大數據不缺推崇者，但我不是。
甚至，我要稱它是這個時代的「數學毀滅性武器」。

 

 

 

文｜凱西．歐尼爾（Cathy O’Neil，前華爾街數據分析師）

譯｜許瑞宋

 

　　美國一些大公司的員工最近創造了一個新詞：關開店（clopening）。這是指公司安排一名員工工作到深夜，負責替商店或咖啡店關門，然後幾個小時後，天還沒亮便要回來開店。站在公司運作的角度，安排同一名員工關開店往往是有道理的。但是，這會導致員工無法充分休息，工作時間表也將變得非常離譜。

 

　　非常不規則的工作時間安排如今愈來愈普遍，而受此影響最嚴重的是星巴克、麥當勞和沃爾瑪等公司的低薪員工。他們未能及早獲得通知，則令問題變得更嚴重。許多員工事前一兩天才知道自己必須上週三的夜班或在週五的繁忙時段值班。他們的生活因此亂成一團，照顧小孩的計畫也大受影響。要安排時間吃飯和睡覺，都變得相當困難。

 

　　這種不規則的工作時間安排，是數據經濟的產物。在上一章，我們看到了數學毀滅性武器如何篩選求職者，排斥某些人並漠視很多人。我們看到，軟體有時會從組織以往的運作記錄中學到了不公平的處事方式，將有害的偏見編入了程式裡。在本章，我們將討論在職員工的遭遇，看那些一心追求效率的數學毀滅性武器如何將勞工當成機器中的輪齒。關開店不過是此一趨勢的現象之一，而隨著監視技術在工作場所普及應用，數據經濟獲得更多數據輸入，這種趨勢料將壯大。

 

　　在企業還沒有大量數據可以分析的很長時間裡，員工的工作時間安排一點也不科學。想像一家家族經營的五金行，店員每天上班時間為早上九點至下午五點，每週工作六天。某一年，老闆的女兒去上大學了。暑假她回家後，用全新的眼光觀察她的家族事業。她注意到，每個週二早上，幾乎完全不會有顧客上門。那段時間，店員一直拿著手機上網。這對五金行的盈利當然不是好事。另一方面，每個週六，顧客會排起長長的隊伍等結帳，許多人會低聲抱怨。

 

　　這些觀察提供了有用的資料，老闆女兒可以利用這些資料調整五金行的運作方式。首先，週二早上可以不開店，而週六繁忙時段則請一名兼職員工來幫忙。笨拙、僵化的運作方式因此變得聰明了一點。

 

 

　　在大數據模式裡，負責分析的不會是剛上完一年大學的年輕人，而是許多博士，而且他們將使用功能強勁的電腦。如今企業可以分析顧客流量，準確算出一天當中的每一個小時需要多少人力。這種分析的目的，當然是盡可能省錢，而這意味著企業僅將維持最低限度的人力，同時確保繁忙時段有足夠的人力支援。

 

　　你可能會以為這些形態將每週重複，而企業只需要調整它們固定的人力安排，一如我們假設的那家五金行。但新的人力調度軟體提供精細得多的選擇。它們處理不斷在變的新數據流，從天氣到行人流量形態皆可處理。例如某天下午如果下雨，可能會有很多人從公園轉向咖啡店。咖啡店因此需要更多人手，至少有一兩個小時是這樣。週五晚上若有高中美式足球比賽，商業大街上將出現更多行人，但僅限於比賽開始前和結束後的一段時間，不包括比賽進行中那段時間。推特訊息流量分析可能顯示，明天「黑色星期五」（譯註：美國感恩節翌日，聖誕節購物季的第一天，許多商店一大早開門，有特別促銷安排，往往是美國零售業一年中生意最好的一天）出門購物的消費者料將比去年多26%。情況隨時在變，企業必須適時調整人力以配合波動的需求，否則將會浪費金錢。

 

　　企業藉由彈性的人力安排省錢，代價自然是由員工直接承受。在效率欠佳的舊模式下，員工的工作時間不但是可預測的，還可享有若干悠閒時間。你可以說他們受惠於欠缺效率的人力安排：有些人上班時能找到時間閱讀，甚至是做研究。如今在電腦程式負責人力調度的情況下，他們可能每一分鐘都很忙。而且程式可能隨時要求員工配合臨時的工作安排，包括在週五晚間負責關門、週六一早負責開門。

 

　　2014年，《紐約時報》刊出單親媽媽納瓦洛（Jannette Navarro）的報導。她希望一邊在星巴克當咖啡師、一邊念完大學，同時照顧她四歲的小孩，但飽受工作時間安排困擾。她的值班時間不斷改變，偶爾還必須負責關開店。這令她無法安排固定的日間托兒服務，也迫使她暫停學業。她唯一可以應付的，只剩下上班。納瓦洛的情況，在美國相當普遍。美國政府的資料顯示， 三分之二的餐飲業勞工和超過一半的零售業勞工如果被雇主改變了工作時間，提早得知的時間不超過一個星期──往往是一兩天之前才知道，而他們將被迫狼狽地緊急安排交通工具和托兒服務。

 

　　《紐約時報》的報導刊出後數週內，遭點名的大公司宣佈將調整他們的人力調度方式。這篇報導令這些雇主尷尬不已，他們承諾在他們的模型中加入一個限制條件，也就是不再要求同一名員工負責關開店，接受效率稍差一點的人力安排。因為品牌形象更仰賴公平對待員工，星巴克決定更進一步。該公司表示，將調整其人力調度軟體，減輕其13萬名咖啡師承受的值班時間困擾。星巴克承諾至少提前一週公佈值班安排。

 

　　但是，《紐約時報》一年後的追蹤報導顯示，星巴克未能信守承諾，甚至連杜絕關開店的安排都做不到。問題在於維持最低人力已成為企業文化的一部分。在許多公司，管理層的薪酬取決於他們的人力運用效率，以員工每工作一個小時公司創造多少營收為衡量標準。人力調度軟體協助管理層提高這些數字和他們的薪酬。即使公司高層要求前線管理層寬鬆一點，後者也往往會抗拒，因為這違反他向來被灌輸的觀念。星巴克一名員工表示，在該公司，如果店長超出他的「人力預算」，系統會通知該區的經理，而事情可能因此留下書面記錄。為免如此，店長可能便宜行事，選擇調整員工的值班安排，即使這會違反公司至少提前一週公佈值班安排的承諾。

 

　　說到底，像星巴克這種股票上市公司的商業模型，都是以提高盈利為目的。這反映在它們的企業文化和誘因設計上，也對它們的作業軟體產生愈來愈大的影響。而如果這種軟體容許微調（一如星巴克那樣），人為調整也很可能是為了提高盈利。

 

 

　　這種人力調度技術主要源自「作業研究」（operations research）這門功能強大的應用數學。數百年來，數學家運用作業研究的基本技術，協助農夫擬訂種植計畫，也協助土木工程師規劃公路路線，以求提高交通效率。但這門技術要到二戰時才真正壯大，當時美國和英國軍方動員了多個數學家團隊，協助優化軍方的資源運用。盟軍追蹤各種形式的「交換比率」（exchange ratio），藉此了解盟軍為了摧毀敵人的資源，耗用了多少資源。在1945年3月至8月的飢餓行動（Operation Starvation）期間，第21轟炸機司令部奉命摧毀日本商船，阻止食物其他貨品安全抵達日本控制的港口。盟軍作業研究團隊致力研究如何以最少的轟炸機摧毀最多的日本商船。盟軍達成了超過40比1的「交換比率」：轟炸行動摧毀606艘日本船隻，僅損15架飛機。這被視為非常高效率的行動，而作業研究團隊對此有顯著的貢獻。

 

　　二戰之後，大企業（以及美國國防部）投入大量資源到作業研究上。物流科學根本改變了我們生產商品和將它們送到市場上的方式。

 

　　到了1960年代，日本汽車廠商再有重大突破，設計出「及時制」（just-in-time）製造系統。在及時制系統下，汽車組裝廠不會儲存大量的汽車零組件（需要時從巨大的倉庫裡拿出來用），付錢買來許多將閒置良久的零組件，而是視需要向供應商訂購零組件。豐田和本田都建立了複雜的供應鏈，由供應商以隨傳隨到的方式供應零組件。汽車業彷彿成了單一有機體，有自身的恆定控制系統（homeostatic control systems）。

 

　　及時制系統非常有效率，很快便傳遍全球。許多地方的公司可以非常快速地建立及時制供應鏈。這些模型也成了支撐亞馬遜、聯邦快遞和優比速（UPS）等公司運作的基礎。

 

　　人力調度軟體可視為及時制經濟的延伸，只是必須適時出現的不再是割草機刀片或手機螢幕，而是人──通常是迫切需要金錢的人。因為這些人迫切需要金錢，雇主可以扭曲他們的生活以配合數學模型的要求。

 

　　我必須補充一點：企業會採取一些措施，以免員工的生活變得太痛苦。雇主全都明確知道，如果員工受不了折磨而辭職，找到替代人選需要花多少錢。這些數字也在雇主蒐集的數據範圍內。因為員工頻繁流動會損害企業的盈利和效率，如上一章所述，企業另有一些模型是以降低員工流動率為目標。

 

　　站在員工的角度，問題在於低薪勞工供給過剩。人們迫切需要工作，這也是為什麼許多人堅持不放棄時薪僅八美元的工作。勞動力供給過剩，加上有力的工會相當罕見，勞工幾乎毫無議價能力可言。這意味著大型零售和餐飲業者可以扭曲員工的生活，以配合愈來愈荒謬的工作時間安排，而且不會因此遇到員工流動率過高的問題。這些公司賺到更多錢，但其員工的生活卻愈來愈惡劣。而因為這種優化程式無所不在，勞工深知換工作也不大可能改善自己的境況。總而言之，拜上述種種因素所賜，企業得到了可以輕易控制的勞動力。

 

　　因此，我自然認為人力調度軟體是比較可怕的一種數學毀滅性武器。如前所述，這種軟體的應用規模巨大，而且剝削生活本已艱難的人。此外，這種軟體是完全不透明的。勞工往往完全不曉得自己何時將被叫去上班，因為負責安排人力的是某個任意的程式。

 

 

　　人力調度軟體也製造出一種有害的回饋環路。想想前述的納瓦洛例子。因為工作時間非常不穩定，她不可能回學校念書，而這損害了她的就業前途，令她只能一直留在供過於求的低薪勞工當中。因為工作時間又長又不規律，勞工也很難組織起來，為爭取較好的工作條件而抗爭。他們會變得格外焦慮，而且受睡眠不足困擾──睡眠不足令人容易出現戲劇性的情緒波動，而美國死在公路上的人估計有13%是因為睡眠不足而出事。更慘的是，因為這種軟體是設計來替企業省錢的，它們往往會將員工每週工作時間限制在30小時之內，以免公司必須為他們提供醫療保險。而因為工作時間非常不穩定，這些勞工多數無法挪出時間做第二份工作。這種情況，幾乎就像是設計軟體的人，是明確地以懲罰低薪勞工、令他們無法出頭為目的。

 

　　這種軟體也導致美國一大部分的兒童在成長過程中，無法過正常的家庭生活。這些小孩不時在吃早餐時看到自己的媽媽睡眼惺忪，或是沒吃晚餐就匆忙出門，又或者與外婆爭論誰可以在週日早上照顧他們。這種混亂的生活對小孩有深刻的影響。美國智庫經濟政策研究所（Economic Policy Institute）的一項研究指出：「父母如果工作時間不可預料，又或者在標準的日間工作時間以外，他們的孩子（兒童或青少年）的認知和行為表現比較可能不如人。」孩子在學校表現不好或出現各種行為問題，父母可能責怪自己，但罪魁禍首其實往往是導致這些家長接受不固定工作時間的貧困處境，以及那些進一步壓榨貧窮家庭的人力調度模型。

 

　　一如許多其他數學毀滅性武器，問題的根源在於建立模型的人選擇了什麼目標。這些模型追求的是最高的效率和營利能力，而不是正義或「團隊」的福祉。當然，這是資本主義的本質。對企業來說，盈利有如氧氣，是維持生命力的必要條件。站在他們的角度，可以省錢而不省是極其愚蠢的，甚至是不自然的。這就是為什麼社會需要一些與此對抗的力量，例如利用媒體報導有力地突顯過度追求效率的惡行，令相關公司感到羞愧，藉此促使它們做正確的事。而如果這些公司未能充分糾正錯誤（像星巴克那樣），媒體必須一再揭露問題。此外，我們也需要監理機關有效地約束企業，強健的工會組織勞工、突顯勞工的訴求，以及從政者立法遏制企業的惡劣行為。《紐約時報》2014年刊出相關報導後，美國國會中的民主黨人迅速擬出約束人力調度軟體的法案。但是，因為在國會占多數的共和黨人強烈反對政府規管企業，該法案根本無法通過。

 

 

（本文為《大數據的傲慢與偏見：一個「圈內數學家」對演算法霸權的警告與揭發》部分書摘）

 

 

 

 

書籍資訊

書名：《大數據的傲慢與偏見：一個「圈內數學家」對演算法霸權的警告與揭發》 Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy

作者： 凱西．歐尼爾（Cathy O’Neil）

出版：大寫

日期：2017

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 圖片credit：紐約時報、西雅圖時報