Насколько тяжелой роботы сделают нашу работу? Часть II

Джош Джеза

Первая часть 

Мак Рони работал разработчиком программного обеспечения в Дакке в Бангладеш, когда он увидел в Фейсбуке рекламу базирующейся в Остине компании, которая называлась Crossover Technologies. Рони был доволен своей текущей работой, но должность в Crossover казалась шагом вперед. Зарплата была гораздо лучше — $15 в час — и реклама утверждала, что он мог бы работать, где захочет и делать это из дома.

В первый день ему сказали загрузить программу WorkSmart. В видеоролике главный исполнительный директор Crossover Энди Триба описывает программу как «Fitbit для работы». Современный работник постоянно взаимодействует с облачными приложениями, объясняет он, и это создает огромное количество информации о том, как они проводят свое время — информации, которая в основном просто выбрасывается. Эти данные должны использоваться для того, чтобы повысить производительность, говорит Триба. Цитируя популярную книгу Кэла Ньюпорта об опасностях рассеянности и многозадачности «Глубокая работа», он утверждает, что эта программа позволит работникам достичь нового уровня интенсивной сфокусированности. Триба демонстрирует ряд графиков, напоминающих дефрагментацию диска, которые показывают как день работника прогрессирует от разрозненных отвлекающих факторов к большим блокам непрерывной продуктивности.

WorkSmart и впрямь превратил день Рони в большие блоки продуктивности, потому что если программа приходила к выводу, что он недостаточно усердно работал, ему не платили. Программа отслеживала нажатия клавиш, клики мышкой и те приложения, которые у него работали — все для того, чтобы оценивать его продуктивность. Он также был обязан предоставить программе доступ к своей веб-камере. Каждые 10 минут программа делала три фото в случайном порядке, чтобы убедиться, что он за рабочим столом. Если его не было на месте, когда WorkSmart делала снимок, или если программа считала, что его производительность упала ниже определенного уровня, ему не платили за 10-минутный интервал. Другой человек, который начал работать одновременно с Рони, отказался дать доступ к веб-камере и потерял работу.

Вскоре Рони понял, что хотя он и работал из дома, на своей старой офисной работе у него было больше свободы. Там он мог отойти на обед или сделать перерыв между задачами. С Crossover даже поход в туалет в своем собственном доме требовал скорости и специальной стратегии: он стал выжидать того момента, когда мигал зеленый огонек веб-камеры, чтобы броситься по коридору к ванне в надежде, что он сможет закончить прежде, чем WorkSmart сделает следующий снимок.

Требования, которые ему ставили были очень жесткими: около 35 тысяч строчек кода в неделю. В итоге он понял, что ему нужно делать примерно 150 нажатий клавиш за 10 минут. Так что если он останавливался, чтобы подумать или переставал печатать, 10-минутный отрезок его расписания отмечался как «недостаточно эффективный». Каждую неделю, если он не отрабатывал 40 часов, которые программа оценивала как продуктивные, его могли уволить. Поэтому по его оценкам он работал лишние 10 часов в неделю бесплатно, чтобы восполнить то время, которое программа забраковывала. Четыре других работника Crossover — бывших и нынешних —один из Латвии, один из Польши, и другой из Бангладеш — рассказали, что им приходилось делать то же самое.

«Сначала ты лишаешься общения», — рассказал Рони. Он перестал видеться с друзьями, потому был прикован к своему компьютеру в попытке достичь необходимых показателей. «Обычно я не часто выходил из дома».

Шли месяцы, начинал сказываться стресс. Он не мог спать. Он не мог слушать музыку одновременно с работой, потому что программа определяла YouTube как показатель непродуктивности и снижала оплату. Ирония заключалась в том, что он стал работать хуже. «Если у тебя есть свобода, настоящая реальная свобода, тогда можно выдержать почти любую нагрузку, если это необходимо», — рассказал он. Но работая под давлением такой интенсивности день за днем, он выгорел и его продуктивность испарилась.

Триба говорит, что его компания представляет собой платформу, обеспечивающую предприятия квалифицированными работниками и инструментами для управления ими. Компании сами решают, как использовать эти инструменты и использовать ли. Он говорит, что люди не должны были работать сверхурочно без оплаты, и что если WorkSmart помечает отрезок в расписании как «недостаточно эффективный», работники могут оспорить это у менеджера и снять отметку. Когда мы спросили его, почему необходим столь интенсивный мониторинг, он сказал, что удаленная работа — это будущее, и она даст работникам больше возможностей для маневра, но у работодателей должен быть способ привлечь их к ответственности. Более того, собранные данные предоставят новые возможности обучения работников большей продуктивности.

Crossover далеко не единственная компания, увидевшая возможность оптимизации в потоках данных, производимых цифровыми работниками. У Microsoft есть программное обеспечение Workplace Analytics, использующее «цифровой выхлоп», производимый сотрудниками, которые пользуются программами компании, чтобы повысить продуктивность. В сфере аналитики персонала полно компаний, которые отслеживают активность монитора и обещают определять временные отрезки неэффективности и сокращать персонал. И чем дальше вниз по лестнице дохода ты движешься, тем более безжалостной и сосредоточенной на отдельных работниках становится оптимизация.  Time Doctor, разработанный Staff.com, и пользующийся популярностью среди компаний, отдающих работу на аутсорс, отслеживает продуктивность в режиме реального времени, побуждает работников продолжить работу над задачей, если обнаруживает, что они отвлекаются или ленятся, и, подобно Crossover, делает снимки экрана и фотографии с помощью вебкамеры.

Сэм Лессин, бывший вице-президент Фейсбук, ставший сооснователем компании Fin, описал правдоподобный образ того, к чему это все может привести. Fin начинался как приложение-личный помощник, пока не стал применять свое программное обеспечение чтобы следить за работниками, которые его разработали, и управлять ими. (Одна из работниц описала свой опыт взаимодействия с ассистентом как работу в колл-центре только с более жестким наблюдением и отслеживанием неэффективного времени.) Умственный труд сейчас прозябает в доиндустриальном состоянии, утверждает Лессин в своем письме, приуроченном к этому нововведению — сотрудники часто сидят в офисах без дела, их труд не измеряется и остается неэффективным. Взрыв производительности, на который возлагаются надежды в связи с искусственным интеллектом, произойдет не от замены этих работников — пишет Лессин, — но от использования ИИ, чтобы измерять и оптимизировать их производительность: совсем как Фредерик Тейлор делал это с фабричными рабочими. Только это будет «облачная фабрика», армия умственных работников, организованных  с помощью ИИ, которых бизнес сможет использовать, когда им это нужно — подобно тому как берут в аренду вычислительные мощности Amazon Web Services.

«Промышленная революция, по крайней мере в кратковременной перспективе, естественно, не пошла на пользу рабочим»,  — признает Лессин в письме. Облачная фабрика принесет с собой волну глобализации и потери навыков. Хотя строго контролируемая и оптимизированная работа и меритократична, меритократию можно довести до абсурда, говорит он, цитируя фильм “Гаттака”. В конечном счете, эти риски перевешивает тот факт, что люди могут специализироваться на том, что у них получается, им придется меньше работать и они смогут делать это более гибко.

Для Рони, обещание гибкости со стороны Crossover оказалось иллюзией. За год работы слежка и неослабевающее давление стали невыносимыми, и он уволился. «Я думал, что все потерял», — рассказал он. Он расстался со своей стабильной офисной работой, потерял связь с друзьями, а теперь стал беспокоиться, сможет ли он платить по счетам. Но через три месяца он нашел работу — ту, что в старом добром офисе. Зарплата была меньше, но он был счастливее. У него был начальник, который помогал ему, когда у него что-то не получалось. У него были перерывы на обед, перерывы на отдых и перерывы на чай. «Я могу в любое время выйти попить чаю, развлечься и вернуться в офис, где есть даже место для сна. У меня много свободы».

Работа всегда подразумевала отказ от какой-то части своей свободы. Когда рабочие нанимаются на работу, они могут согласиться с тем, что их начальник будет указывать им, как себя вести, как одеваться или приходить к определенному времени. И это воспринимается как что-то нормальное. Наниматели выполняют функцию частного правительства, которую критикует философ Элизабет Андерсон. И люди принимают те способы, которыми они осуществляют свою власть, и которые они сочли бы угнетающими, исходи они от государства. Потому что, как это обычно объясняется, работники всегда свободны уйти. Работники также предоставляют своим нанимателям свободу действий в области надсмотра над ними. И это тоже воспринимается как что-то нормальное и вызывающее беспокойство только тогда, когда наниматели вмешиваются в личную жизнь работников.

Автоматизированный менеджмент обещает изменить этот консенсус. Хотя у нанимателя, возможно, всегда было право отслеживать экран вашего компьютера в течение дня, это, скорее всего, не было бы для него полезной тратой времени. Сейчас подобный надзор не только легко автоматизировать, он необходим, чтобы собирать данные для оптимизации рабочего процесса. Подобная логика может показаться непреодолимой для компании, пытающейся сократить расходы. Особенно, если у них достаточно большой штат для того, чтобы небольшое увеличение производительности могло окупиться.

Но рабочие, которые мирились с абстрактной угрозой наблюдения, гораздо более негативно воспринимают ситуацию, когда данные используют, чтобы контролировать каждое их действие. Работник Amazon со Среднего Запада описал мрачный образ такого будущего. «У нас могли бы быть алгоритмы, завязанные на технологию, непосредственно встроенную в наши тела и контролирующую, как мы работаем, — объяснил он. — Сейчас алгоритм говорит менеджеру наорать на нас. В будущем алгоритм смог бы говорить электрическому ошейнику…» Я засмеялся, и он тут же сказал, что в его словах была только доля шутки. В конце концов, Amazon запатентовал следящие браслеты, которые вибрируют, направляя рабочих, а Walmart тестирует пояс, мониторящий передвижения складского персонала. Могли ли мы представить себе будущее, в котором у нас есть свобода выбирать между тем, чтобы умереть с голоду, и наняться на работу на склад, где, как говорит этот рабочий, ты подписываешь соглашение носить что-то такое? И оно бьет тебя током, когда ты работаешь слишком медленно, и все это происходит во имя того, чтобы сделать тебя более эффективным? «Мне кажется, все может пойти в этом направлении, если больше людей не осознают это, и если мы не начнем организовываться вокруг того, что происходит с нами как с наемными работниками, и того, как общество изменяется под воздействием этой технологии, — сказал он. — Эти вопросы не дают мне уснуть по ночам и это то, о чем я сейчас думаю, когда работаю на складе».

Этот рабочий надеется на профсоюзы, на активизм, расцветающий на складах Amazon. Для этого есть прецедент. На предыдущее ускорение, вызванное последней индустриальной революцией, рабочие ответили самоорганизацией, и темп работы стал стандартным пунктом в профсоюзных контрактах.

Темп работы — только одна часть большей проблемы, которую ставят перед нами эти технологии: каков правильный баланс между эффективностью и личной автономией? У нас есть невиданные ранее возможности для наблюдения и оптимизации поведения рабочих вплоть до малейших деталей. Стоит ли небольшое повышение производительности того, чтобы вызвать такой стресс и напряжение у бесчисленного числа людей, что они начнут чувствовать себя как роботы?

Можно представить себе такую версию этих систем, которая собирает данные о работе, но делает это анонимизированно и комплексно, и использует их только для того, чтобы улучшить организацию трудового процесса. Такая система будет обладать какой-то мерой эффективности, за которую эти системы ценят, но при этом не будет полагаться на индивидуализированный микроменеджмент, раздражающий рабочих. Конечно, это потребует отказа от потенциально ценных данных. Потребуется признать, что иногда ценность заключается в том, чтобы вообще не собирать данные — как способ оставить место для личной автономии. Принципиальное различие, которое создает даже небольшая степень свободы, мне помог понять разговор с рабочим, недавно уволившимся со склада Amazon на Статен-Айленд, чтобы наняться грузчиком в службу доставки. Там у него тоже были сканеры и метрики, но они измеряли только то, как его команда выполняла дневную норму, оставляя на откуп рабочим распределение ролей и темп работы. «Как в раю», — сказал он своим коллегам.

Перевела Виктория Мызникова

Оригинал: The Verge 

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

5 + 7 =