AI不仅抢你工作 还握有你职涯的生杀大权
华尔街日报报导，数千万低薪劳工的职业生涯逐渐受到软体及演算法的支配。上周关于一则关于亚马逊利用人工智慧（AI）监管物流人员工作效率的报导，即是最佳例子。一名遭亚马逊巴尔的摩物流中心解雇的员工向亚马逊提出抗议，而代表亚马逊的律师事务所致函美国全国劳工关系委员会（NLRB）表示：「亚马逊的系统追踪每个员工的生产效率，并在没有管理人员介入的情况下，自动针对工作效率不符合系统标准的员工发出警告或直接开除。」
也许将「解雇员工」的工作交由软体来处理，只是时间的问题。毕竟，现在筛选履历、推荐求职者及安排轮班及指派工作等任务，都已开始由软体代劳。洛杉矶加州大学专精人力资源的商学教授拉金（Ian Larkin）表示，在职场上「每分每秒追踪员工生产力的尖端技术已愈来愈常见」。
工业洗衣服务追踪熨烫一件衬衫所需的秒数；车载系统追踪卡车司机的车速、换档次数及每分钟的引擎转速；主要折扣零售商的结帐柜台会报告收银员扫描商品的速度是否符合预期目标。拉金表示，在上述案例中，这些追踪结果都会即时与员工共享，并用来决定谁会丢掉饭碗。
对于奇异（General Electric）、高盛集团（Goldman Sachs Group Inc.）及麦肯锡（McKinsey＆Co.）等公司的员工而言，被裁员的风险可透过其充满挑战性且可观的薪资来弥补。但在工业洗衣、物流中心和折扣商店工作的员工来说，其工作内容多半重复性高且薪水偏低，今年没被刷掉的员工，可能在公司提高生产力目标后成为下一波被淘汰的对象。
当然，裁撤表现不佳的员工是管理公司的基本举动。史丹佛大学（Stanford University）经济学家布鲁姆（Nick Bloom）表示，在银行业及管理咨询领域，每年解雇20%员工是标准的作法。以亚马逊巴尔的摩物流中心为例，其代表律师坦承该公司在2017年8月至2018年9月间以未达生产力目标为由，解雇约300名员工，而该物流中心约有2500名员工，等于有超过10%员工遭开除。拉金认为，10%的比率并非高得惊人，但将这个此流程自动化「使已经很困难的工作看起来更加不人道且令人不爽。」