Callum Cant

前言　擷取資訊的機器

第一章　標註員
人工智慧資料標註中心的內部／循環圈裡的人類／全球勞動市場

第二章　工程師
ChatGPT不是你的智慧型朋友／聊天機器人會搶走你的工作嗎？／演算法審判日／設計造成的偏見

第三章　技術員
冰與火國度的資料流／人工智慧的動脈／基礎建設的力量／谷歌會喝掉我家用的水嗎？／人工智慧軍備競賽

第四章　藝術家
沒有藝術家的藝術／創造力測試／為什麼我們不會看到計算機版的卡拉瓦喬？／新事物的詛咒

第五章　操作員
認識亞馬遜的擷取機器SCOT／你未來的老闆可能是一台機器／罷工

第六章　投資人
AI淘金熱／加州創投資本的形成／沒有民主的技術／十六街與使命

第七章　組織者
資料工作者可以組織工會嗎？／人工智慧生產網絡中的技術工人組織／全球工作者運動

第八章　重新布線
步驟一：發展工人的力量／步驟二：追究公司責任／步驟三：政府干預／步驟四：勞工合作社／步驟五：拆解擷取機器，創造未來

結論
謝辭
註釋

前言

擷取資訊的機器

　　梅西伸長脖子，深吸了一口氣，然後在電腦上載入另一項任務，讓人焦慮的圖像與影片接二連三地出現在螢幕上。梅西是Meta公司在肯亞奈洛比一間委外辦公室的內容審核員，在她十小時的輪班工作中，每五十五秒便需處理一個「標籤」。這段影片記錄了一場致命的車禍。有使用者將事故過程拍攝下來並上傳臉書，隨後因觸犯Meta針對暴力與寫實內容的準則而被檢舉。梅西的工作是確認這段影片是否違規。當鏡頭逐漸拉近事故現場，梅西仔細看了這段影片。在畫面突然對焦時，梅西認出其中一張臉：受害者是她的祖父。

　　梅西猛地把椅子往後一推，邊哭邊跑向出口，路過一排排目光關切的同事。走出辦公室後，她開始打電話給親戚。接到電話的人都驚愕不已，因為這個令人悲痛的消息還沒傳出去。她的主管試圖安慰她，卻也不忘提醒她，若想達成當天的工作目標，就必須回到辦公桌前。主管告知，由於這起事件，梅西明天可以請假休息，但主管也強調，既然她已經在上班，完成輪班仍是最佳選擇。

　　螢幕上出現了一些新的標籤：又是梅西的祖父，同一件事故一次又一次出現在螢幕上。這裡不僅有其他人分享同一段影片，還有不同角度拍攝的新版本。從事故車輛的照片，到死者的照片，再到事故場景的描述。梅西開始辨認出所有的細節了—就在幾個小時前，日落時分，她所居住的社區，一條她走過無數次的熟悉街道。這一起意外造成了四人死亡。這次輪班似乎沒有盡頭。

　　某家公司在肯亞與烏干達經營三間資料標註與內容審核中心，我們前往採訪了數十名和梅西一樣的工作人員。內容審核員的主要任務是手動搜尋社群媒體的貼文，刪除惡意內容，並標記出違反公司政策的情形。資料標註員負責給資料貼上相關標籤，以便讓電腦演算法使用。這兩類工作都是「資料工作」，它們涉及不同類型的幕後勞動，促成了我們的數位生活。儘管梅西的故事令人深感沮喪，卻絕非個案。一名為了這份工作從奈及利亞移民過去的資料工作者表示，這類工作其實非常吃力，「你的身體勞累，精神疲乏，好比行屍走肉。」輪班時間長，員工在速度與準確性都必須達到嚴格的績效目標。梅西工作時，需要高度集中注意力；內容審核員在工作時不能分心，因為他們必須根據嚴格的標準正確標記影片。審核員需要仔細檢查每一段影片，找出Meta政策所定義的嚴重違規行為。舉例來說，相形於單純的霸凌與騷擾，暴力和煽動的違規程度更嚴重，因此，僅僅是辨別出單一違規行為並不夠，審核員還得觀察整件事情的發展，以避免事態惡化。

　　「最讓人焦慮的不只是暴力，」另一名審核員向我們透露：「還有那些露骨不雅且令人不適的內容。」這名審核員指出，他們「幾乎每天」都會目睹有關自殺、虐待與強姦的內容，「做這份工作，你會把不正常的事都正常化了。」在這些內容審核中心，工作人員不斷受到暴力寫實圖像與影片的轟炸，完全沒有時間去消化所目睹的一切。每位員工每天需要處理五百到一千個標籤。許多人表示，這份工作徹底改變了他們的感受，在他們的生命中留下了難以磨滅的印記，其後果可能是毀滅性的。一位被公司解雇的前審核員表示：「我們大多數人都經歷了心理創傷，有些人甚至曾經試圖自殺──有些人與配偶分開，無法挽回婚姻。」

　　另一位審核員說：「公司政策比工作本身更讓人耗費心神。」在我們造訪的一間內容審核中心，工作人員在看完一段斬首影片之後，哭得全身發抖。然而，管理階層告訴他們，在週間某個時段，他們有三十分鐘的休息時間去見「健康顧問」，但所謂的健康顧問其實只是一位沒有接受過正規心理學訓練的同事。由於觀看的內容難以忍受而離開座位的工作人員，被告知違反公司政策，因為他們忘了在電腦上輸入正確的代碼，表示自己處於「閒置」狀態或「去洗手間」，而這意味著他們的生產率分數可能因此降低。類似的情況層出不窮：「我在辦公室裡崩潰了」、「我陷入了嚴重的憂鬱症」、「我不得不去醫院」、「他們不關心我們的健康」。工作人員告訴我，管理階層會監控員工的就醫紀錄，以驗證員工請病假的正當性，但這種監控並不代表他們希望員工康復，或是真心關切員工的心理健康。

　　在這家公司，工作保障微乎其微，我們採訪的大多數工作人員都是簽署為期一到三個月的滾續合約，一旦客戶的工作完成，合約就可能中止。工作人員在一棟昏暗的廠房裡工作，每排座位可多達百人，這棟建築位於奈洛比郊區的一片龐大商業園區。他們的雇主是Meta公司的客戶，總部位於舊金山，是著名的業務流程外包公司，在東非設有服務執行中心，專門將不安全與低收入的工作分配給當地員工。許多工作人員就跟梅西一樣，過去曾住在附近的基貝拉貧民窟（非洲最大的城市貧民窟），該公司以幫助弱勢工人進入正規就業的前提聘請他們。然而現實情況是，這些工作人員當中有許多人因為害怕失去工作，選擇不向管理階層提出質疑。工作人員表示，抱怨的人被要求保持沉默，也被提醒隨時可能面臨被替換的風險。

　　與我們交談的許多審核員都是肯亞人，但也有來自非洲其他國家的移民，進入這間業務流程外包公司，協助Meta審核其他非洲語言的內容。部分員工談到走在街上被認出是外國人的經歷，讓他們覺得自己更容易受到肯亞警察的騷擾與虐待。然而，他們面臨的危險並不僅限於警察騷擾。一位女性受訪者指出，一些非洲鄰國「解放陣線」的成員會找到Meta審核員的姓名與照片，語帶威脅地將這些資訊發布到網路上，因為他們不同意某些審核的結果。這讓審核員感到恐懼，於是帶著這些圖像去公司，試圖尋求協助。該公司表示，將考慮加強廠房設備的保全工作；除此之外，公司對員工的安全問題無能為力，員工應該自己「注意安全」。

　　我們大多數人都希望，永遠不要經歷梅西和她的同事所忍受的不人道工作條件。然而，這類資料工作是由世界各地、數以百萬計的工人，在不同環境與地點中進行的。在這個中心，部分工作條件在我們實地考察後發生了變化，這一點我們將在第八章進一步討論。大型企業如Meta，往往有好幾個外包的審核服務供應商，這些供應商會爭取最有利可圖的合約。對於我們日常使用的產品與服務，從社群媒體應用程式到聊天機器人和新的自動化技術等，這些資料工作對其運作至關重要。這些資料工作是這些產品與服務存在的先決條件；如果不是內容審核員持續在後台掃描貼文，社群網絡瞬間就會充斥暴力與露骨的內容。如果沒有資料標註員創建資料集，來教導人工智慧區分交通號誌與交通標誌，自動駕駛汽車就無法合法上路。如果沒有訓練機器學習演算法的工人，ChatGPT這類的人工智慧工具就不可能誕生。我們可以廣義地將人工智慧理解為一種運用機器處理資料，以生成決策、預測與建議等輸出結果的技術。從電子郵件中的自動填寫功能，到無人機戰爭中應用的目標武器系統，都屬於人工智慧的範疇。事實上，所謂的人工智慧比較像是一個行銷概念，或是一個總稱，可以涵蓋許多非常不同的科技，其中包括電腦視覺、模式識別與自然語言處理（即日常口語與文本的處理）。這個相對模糊的概念，既能喚起後人類智慧的奇蹟，也預示著人工智慧引發滅絕事件的危險。在公共辯論中，人工智慧代表許多不同的概念：對某些人來說，人工智慧代表經濟成長、科學成就與先進的能力，不過對另一些人來說，人工智慧代表自動化導致的失業、有偏見的決策與技術傳教。多年來，人工智慧的含義持續演變，它不斷地被重新定義，以捕捉最新的技術發展浪潮。

　　最近，人工智慧的發展集中在支援聊天機器人的系統，也就是所謂的大型語言模型（largelanguage models，簡稱LLMs）。這些大型語言模型的訓練倚賴龐大的文本資料集，而這些資料集通常抓取自網際網路。大型語言模型如ChatGPT之所以被稱為「大型」，一方面是因為它們的資料集規模驚人，通常達到數千億吉位元組，另一方面也是因為訓練這些語言模型所需的參數數量極其龐大，例如ChatGPT-4大約使用了一兆七千六百億個參數。這些參數是驅動系統性能的變量，在訓練過程中可以進行微調，以確定模型如何識別資料中的模式，這將直接影響模型在處理新資料時的表現。

　　如今，我們正身處於炒作週期之中，各家公司競相將人工智慧工具整合到各種產品中，徹底改變從物流到製造和醫療保健的一切。人工智慧技術的應用範圍極廣，包括診斷疾病、設計更有效率的供應鏈，以及貨物運輸的自動化。二○二三年，全球人工智慧市場的價值已超過兩千億美元，預計每年增長二○％，到二○三○年達到將近兩兆美元。人工智慧的發展往往伴隨著隱祕且不透明的特性；目前，全球有多少工人參與這個產業並沒有確切的數字，但可以肯定的是，這個數字以百萬計，而且若按目前的趨勢繼續發展，參與人工智慧相關工作的人數將會急遽增加。

　　透過使用人工智慧產品，我們實際上直接進入了這些分散全球各地的工人的生活。無論我們感受如何，我們都已經彼此相連。正如品嘗一杯咖啡，意味著消費者參與了從咖啡豆到咖啡杯的全球生產網絡一般，當我們使用搜尋引擎、聊天機器人，甚至像智慧機器人吸塵器這樣的簡單產品時，我們啟動了跨越地球各個角落的工人、組織與消費者之間的全球資料流與國際資本流動。然而，許多科技公司卻竭盡全力隱藏其產品的實際製造過程。這些公司描繪的願景是光鮮亮麗的自主機器，一種能在大量資料中邊搜索、邊學習的電腦，而不是現實中那些報酬微薄、辛苦勞作、既受電腦訓練又被電腦管理的工人。我們作為消費者、行動主義者與公民所採取的行動，可以對這些工人的工作環境產生真正的影響，幫助他們爭取合理的工作條件。這些工人處於科技變革的最前端，但人工智慧支援的監控與生產力工具正在不斷逼近，即使是那些自認不會受到這種工作生活侵擾的人，也無法幸免。我們採取行動的第一步，是要瞭解人工智慧如何產生，以及它運作的不同系統。這讓我們瞭解到，人工智慧如何將權力、財富與塑造未來的能力集中在少數人手中。

　　本書講述的故事，不僅關於那些透過勞動讓人工智慧成為現實的人，還牽涉到在獲取資本、網絡建立與工作機會等方面，維持全球不平等的權力系統。書中揭露了隱形勞動力如何為人工智慧做出貢獻，以及權力者經常刻意掩蓋這項重要工作的方式。本書依據對資料標註員、內容審核員、機器學習演算法工程師、人工智慧倫理學家、倉庫工人、勞工組織者與業界人士等兩百多個專訪，揭露人工智慧生產過程的隱藏世界，以及這個世界裡被忽略的數位工作者的故事。這些工作人員的職位各異，包括在惡劣環境下工作、缺乏最低就業保障、工作極度不穩定的低收入資料標註員，乃至全球科技公司總部內享有高薪待遇的機器學習演算法工程師。藉由追蹤連接這些人工智慧生產網絡的資金流向，我們得以逐步揭開人工智慧運作的深遠歷史，並且揭露至今仍在塑造人工智慧的殖民主義傳統。

　　本書的每一章都借鑑了十多年的研究經驗，引導讀者深入探索工人為人工智慧奉獻的不同場景。在接下來的篇幅中，我們將介紹七個在這一過程中扮演關鍵角色的人物。這些都是我們在研究過程採訪的真實人物，每個故事都真實存在，但在某些情況下，我們會採取謹慎的措施刻意隱藏他們的身分，有時也會略過某些訪談內容。這七個角色分別是「標註員」、「工程師」、「技術員」、「藝術家」、「操作員」、「投資人」與「組織者」。藉由展示他們的工作流程、社會背景與日常生活，每一章都讓讀者一窺人工智慧生產中的人性因素及其對工人的影響。在這些角色中，我們將認識一名烏干達資料標註員，她被困在一份枯燥乏味的工作當中，面對有限的機會，她感到無處可逃。我們將見到一名愛爾蘭配音演員，她發現自己的聲音在她不知情的情況下，被機器學習演算法合成，而且這個機器合成的聲音最終可能會取代她的工作。我們也會瞭解一位肯亞政治活動家的故事，他與工人同事一起組織起來，努力改變只為了服務數位經濟中權貴階層的不公正制度。總體的敘事揭露了這七個角色的工作如何相互關聯，以及其中一個角色的行為如何對其他人的生活產生巨大影響。

　　本書呈現的視野無疑是片面且不完整的；要用一本書完整涵蓋人工智慧產生的每一個面向，或是人工智慧的不同使用方式，是不可能做到的。例如，關於為人工智慧提供動力的工人，書中沒有用一整章的篇幅介紹那些為特定科技產品挖掘關鍵礦物的礦工，或是在世界各地的工廠組裝這些產品的工人（他們往往面臨十分惡劣的工作環境）。許多其他角色都能成為本書描述的對象，但是我們試圖提供一系列簡明的介紹，來呈現人工智慧的不同視角，以超越矽谷的狹隘視野。由此，這本書將引導我們踏上旅程，前往肯亞、烏干達、愛爾蘭、冰島、英國與美國。

　　（未完）