随着算法削减零工工资，专家警告说，由人工智能驱动的薪酬系统意味着没有人是安全的。
本杰明·瓦尔德兹是洛杉矶地区的优步和来福车司机，过去他每周七天都在开车，因为那时的收入更丰厚——但他现在说每单赚的钱少了很多。当瓦尔德兹大约九年前开始做司机时，他曾告诉我，在高峰期溢价时段从西好莱坞到洛杉矶市中心开车可以赚60到85美元不等，这趟行程大概在六至十英里之间，具体取决于路线。如今，如果“一切顺利”，他只能为同样的行程挣25到35美元。“赚钱越来越难了，”他说。
近年来，像瓦尔德斯这样的网约车司机有 有经验的收入缩水，因为公司在继续增加每单的抽成。司机及其支持者将此视为问题的一部分更广泛的 报复面对全国范围内支持零工工人立法的浪潮，这些平台通过游说将司机归类为独立承包商来塑造有利于自己的法律。这有助于公司避免支付诸如健康保险、带薪休假和工伤赔偿等福利。
瓦尔德兹，他曾是工人领导的劳工权益组织“联合乘车司机”董事会成员，他说他过去大约收到过80%的削减他所说的每次乘车费用是“相对公平”的。但自2022年以来，Uber和Lyft有 使用了看似不透明的算法 что竟然没有实际的内容需要翻译，给出原文： opaque algorithms that seem to合并收集到的工人数据确定每次乘车的报酬，提供的金额越来越少，几乎没有解释。
这种做法可能是导致在同一时间同一区域内完成相同行程的司机获得不同报酬的原因。报告的 更完美的联盟因此，这些公司似乎建立了一个监视工人以利用其绝望情绪并压低工资的系统。这样的算法似乎学会了驾驶员愿意接受的最低金额，并将其变成常态，这可以解释为何瓦尔德兹和其他司机经历的收入下降。
“总会有一些司机说，‘好的，一个小时的车程赚25美元，这比我在麦当劳工作的收入还高，’”瓦尔德兹解释道。平台公司似乎在从事所谓的算法工资歧视其中经常修改的公式根据诸如位置、个人行为和市场供需等复杂的数据网络来确定每小时的工资。
但这种做法不仅针对零工工作者。专家表示，算法工资歧视和更广泛的人工智能影响的薪酬正在越来越多的领域出现，例如医疗保健、物流和技术行业，并且可能会颠覆我们所知的工作方式。
AI对薪酬的影响源于硅谷的实验。像Uber和Lyft这样的科技巨头，依赖大规模的独立承包商群体，既有重塑劳动力市场的资源也有动力，加州大学欧文分校的法学教授维娜·杜巴尔告诉我。
去年，迪拜发表了一篇经常被引用的论文纸张她在《哥伦比亚法律评论》上发表了关于算法工资歧视的文章。她指出，由于这些巨头的劳动力成本相对较低，它们有足够的资金开发专门的算法系统。甚至有整个团队的经济学家和工程师参与其中。使用“心理技巧”操纵司机而无需将他们分类为具有相应权利的员工。
“平台公司在试图以不明显的方式控制工人方面一直处于前沿，”杜巴尔说。当这些实验奏效时，它们会渗入其他行业，并且也会影响正式就业人员。
算法可以被用来探测人们为了赚取收入而愿意采取的极端措施，例如通过Uber司机极高的接单率来判断。利用这些详尽的信息，人工智能可以计算出各行业工人所能接受的最低薪酬，并提出如奖金之类的激励措施以控制其行为。尽管老板们一直以来 提供了所谓的浮动薪酬——例如，夜间加班支付更多或根据绩效提高工资——结合高科技监控和人工智能，正在将实时个性化工资推向新的极端。
“现在你有了经过训练的机器学习模型，能够识别工人的绝望指数，”福特汉姆大学法学院教授泽弗瑞·特蔡奥告诉我说。“当你转向正式就业环境时，有充分的理由认为那些有能力的雇主会对调整工资并利用行为数据感兴趣。”
最明显的类比可以在其他独立承包商的角色中找到，哪一项缺失了句子的完整性，完整的应该是提供上下文的部分。原句："The clearest parallels can be drawn in other independent contractor roles, which" 原文不完整，仅翻译已提供的部分。编造；虚构 大约15%美国工人的。Dubal有找到与Instacart和Amazon合作的独立承包商也受到了类似的监控，并根据包括他们工作的时间段、工作时长以及他们愿意接受的任务类型等信息获得个性化的报酬。
另一方面，有些公司也使用我们的数据来确定我们愿意支付的最高金额支付对于产品而言，我们可能很快会面临一种令人不安的状况超个性化定价例如，参加葬礼的人可能会被收取更高的机票费用。这个夏天，美国联邦贸易委员会说它正在向八家公司寻求所谓的监控定价信息。
很难判断有多少公司在使用人工智能来帮助设定工资，因为这样的内部流程通常都是保密的。在正式雇佣（非零工经济）中，由于某些权利得到保障，这个过程可能看起来更加复杂和曲折。
安东尼奥·阿洛西（IE大学西班牙法学院副教授）告诉我说，工作场所越来越多地采用由人工智能驱动的管理软件，这种软件可能会通过根据员工数据分配项目和轮班间接影响薪酬。人工智能还存在 已使用过的到 gauge （此词通常指的是“量表”、“仪表”或“测微计”，具体翻译取决于上下文）如果必须直接翻译且不考虑语境，那么就是“gage”，但更常用的中文术语是上述提到的。若无额外信息，默认给出常用翻译：“量表”。 薪资福利和奖金。本质上，计算机开始承担管理者的角色。
这已经在从仓库到医院和办公室等各个地方发生，这些地方正在加大对于员工行为的数字监控，并因此积累了大量可能影响薪酬的信息。事实上，《纽约时报》发现10中8美国最大的私营雇主中有很多会跟踪员工的生产力，通常是在实时进行。“所有这些信息创建了一个完全量化的员工虚拟副本，包括成就、绩效、工作时间、投入程度、处理的电子邮件数量等。”Aloisi说。
在医疗卫生领域，医院正在采用配备人工智能的员工追踪工具来安排轮班和分配任务。一家初创公司Navenio，提供优惠或服务项目实时监控员工的位置和移动情况，利用“惯性、压力、信号和GPS数据”。人工智能驱动的调度系统也进入了其他行业，如零售和 hospitality 酒店业.
这理论上允许员工在他们理想的时间工作，而且它能够防止人员过剩和人员不足，并确保不太理想的班次公平分配。然而，算法可能无法准确预测劳动力需求。到目前为止，这一做法已经鼓励的短期通知和波动的班次，这可能会导致收入不稳定而造成的财务压力。由于某些班次可能有不同的补偿方式，因此可能需要算法来决定谁将获得更高薪酬的工作。
“这就是极端且反乌托邦的零工经济模式如何渗透到传统经济中的方式，”阿洛西说。
办公室也不会免受侵入性算法的影响。自新冠疫情带来了大规模的远程工作以来，对员工的广泛监控有所增加。一些公司甚至到了这样的地步跟踪员工的键盘输入，抓取他们的电脑屏幕截图，甚至记录面部和音频。这种详细的监控可能会影响未来的奖金、晋升或其他财务结果。
这种做法在诸如客户服务和数据录入等角色中更为普遍，因为在这些角色中，绩效可以通过例如接听多少电话或每分钟输入多少单词来定义。技术行业的薪酬顾问雷卡·古尔纳尼·乔杜里告诉我。
但这种监控有一个重大缺陷：它不考虑工作时间的因素。远离从键盘上进行的操作，如头脑风暴、阅读传统的纸质文档以及与客户或同事线下交谈。这些追踪系统可能会在员工实际工作时扣减他们的工资。（这是2021年的一项主张）诉讼（在美国德克萨斯州的一家法院对一组商业软件公司提起的诉讼。）
倡导者正在敦促工会提前应对算法工资歧视。工会合同中有开始指定如何将人工智能应用于他们的工作中，以及工会成员可以收集和比较薪酬信息以识别不平等对待。但在非工会工作场所，由人工智能驱动的薪酬差异可能会阻止组织活动的进行。
“对[工人]待遇的超个性化默认是一种分化劳动力的战略——传达这样一种信息：如果你按照算法指示的行为方式行事，就会有某种救赎等着你，而不是凝聚起来与其他工人联合起来，”Aloisi说。
组织化的劳工也开始揭开人工智能的“黑箱”：2020年，日本工会化的IBM员工声称的该公司拒绝解释它如何使用人工智能来帮助评估员工并决定薪资增长。这引发了一个劳工关系委员会的调查，该调查在今年八月以和解结束，当时IBM同意了它会向工会披露涉及的40种不同的数据类别。
最终，专家们表示，具体立法可能是遏制算法工资歧视的最佳选择。这些策略目前在美国被认为是合法的，Dubal认为写了只要他们不违反最低工资或反歧视法律。Teachout认为，这类策略最终可能被认定为不公平贸易行为，受州级或联邦法律的约束，但据她所知，还没有此类案件被提交到法院。
联邦和州法律从技术上保护我们免受基于种族和性别等因素的工作场所歧视，但Teachout认为已记录在她的研究中，她发现人工智能可能会使用可以作为这些身份代理的数据。一个算法可能发现，例如，储蓄较少的工人即使工资低也不太可能离职。这可能不成比例地影响到黑人和拉丁裔工人，谁倾向于有 较低的储蓄率与其它组相比。
瓦尔德兹亲自经历了这种情况，他看到随着企业继续优先考虑利润，可能会造成广泛的危害。他说，如果大多数人仍然被蒙在鼓里，这种做法将继续下去，而改变不可能来自那些维持人工智能驱动工资体系的力量。
那不仅危及零工经济的工作者——也危及其他所有人。“在任何行业，这都是一种危险，”他说，“因为当周围的一切都在涨价时，我们的工资却一直在缩水。价格。