文 | Lianzi  

在亚马逊，冰冰冷冷的算法常在扮演了协议工boss的角色——在很少或无人力监督的概况下雇佣、估价和解雇好多员工。 这类高度自动化的人工资源体系正好让越来越多的，靠亚马逊事业支撑家族生活的协议工面对不公平的待遇、不合乎道理的解雇以及申诉没有门的现状。

被机器解雇的退伍老兵

“咱被一种机器解雇了。”63岁的亚马逊Flex协议驾驶员Stephen Normandin叮嘱彭博社。在往日四年，他作为亚马逊Flex的驾驶员在凤凰城递送包含。 作为相似Uber和Lyft驾驶员一样的角色，这点驾驶员在Flex的体系里接单和递送，帮助巨大的亚马逊电子商帝国达成最终一千米的递送效劳。

昨年10月2日凌晨三点，Normandin依照往常的习惯起床准备洗漱去递送包含。 当他开启电话App想要瞧瞧当日亚马逊Flex送货路线时，却发觉本人不论怎样尝试也没有办法登录进体系。 他赶紧开启邮箱，发觉一封亚马逊发送的通用邮件写着：你曾经被终止合作，原因是私人评分曾经低于可行接纳的等级。同一时间这封邮件叮嘱他，跟进他的算法发觉，他无正确地达成事业。

这让他感觉震惊。 在之前的三年半时间里，他的评分一直皆是超越准则的评价，同一时间另有亚马逊的人问过他能否有兴趣培训新驾驶员。 他记忆本人往日一段时间的事业，意识到让得他评分快速下调的实质上是算法的过错。 

据他回忆，昨年8月最初，他最初碰到一系列他没有办法操控的运送延迟难题。 有一天，亚马逊的体系在天亮前给他派发了带密码的公寓大楼的配送事业。他叮嘱媒体，这类算法犯的错误很常见。当他抵达公寓时，发觉公寓无开门，以后依照通常传统送到公寓办公室，然则凌晨这边同样无开门。当他依照指令给使用者打手机，源于天还没亮，使用者也没有办法接通手机。

差不多在同时，他被亚马逊算法请求将包含送到公寓大楼的亚马逊送货柜，但却发觉储物柜故障打不开。以后在拨通了亚马逊Flex效劳手机30分钟后，他收到通告，将包含退回到亚马逊送货分拣中心。

事后，他发觉本人的评分快速下调。当他致电亚马逊驾驶员效劳中心后，解释了缘由——是储物柜的故障导致本人没有办法按时达成配送。但终归的结局，Normandin依然被裁退了。 

在被算法错误判定责任后，Normandin其实不是无上诉过。但和成千上万驾驶员的遭遇相相似，他映入了一种奇怪被亚马逊机器人踢皮球的状况。

“能不行叮嘱咱是甚么准则无达到？上一封解雇邮件并未标明确。咱有全个进程的纪录。日前看，咱的独一‘难题’便是那天送货柜门的体系难题。咱的评分往日三年来一直是超越预期。”Normandin在邮件中尝试为本人申诉。

通过大改10多天不停的申诉，Normandin收到了来源亚马逊不同的落款发出的多封疑似体系自动回复的邮件。除了各式客套话外，Normandin的难题仍是无解决。

终归的一封署名SYAM的邮件于10月28日发到Normandin的邮箱。这封邮件依然无对Normandin的解雇提议全部解释，也无回答Normandin提议的全部难题，不过终归宣布了Normandin的“裁员”打算。

“作为一种退伍老兵，咱的事业理念一直是付出110%的努力，也从无过纰漏，但没料到却被算法这样辞退了。”他说。

驾驶员们遭受不公平待遇后申诉没有门

实质上，Normandin被算法错误判定评分和裁员后投诉没有门的遭遇一律非是个例。 同样收到SYAM发出的解雇邮件的Flex驾驶员许多以为亚马逊Flex驾驶员的雇佣、解聘并未真人操作，而皆是依赖算法。同样收到这封邮件被解雇的另有一位有三个儿童的单亲妈妈Lira。

在往日递送8000若干包含的进程中，她得到的评价一直皆是“出色”。这点评价是亚马逊算法依据驾驶员的可靠性、交付速度和效劳品质对驾驶员给出的评分。衡量准则大致是它们能否按时领取包含，能否在预期时间窗口内交付包含。容易来讲，这种评价体系最看重的便是“准时”。 相关于Uber和Lyft的评价体系更看重效劳、礼貌，亚马逊的单一维度评价让驾驶员不容易操控本人的命运，尤其是当它们常在碰到不可控的外部难题时。

Lira显示，她以前在送货站外排队一小时，才领到要配送的包含。有次，她向体系汇报了车胎在路面上被扎了钉子，也无碰到亚马逊派出其它送货员来取包含，却是请求她将包含送回配送站。 便是由于这一次车胎漏气导致的配送不及时，她的评级就从优秀降到了不及格。

就在被解雇前一天，她还收到体系分发的表扬信，叮嘱她她的评分十分好，是亚马逊最佳的送货合作伙伴。但第二天，她就收到了邮件，叮嘱她由于她违反了效劳条款，没再有资格接着参加亚马逊Flex送货计划。

当她和Normandin一样，在10天上诉期内尝试经过邮件上诉，却无获得人力回复，不过和Normandin一样收到一封自动回复的显示关于延迟料理十分抱歉的“官话”搪塞。

最终，通过几轮发送申诉，机器人官话自动回复，申诉，自动回复的拉扯，她终归收到了和Normandin一样来源SYAM的邮件，叮嘱她曾经检查了纪录，依然保持原判的结局。

在丢掉了这份独一的事业后，她曾经没有办法接着支付房屋贷款，和三个儿童面对庞大的生存危机。 同一时间，她也对亚马逊的人力智能算法感觉愤怒，指责其过于冷漠，和缺乏必要的人力干预。

冰冷的算法支配着驾驶员的人生 

实质上，和Normandin、Lira猜测并没有二致。亚马逊在Flex名目上的HR事业许多依赖于算法。而这类高度自动化对人类事业的监督、奖惩，甚而是裁员也是亚马逊对外毫不避讳的一丝。

之是以能够成为全世界第一的线上零售商，亚马逊的成功也依赖于算法。之前，它们应用算法来治理其线上数百万第三方商家，以前也一度激发了不少被诬告的投诉。虽然有毛病，但算法带来的高效让亚马逊变得愈加成功。

但当亚马逊将这类算法用于人工资源上，同一时间又不配合充足的人力干预时，就显得过于冷冰冰。亚马逊在往日几年，越来越多地依赖算法来达成人工资源事业——治理仓库员工、监督协议工驾驶员、甚而是办公室员工的体现。

熟悉这套人工资源策略的知情人对彭博社显示：贝索斯以为，机器能比人类更快、更明确地做出决策，从而下降人工资源本钱，日前也是亚马逊运营的一大优势。

亚马逊从2015年就有了零工作风的Flex交付效劳，那时对标的是Uber和Lyft的驾驶员。在公布之初，亚马逊的标语许多和“做本人的boss”、“达成最终一千米送货”相干。日前，亚马逊送货越来越多的依赖于相似Uber驾驶员的这类第三方私人配送。正是这点“零工”确保了大家能够准时在当日收到亚马逊包含。依据媒体披露，这点零工每小时收入大概在25美金一小时。

但就在这点驾驶员注册后，却发觉所谓的“当本人的boss”实质上是被算法没有时没有刻监控的事业状况。算法会监督她们能否送货到站、能否在划定窗口达成了路线，能否将包含放到了正确的位子、能否将包含隐藏在花盆后面等等。亚马逊的算法会扫描大批反馈数据和功能形式，并打算然后哪些驾驶员得到更多快递单，哪些驾驶员将被停用。

全个事业进程中，Flex驾驶员“职场上”碰到的人力反馈极少。驾驶员偶尔会收到算法体系自动分发的邮件，叮嘱它们日前的评级——十分好（Fantastic）、出色（Great）、通常（Fair）和有不及格风险（At Rist）。

在彭博社接近的15位Flex驾驶员中，大约1/3显示本人被错误的解雇了。这15位员工都有个一同的看法——亚马逊高度自动化的人工资源体系不足以适理当前驾驶员每天要面临的现实挑战。一位接纳采访的前经理显示：亚马逊企业层次晓得将这类人工资源事业派发给机器算法会导致少许错误和误判。但亚马逊却以为，只需有充足的驾驶员有兴趣加入Flex名目，这就非是事儿。在亚马逊看来，应用算法提升解雇效能比用钱请人考查错误并达成解雇协议工的事业，要廉价高效得多。

亚马逊的想法在逻辑上或许并未错误。依据AppAnnie的数据，全世界范畴内，大约有400万名驾驶员下载了该款App。单往日一种月，美国国内就有66万新使用者加入了Flex计划，比昨年同期增添了21%。

一位Flex名目相干的工程师显示：在亚马逊里面，Flex计划被以为是一种庞大的成功，其收益早已超越它所能带来的负面损伤。“高管们晓得这很糟糕，”但依然无计划改变它。 

Flex名目关于亚马逊来讲的确解决了庞大的驾驶员缺口，帮亚马逊达成了最终一千米运送，塑造了差不多完美的物流体制。但它的负面损伤却都将伤害附带到了那一些以Flex为生的零工身上——哪怕遭到不公平待遇，却依然只能和机器申诉，和机器对抗，以后再被机器踢皮球。 

可行说，当Flex驾驶员以为本人遭到不公平待遇时，差不多无全部申诉权利。假如它们想要申诉，还须要格外支付200美金提交仲裁，但很少有零工舍得这样做。 

当另一位Flex驾驶员被辞退后显示：大家没法满足算法的请求，由于总有大雪天气、泥泞的公路等外部要素让运送显露差池。当驾驶员显露难题，这点算法和亚马逊员工并未提供扶持。“当你对抗的是机器，就不可能赢，是以甚而不愿去尝试。”他悲观地回忆本人申诉进程中的遭遇。

当驾驶员遭遇糟糕的评级时，它们说起申诉后甚而没有办法判断本人能否在和真人交流。尽管邮件偶尔有署名，但回复平常针对好多情况，而非是驾驶员问出的特定难题。依据知情人描画，即便回复里有姓名，前几封邮件也很可能不过机器的回复。

此中会有少部分的概况能够终归等到人类经理参加料理。但这点料理常常其实不不业余。一位以前在驾驶员扶持中心事业的前雇员显示，监督数百万驾驶员的这点员工好多都不过兼职，且差不多无接纳过全部培训。

而正是这类冷冰冰的料理形式，让Normandin们终归委屈地接纳了不公平的辞退待遇，甚而没有办法申诉，更不可能得到理赔。