而言，中等技能工作受到了侵蝕。新冠疫情可能加速了這一進(jìn)程。自1990年以來(lái)，美國(guó)的每一次衰退之后都是失業(yè)型復(fù)蘇。這一次，隨著人工智能、算法和自動(dòng)化對(duì)勞動(dòng)力隊(duì)伍的重塑，我們的結(jié)局可能更糟糕：K型復(fù)蘇——那些處于頂端的人前景升騰，而其他每一個(gè)人則眼睜睜看著他們的財(cái)富暴跌。

這種新的數(shù)字鴻溝是有機(jī)會(huì)獲得高等教育、領(lǐng)導(dǎo)力指導(dǎo)和工作經(jīng)驗(yàn)的員工與那些沒有機(jī)會(huì)的人之間不斷拉大的差距。在我最近的新書《算法領(lǐng)導(dǎo)者》(The Algorithmic Leader)中，我探討了一個(gè)特別可怕的場(chǎng)景：在為算法工作的大眾、擁有設(shè)計(jì)和訓(xùn)練算法系統(tǒng)的技能和能力的專業(yè)特權(quán)階層，以及擁有管理世界的算法平臺(tái)的少數(shù)超級(jí)富有貴族之間，存在著階級(jí)鴻溝。

一個(gè)全球性的低收入算法勞工隊(duì)伍已經(jīng)出現(xiàn)。在拉丁美洲，發(fā)展最快的初創(chuàng)企業(yè)之一是Rappi，它是Uber Eats、Instacart和TaskRabbit的混合體。波哥大和墨西哥城等城市的客戶每單支付1美元左右，或者每月固定支付7美元。作為回報(bào)，他們可以訪問(wèn)一個(gè)龐大的按需服務(wù)的快遞員網(wǎng)絡(luò)，快遞員會(huì)將食品、雜貨和幾乎你想要的任何東西送貨上門。亞馬遜有一個(gè)非正式的送貨員網(wǎng)絡(luò)，名為Amazon Flex，隨時(shí)可以將包裹送到你的家門口——不久之后，甚至可以在大街上把包裹交予你，將包裹放到你的汽車后備箱里，或者打開你的家門，把食品放進(jìn)你的冰箱。

約翰·梅納德·凱恩斯(John Maynard Keynes)在1930年的演講《我們子孫后代的經(jīng)濟(jì)前景》(Economic Possibilities for Our Grandchildren)中預(yù)言，到2030年左右，生產(chǎn)問(wèn)題將得到解決，任何東西都足以供應(yīng)每一個(gè)人。然而，問(wèn)題在于，機(jī)器會(huì)導(dǎo)致技術(shù)性失業(yè)。凱恩斯沒有完全預(yù)料到的情況是，我們目前的高科技就業(yè)情況伴隨著嚴(yán)重的不平等。

勞動(dòng)力隊(duì)伍在變化，工作場(chǎng)所也在變化。你會(huì)越來(lái)越多地發(fā)現(xiàn)，高層管理人員和外圍的臨時(shí)工之間存在差距，甚至在企業(yè)內(nèi)部也是如此。無(wú)論是零售還是金融服務(wù)，物流還是制造業(yè)，人工智能推動(dòng)的企業(yè)都是由一小群高薪員工來(lái)管理的，支持這群人的是復(fù)雜的自動(dòng)化技術(shù)以及外圍可能數(shù)以百萬(wàn)計(jì)由算法管理的低收入自由職業(yè)者。

工作兩極分化只是問(wèn)題的一部分。我們真正應(yīng)該擔(dān)心的是反饋回路導(dǎo)致的算法不平等陷阱。一旦你成為了依賴智能手機(jī)分配任務(wù)的零工經(jīng)濟(jì)員工，你不僅沒有晉升或發(fā)展的機(jī)會(huì)，其他算法還可能進(jìn)一步加劇你的處境。請(qǐng)把它想象成為一個(gè)數(shù)字貧民窟。由于他們的收入和工作任務(wù)受市場(chǎng)波動(dòng)的挾制，這一新的人工智能底層階級(jí)可能會(huì)受到自動(dòng)化系統(tǒng)的不公正對(duì)待，這些系統(tǒng)可以決定他們是否有權(quán)獲得福利、貸款、保險(xiǎn)或醫(yī)療保健，或者設(shè)置剝奪權(quán)利的時(shí)限。

然而，對(duì)一個(gè)尚未完全顯現(xiàn)的問(wèn)題尋求快速解決之路是十分危險(xiǎn)的，尤其是如果這意味著將20世紀(jì)的員工保護(hù)措施嫁接到21世紀(jì)的商業(yè)模式上。受民粹主義平臺(tái)支持的政府和監(jiān)管機(jī)構(gòu)已經(jīng)在集中精力打擊全球數(shù)字巨頭，力圖防止他們逃避納稅義務(wù)，努力規(guī)范其自由職業(yè)隊(duì)伍的勞動(dòng)條件，對(duì)其數(shù)據(jù)收集加以限制，甚至對(duì)其機(jī)器人征稅。這些想法中有些是有價(jià)值的，另一些尚不成熟，或者更糟糕，只不過(guò)是政治秀而已。

算法不平等的長(zhǎng)期解決方案不在于稅收和監(jiān)管，而是在于我們是否有能力為21世紀(jì)提供一個(gè)適當(dāng)?shù)慕逃w系。重啟教育并非易事。真正的問(wèn)題不是探尋在教學(xué)中使用人工智能的方法，而是我們?nèi)绾谓倘藗冊(cè)谒麄兊穆殬I(yè)生涯中駕馭機(jī)器智能，又如何教人們做好終生學(xué)習(xí)和再培訓(xùn)的準(zhǔn)備。

企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人要發(fā)揮關(guān)鍵作用。他們不僅應(yīng)該為處于他們企業(yè)邊緣的自由職業(yè)者開拓溝通、反饋和晉升的渠道，而且需要認(rèn)真對(duì)待再培訓(xùn)和社區(qū)參與。比如，美國(guó)電話電報(bào)公司(AT&T)正對(duì)其一半的員工隊(duì)伍進(jìn)行再培訓(xùn)，而思科(Cisco)、IBM、卡特彼勒(Caterpillar)、麥肯錫(McKinsey)和摩根大通(JPMorgan)則在為高中生提供實(shí)習(xí)機(jī)會(huì)，并與當(dāng)?shù)貙W(xué)校合作升級(jí)他們的教學(xué)課程。這些都是很好的舉措，不過(guò)還需要更多——不僅是為了社會(huì)凝集力，也是為了確保未來(lái)勞動(dòng)力的多元性和靈活性。

我們需要一個(gè)更好的未來(lái)計(jì)劃。如果沒有，算法不平等陷阱將不是用統(tǒng)計(jì)數(shù)字和財(cái)富比率來(lái)講述，而是用求救信號(hào)來(lái)講述——掛在樹上的智能手機(jī)、無(wú)家可歸之人的帳篷城市以及掃描天空并尋找即將終結(jié)他們的快遞無(wú)人機(jī)的人類快遞員。