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財經 | 產業動態

前一天被表揚,過一天就被解僱!亞馬遜員工被演算法開除且無處申訴

亞馬遜用冷冰冰的算法監督和開除員工,並讓他們申訴無門。 (來源:Dreamstime)
撰文者:品玩
網民肥皂箱 2021.07.02
摘要

1.亞馬遜高度自動化的人力資源系統,同時扮演聘僱人員老闆的角色,並在沒有人工監督的情況下僱傭、評估和解僱員工,讓許多靠亞馬遜工作,支撐家庭生活的僱傭人員,面臨不公平的待遇、不合理的解僱以及申訴無門的現狀。

2.在彭博社接觸的15位Flex司機中,大約1/3表示自己被錯誤的解雇了,亞馬遜公司其實知道,將這種人力資源工作分配給機器演算法的方式,會導致一些錯誤和誤判,但在亞馬遜看來,利用演算法提高解僱效率,比花錢請人調查錯誤、解雇員工,還要便宜又有效率。

在亞馬遜,冰冰冷冷的算法常常扮演了聘僱人員老闆的角色—在很少或沒有人工監督的情況下僱傭、評估和解僱很多員工。這種高度自動化的人力資源系統,正在讓越來越多靠亞馬遜工作支撐家庭生活的聘僱人員,面臨不公平的待遇、不合理的解僱以及申訴無門的現狀。

被機器解僱的退伍老兵

「我被一個機器解雇了。」63歲的亞馬遜Flex聘僱司機Stephen Normandin告訴彭博社,在過去4年,他作為亞馬遜Flex的司機在鳳凰城遞送包裹,作為類似Uber和Lyft司機一樣的角色,這些司機在Flex的系統裡接單和遞送,幫助龐大的亞馬遜電商帝國完成最後1公里的遞送服務。

去年10月2日凌晨3點,Normandin按照往常的習慣起床,準備洗漱去遞送包裹。當他打開手機APP,想要看看當日亞馬遜Flex送貨路線時,卻發現自己無論怎麼嘗試也無法登入進系統,他趕忙打開郵箱,發現1封亞馬遜發送的通用郵件寫著:你已經被終止合作,原因是個人評分已經低於可以接受的級別,同時這封郵件告訴他,跟蹤他的演算法發現,他沒有正確地完成工作。

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這讓他感到震驚,在此前的3年半時間裡,他的評分一直都是超過標準的評價,同時還有亞馬遜的人問過他是否有興趣培訓新司機,他回想自己過去一段時間的工作,意識到使得他評分迅速下降的,實際上是算法的過錯。 

據他回憶,去年8月開始,他開始遇到一系列他無法控制的運送延遲問題,有一天,亞馬遜的系統在天亮前,分派了帶密碼的公寓大樓的配送工作給他,他告訴媒體,這種算法犯的錯誤很常見,當他抵達公寓時,發現公寓沒有開門,之後按照一般慣例送到公寓辦公室,然而凌晨這裡同樣沒有開門。當他按照指示給用戶打電話,由於天還沒亮,用戶也無法接通電話。

幾乎在同一時間,他被亞馬遜算法要求將包裹送到公寓大樓的亞馬遜送貨櫃,但卻發現儲物櫃故障打不開,之後在撥通了亞馬遜Flex服務電話30分鐘後,他收到通知,將包裹退回到亞馬遜送貨分類中心。

事後,他發現自己的評分迅速下降,當他致電亞馬遜司機服務中心後,解釋了緣由—是儲物櫃的故障導致自己無法按時完成配送。但最終的結局,Normandin仍然被裁退了,在被演算法錯誤判定責任後,Normandin並不是沒有上訴過,但和成千上萬司機的遭遇類似,他進入了一個被亞馬遜機器人踢皮球的奇怪狀態。

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「能不能告訴我是什麼標準沒有達到?上一封解僱郵件並沒有寫明確。我有整個過程的記錄,目前看我的唯一問題就是那天送貨的大樓,大門的系統問題,我的評分過去3年來一直是超過預期。」Normandin在郵件中嘗試為自己申訴。

經過大概10多天不斷的申訴,Normandin收到了來自亞馬遜不同的落款,發出的多封疑似系統自動回覆的郵件。除了各種客套話外,Normandin的問題還是沒有解決,最終的一封署名SYAM的郵件於10月28日發到Normandin的郵箱,這封郵件仍然沒有對Normandin的解僱提出任何解釋,也沒有回答Normandin提出的任何問題,只是最終宣告了Normandin的「裁員」決定。

「作為一個退伍老兵,我的工作理念一直是付出110%的努力,也從沒有過紕漏,但沒想到卻被算法這樣辭退了。」他說。

司機們遭受不公平待遇後申訴無門

實際上,Normandin被算法錯誤判定評分和裁員後投訴無門的遭遇,絕對不是個例,同樣收到SYAM發出的解僱郵件的Flex司機,大多認為亞馬遜Flex司機的僱傭、解聘並沒有真人操作,而都是依賴演算法,同樣收到這封郵件被解僱的還有一位有3個孩子的單親媽媽Lira。

在過去遞送8000多個包裹的過程中,她獲得的評價一直都是「出色」,這些評價是亞馬遜算法根據司機的可靠性、交付速度和服務品質對司機給出的評分,衡量標準大致是他們是否按時領取包裹,是否在預期時間窗口內交付包裹,簡單來說,這個評價系統最看重的就是「準時」,相對於Uber和Lyft的評價系統更看重服務、禮貌,亞馬遜的單一層面評價,讓司機很難控制自己的命運,尤其是當他們常常遇到不可控的外部問題時。

Lira表示,她曾經在送貨站外排隊1小時,才領到要配送的包裹,有次她向系統報告了輪胎在路上被碰到釘子,也沒有遇到亞馬遜派出其他送貨員來取包裹,而是要求她將包裹送回配送站,就是因為這次輪胎漏氣導致的配送不及時,她的評級就從優秀降到了不合格。

就在被解僱前1天,她還收到系統分發的表揚信,告訴她,她的評分非常好,是亞馬遜最好的送貨合作夥伴,但第2天,她就收到了郵件,告訴她因為她違反了服務條款,不再有資格繼續參與亞馬遜Flex送貨計劃。當她和Normandin一樣,在10天上訴期內嘗試通過郵件上訴,卻沒有得到人工回覆,只是和Normandin一樣收到一封自動回覆的信件,表示對於延遲處理非常抱歉的「官方說法」搪塞。

最後,經過幾輪發送申訴、機器人官方自動回覆,再經過一連串申訴、自動回覆的拉扯,她最終收到了和Normandin一樣來自SYAM的郵件,告訴她已經審查了記錄,仍然維持原判的結局,在丟掉了這份唯一的工作後,她已經無法繼續支付房屋貸款,和3個孩子面臨巨大的生存危機,同時她也對亞馬遜的人工智能算法感到憤怒,指責其過於冷漠、缺乏必需的人工干預。

冰冷的算法支配著司機的人生

實際上,和Normandin、Lira猜測並無二致,亞馬遜在Flex項目上的HR工作大多依賴於算法,而這種高度自動化對人類工作的監督、獎懲,甚至是裁員,也是亞馬遜對外毫不避諱的一點,亞馬遜之所以能夠成為全球第一的線上零售商,也依賴於演算法。此前,他們利用演算法來管理其線上數百萬第三方商家,曾經也一度引發了不少被誣告的投訴,儘管有瑕疵,但演算法帶來的高效讓亞馬遜變得更加成功。

但當亞馬遜將這種算法用於人力資源上,同時又不匹配足夠的人工干預時,就顯得過於冷冰冰,亞馬遜在過去幾年,越來越多地依賴演算法來完成人力資源工作—管理倉庫員工、監督聘雇員工司機、甚至是辦公室員工的表現,熟悉這套人力資源戰略的知情人對彭博社表示:貝佐斯認為,機器能比人類更快、更準確地做出決策,從而降低人力資源成本,目前也是亞馬遜運營的一大優勢。

亞馬遜從2015年就有了零工風格的Flex交付服務,當時的目標是Uber和Lyft的司機。在推出之初,亞馬遜的標語大多和「做自己的老闆」、「完成最後一公里送貨」相關。目前亞馬遜送貨,越來越依賴於類似Uber司機的第三方個人配送。正是這些「零工」保證了人們能夠準時、在當日收到亞馬遜包裹,根據媒體揭露,這些零工每小時收入大概在25美金1小時。

但就在這些司機註冊後,卻發現所謂的「當自己的老闆」實際上是被演算法無時無刻監控的工作狀態,演算法會監督他們是否送貨到站、是否在規定窗口完成了路線,是否將包裹放在了正確的位置、是否將包裹隱藏在花盆後面等等,亞馬遜的算法會掃描大量反饋數據和性能模式,並決定接下來哪些司機獲得更多快遞單、哪些司機將被停用。

整個工作過程中,Flex司機「職場上」遇到的人工反饋極少,司機偶爾會收到演算法系統自動分發的郵件,告訴他們目前的評分—非常好(Fantastic)、出色(Great)、一般(Fair)和有不合格風險(At Risk)。

在彭博社接觸的15位Flex司機中,大約1/3表示自己被錯誤的解雇了,這15位員工都有一個共同的觀點—亞馬遜高度自動化的人力資源系統不足以適應,當前司機每天要面對的現實挑戰。一位接受採訪的前經理表示:亞馬遜公司知道將這種人力資源工作派發給機器演算法,會導致一些錯誤和誤判,但亞馬遜卻認為,只要有足夠的司機有興趣加入Flex項目,這就不影響,在亞馬遜看來,利用演算法提高解僱效率,比花錢請人調查錯誤,並完成解僱聘僱員工的工作,要便宜、有效率得多。

亞馬遜的想法在邏輯上也許並沒有錯誤,根據APP Annie的數據,全球範圍內,大約有400萬名司機下載了這款APP,單過去1個月,美國境內就有66萬新用戶加入了Flex計劃,比去年同期增長了21%。

一位Flex項目相關的工程師表示:在亞馬遜內部,Flex計劃被認為是一個巨大的成功,其收益早已超過它所能帶來的負面損害。「高級主管們知道這很糟糕」,但仍然沒有計劃改變它。Flex項目對於亞馬遜來說的確解決了巨大的司機缺口,幫亞馬遜完成了最後1公里運送,打造了幾乎完美的物流體系。但它的負面損害卻都將傷害附加到了那些以Flex為生的零工身上—哪怕受到不公平待遇,卻仍然只能和機器申訴、和機器對抗,之後再被機器踢皮球。

可以說,當Flex司機認為自己受到不公平待遇時,幾乎沒有任何申訴權利。如果他們想要申訴,還需要額外支付200美金提交仲裁,但很少有零工捨得這樣做。當另一位Flex司機被辭退後表示:人們沒法滿足演算法的要求,因為總有大雪天氣、泥濘的道路等外部因素,讓運送出現差池,當司機出現問題,這些算法和亞馬遜員工並沒有提供支持。「當你對抗的是機器,就不可能贏,所以甚至不想去嘗試。」他悲觀地回憶自己申訴過程中的遭遇。

當司機遭遇糟糕的評分時,他們提起申訴後,甚至無法判斷自己是否在和真人交流,雖然郵件偶爾有署名,但回覆通常針對很多狀況,而不是司機問出的特定問題。根據知情人描述,即使回覆裡有姓名,前幾封郵件也很可能只是機器的回覆。

其中會有少部分的情況能夠最終等到人類經理參與處理,但這些處理往往並不專業,一位曾經在司機支持中心工作的前僱員表示,監督數百萬司機的這些員工,很多都只是兼職,且幾乎沒有接受過任何培訓,而正是這種冷冰冰的處理方式,讓Normandin們最終委屈地接受了不公平的辭退待遇,甚至無法申訴,更不可能獲得賠償。

參考來源:

https://www.bloomberg.com/news/features/2021-06-28/fired-by-bot-amazon-turns-to-machine-managers-and-workers-are-losing-out 

https://www.businessinsider.com/amazon-driver-nearly-lost-house-when-an-algorithm-fired-her-2021-6

*本文獲「品玩」(作者:lianzi)授權轉載,原文:被演算法開除並無處申訴,亞馬遜 Flex「員工」難以忍受被程式支配的恐懼

責任編輯:鍾守沂

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