亚马逊AI监控背后印度工人每天看八千条视频，月薪两千多

　　·人工智能摄像系统会监控储物员的动作，把操作出错的视频发送到国外，身处印度、哥斯达黎加的外包员工会查看这些视频，再进行反馈来改进亚马逊的机器学习工具。
　　·视频审查员每天要看几千个视频，工作量会被排名。如果想达到高指标要求，目光就不能从屏幕上移开。无休止的工作节奏对身体造成严重伤害，比如头痛、眼痛，甚至视力恶化。
　　在美国加利福尼亚州博蒙特市的亚马逊大仓库里，储物工阿马里（Amari）每周工作42个小时。他的工作任务是把产品放在机器人递给他的货架上。他说：＂摄像头一直对着你的工作站点。每时每刻都有人盯着你，这让人觉得有失体面。＂
　　但不只是阿马里的经理们在关注监控系统，人工智能摄像系统也会监控储物员的动作，如果工作有误，就会把这段视频发送到国外，身处印度、哥斯达黎加的外包员工会查看这些视频，再进行反馈来改进亚马逊的机器学习工具。
　　比如在印度班加罗尔，维拉吉（Viraj）就是审查这些视频的人。＂这是一项非常忙碌的工作。＂他说，＂看视频时我们不能眨眼，否则准确性会下降。我们必须在屏幕前工作至少8个小时，有点痛苦。＂像他这样的员工每天要看多达8000个视频，工作量会被排名。无休止的工作节奏对身体造成严重伤害，比如头痛、眼痛，甚至视力恶化，而他们的月薪只有212英镑（约合人民币1802元）。
　　独立调查媒体＂调查新闻局（The Bureau of Investigative Journalism）＂采访了亚马逊的33名现任和前任员工，包括21名视频审查员，得以了解这家科技巨头庞大的全球业务中一个鲜为人知的分支：跨国外包监控员兼AI训练员。
　　＂调查新闻局＂联合科技媒体The Verge于11月21日发表了这个报道。亚马逊发言人史蒂夫·凯利（Steve Kelly）反驳了报道中的一些指控，称两家媒体＂选择了一些轶事，描绘出有误导倾向的景象，我们不相信他们代表了我们团队的绝大多数人＂。
　　亚马逊仓库里的工人在整理物品。
　　远程监控员：我们甚至不能眨眼
　　亚马逊开发了大量使用计算机视觉的应用程序。计算机视觉是计算机处理大量图像并学习识别模式的机器学习领域的一个分支。
　　安装在阿马里的工作站点上的摄像头使用计算机视觉自动记录仓库中产品的位置，并标记他犯的错误。这项技术也被部署在Amazon Go无人商店中，监测仓库工作人员遵守社交距离的情况。
　　亚马逊表示，该系统的算法准确率高达95%，其余的情况则需要手动检查。这意味着，每天都有数百万图片和视频发送到印度和哥斯达黎加的工作人员手中，由他们来查看产品是否被正确存放在货架上。
　　亚马逊的AI监控系统运作流程。图片来源：调查新闻局
　　视频审查员表示，他们的主要职责是库存管理，但也会记录海外同事的错误。两名前员工表示，如果他们在视频中看到储物员违反亚马逊的规定，审查员可能会标记＂储物规则＂问题。
　　更重要的是，他们手头不间断的工作有助于改进计算机视觉系统。该系统从他们的反馈中学习，并变得越来越准确。
　　但是，他们教会了亚马逊的计算机＂看＂，却损害了自己的眼睛。住在印度海得拉巴的前视频审查员普里沙（Prisha）说：＂我们需要一直盯着视频，甚至都不能眨眼。这对我的健康伤害很大。因为你一直盯着屏幕，眼睛会变得特别干。＂
　　需要审查的视频长度在两秒到两分钟之间，视频审查员说他们一天可以观看数千个视频。轮班时间通常为八到九个小时，在业务繁忙时，比如圣诞节或黑色星期五前夕，轮班时间可以增加到11个小时。审查员有大约一个半小时的休息时间，除此之外的任何休息时间都会被软件立即记录下来。
　　印度受访者表示，他们的平均月薪为2.5万卢比（约合人民币2191元），而哥斯达黎加的平均月薪为51.4万科朗（约合人民币6045）。
　　＂我监控他们时，可能还有其他人在监控我＂
　　用亚马逊的计算机视觉系统审查别人的人，自己在工作时也受到严密监控。
　　马特奥（Mateo）曾是哥斯达黎加的一名审查员，在轮班时他通常会检查美国仓库的工人是否遵守防疫规则。但有一次，他看到了令人不安的东西。
　　画面里是一间亚马逊的休息室，里面摆着椅子，和他工作大楼里的布置非常相似。这使他产生了一种被监视的感觉。他说：＂在我监控他们的同时，可能还有其他人，在别的地方，正在监控我。＂
　　经理们通过实时分析来追踪审查员的表现，他们必须保持95%到99.5%的准确率。尼塔拉（Nitara）大学毕业后在班加罗尔的亚马逊找到工作，但由于没有达到准确率目标，未能通过试用期。她说：＂我们不允许犯错。对我来说，这很难。我是人，不是机器人。＂
　　当审查员思考如何对视频进行分类时，屏幕上的计时器会计算他们操作的时长。如果停留的时间太长，＂生产节拍＂时间（看完一段视频的平均时间）就会增加，他们可能要接受再培训、纪律处分，甚至面临失业。
　　＂你动弹不得，什么也做不了。＂普里莎说，＂如果稍微休息一下，你的生产节拍就会增加，排名就会靠后。＂
　　印度一位前审查员提供的一份文件包含25名员工的＂生产节拍＂排名，排名最靠后的四个名字用红色标记着。成绩最好的员工看完一段视频的平均时间为5.7秒，倒数第一名是13秒。
　　另一位印度的前审查员吉言（Jiyan）表示，尽管目标是可控的，但这项工作仍然＂压力很大＂。不过，最让他烦恼的还是工作的枯燥单调。他说：＂这是一份非常无聊的工作，整整七个半小时，你一遍又一遍地做着同样的事情。毫无新鲜感。＂
　　在10月至12月的亚马逊业务高峰期，审查员表示，他们的工作量显著增加，视频分发的间隔时间缩短了。一位审查员说，这段时期很难挤出上厕所的时间。另一位印度员工说，他无法在印度排灯节休假。排灯节是印度教的重要节日，其地位可以与中国的春节相比。
　　亚马逊则表示，印度的员工可以选择在排灯节休息。
　　仓库工人：站立和移动的姿势都有规定
　　2020年夏天，位于英格兰西北部博尔顿的亚马逊仓库推出了一种新的仓储系统，内部称其为Nike。该系统依靠计算机视觉以及印度和哥斯达黎加的工人检查运行情况。
　　仓库工作站进行了改造，储存站安装了3个新摄像头用于记录产品的位置，在很大程度上减少了对手持扫描仪的需要。亚马逊表示，这将节省储存每件商品的时间。
　　亚马逊的监控摄像系统。
　　但当时在仓库工作的娜奥米（Naomi）觉得很难适应。她说：＂这个工作在某些方面非常挑剔——站立和移动的姿势都被规定了。你不可能在做事的方式上真正拥有自由。＂
　　为了最大限度地提高计算机成功率，储物员被告知要确保他们在摄像头的视野内，并且在收纳货品时动作要＂干净利落＂。在系统出现故障时，视频录像会被发送给视频审查人员进行验证。
　　新系统也在美国加利福尼亚州的工厂推出，前主管杰德（Jade）说：＂关于物品的具体存放方式，有三四十种不同的规定。＂
　　工作报告中包含储物员违规行为的照片，有很多都是由新的摄像系统生成的。如果这些错误累积到一定程度，就可能导致被称为＂记过＂的纪律处分。
　　亚马逊发言人史蒂夫·凯利说：＂储存指标是与员工和经理共享的，以此确定绩效和升职机会。我们不会使用Nike的信息来培训‘储存违规’的员工。Nike系统的摄像装置只是为了实现设计目标……它们关注的是货物存放。＂
　　杰德还会检查员工在其它关键指标上的表现是否良好，比如＂生产率＂，即他们每小时存放的货架单元数，以及＂工作休息时间＂，即他们在休息时间以外不工作的时间。
　　艾萨克（Isaac）曾是美国密歇根州一家仓库的储物员，在休息时间累计超时了大约4分钟后，收到了一个＂记过＂。当时他觉得身体不舒服，休息结束时去拿了些药，去了趟厕所。尽管向经理解释了原因，他还是收到了书面警告。
　　凯利说：＂除了每个轮班定时安排的较长休息时间外，员工每天都有短暂休息时间。＂
　　杰德认为，生产率目标设定在一个合理的水平上，努力的员工是可以达到目标的。然而，她也觉得这项工作＂让人头脑麻木＂。＂当你在做这件事的时候，你的大脑就会慢慢死亡。尽管哥斯达黎加的员工不做体力劳动，但他们做的是让人头脑麻木的脑力劳动。你会被当作机器人一样对待。＂
　　人际距离系统和Amazon GO
　　2020年，当世界各地都出台了防疫措施时，亚马逊表示将重新装备其机器学习系统，以帮助仓库中的工作人员保持安全社交距离，该项目被称为人际距离系统（Proxemics）。
　　美国仓库的工人会看到自己显示在大屏幕上，他们的脚周围有一个6英尺的绿圈。如果离同事太近，圆环就会变红。如果计算机不能确定他们有多接近，图像就会被发送到国外进行额外检查。
　　蒂亚戈（Thiago）曾在哥斯达黎加的人际距离系统组工作，他告诉调查局：＂这是一项艰难的工作。我想这可能是我一生中做过的最糟糕的事。＂
　　和普里沙一样，他觉得如果你想达到高指标要求，目光就不能从屏幕上移开。＂一开始，我的眼睛会流眼泪。＂他说，＂每隔6秒或更短的时间，你就会得到另一个图像。太令人崩溃了。＂
　　印度医学科学研究所（All India Institute of Medical Sciences）助理教授萨蒂普·巴塔查里亚（Sudip Bhattacharya）说，视频审查员有患上数码眼疲劳的风险，其症状包括眼睛干涩、视力受损和头痛。＂如果视频分辨率低，就有可能对眼睛造成永久性损伤。＂他建议每隔20-30分钟休息一下，但接受采访的一些员工觉得，在规定时间之外休息是很难或不可能的。
　　蒂亚戈说，他每天有大约6分钟的时间可以让眼睛休息，另外还有10分钟在规定休息时间之外使用厕所。
　　当他被提升为团队领导时，他开始有权限使用亚马逊的员工监控软件。该软件可以记录员工不工作的时间。他说：＂他们可以知道你有多长时间没有使用屏幕，或者移动鼠标。＂
　　西雅图的亚马逊无人商店Amazon Go。
　　审查员还需核查来自Amazon Go商店的视频。该商店使用计算机视觉来检测顾客购买的商品，无需通过收银台扫描商品，就能自动为顾客结账。其市场定位是具有未来感的自动化、没有收银台的商店。但实际上，店员的角色只是外包给了在印度的视频审查员。
　　在Amazon Go团队工作的伊山（Ishan）经常因为工作而头疼，每天只有4分钟可以在规定休息时间之外上厕所。他说：＂员工对公司来说是一种可替代的资产。相比无休止的工作带来的持续高水平压力，这报酬是非常低的。＂
　　亚马逊表示，员工可以根据需要自由使用厕所，而接受采访的员工并不代表该团队的绝大多数员工。
　　抵制算法管理
　　被亚马逊摄像机拍到的工人们对世界另一端看着他们的人知之甚少。在接受采访的9名储物员中，只有一人表示，知道工作站点的录像可能会被发送到其它国家进行人工审查。
　　对印度和哥斯达黎加的一些工人而言，他们不确定亚马逊究竟是如何利用他们的劳动成果的。一名工作人员说：＂我们不知道这些特定数据的去向，没有人告知我们后台到底发生着什么。＂
　　在加州，有一项新的法律旨在解决亚马逊员工所遇到的问题。今年年初开始生效的701号国会法案禁止将绩效目标设定在可能构成安全风险的水平，或限制上厕所和吃饭时间。法案还赋予仓库工人请求提供3个月生产力数据的权利。
　　洛伦娜·冈萨雷斯（Lorena Gonzalez）在担任州众议员时起草了该法案，她现在是加州劳工联合会（California Labor Federation）的主席。她担心生产力指标会给公司的员工造成伤害，并认为让员工有权访问自己的数据将是抵制算法管理的第一步。
　　加州的储物员阿马里说，这项法律已经带来了实实在在的变化，经理不再定期训斥生产率落后的员工——尽管工人们仍可能因其它违规行为而受到处罚。
　　加州储物工的工作与印度视频审查员的工作截然不同，但两者都是亚马逊优化机器算法中至关重要的齿轮。工作过程中，两个国家的员工在不断生成新的数据包，以完善监控和约束他们的算法工具。
　　冈萨雷斯说：＂反击（算法管理）的唯一方法是拒绝加快速度，但单靠个人力量是做不到的。除非工人们团结起来，组织成一个集体，反对算法管理中出现的那种提速现象，否则他们只会……要求人们越来越快。＂