斯蒂芬·诺曼丁被解雇了，作出这个决定的是一台机器。

　　今年63岁的他是一位快递司机，隶属于亚马逊公司一个众包配送服务平台。在美国凤凰城，他做这份工作已经有4年了，直到去年10月，他收到了一封通知被解雇的邮件。解雇他的原因是，“个人评分已经低于亚马逊的规定分数”。监控系统发现，他没有按要求完成亚马逊的快递送达工作。

　　他承认从去年8月起，自己送快递有延误，但声称这一切都无法控制。其中一次，他在根据系统指令，清晨到达送货地点，却发现公寓还没开门，用户电话无法接通，自提柜也因故障无法使用，无奈之下他只能将包裹退回分拣中心。此后，他的评级越来越低。

　　这套高度自动化的人力资源系统至少从2017年起就在亚马逊物流仓储平台投入使用。2019年，美国一家科技媒体声称获得了一份曝光文件，显示在2017年8月至2018年9月期间，有数百名员工因为“工作效率低”而被系统自动解雇。

　　这套系统可以对数百万注册兼职司机进行评估，将每个人评级为：非常好、出色、一般和有不合格风险。无需经过人工操作，只要根据监测数据，它就可以自动生成警告和解雇指令。上厕所、喝水，都算“摸鱼”，一旦生产效率低下，系统就会警告。一些在仓库区工作的员工声称，他们为了不被解雇，尽量避免上厕所。

　　由一行行代码构成的系统正在支配我们的生活，这事儿一点也不新鲜。去年，南京某区要求环卫工人佩戴智能手环定时“加油”的新闻热度尚未冷却；某互联网大厂在厕所顶部加装计时器监督如厕的新闻又引发争论。就在不久前，我打车时，司机师傅还向我吐槽，自己因为生病两个月没出车，就被系统自动降了服务分，只能接别人不要的单，申诉无门。

　　美国一家市场调研机构2018年的一项调查发现，一半的大公司已在使用高自动化管理系统来管理员工，包括收集分析他们的信息、生物识别数据以及监测他们如何利用时间。这种情况在疫情蔓延期间愈演愈烈。

　　比如在孟加拉国，一名远端工作的网络工程师不得不长时间坐在电脑前，因为一个程序每过10分钟就会给他拍张照片，以确保他没有“摸鱼”；一名呼叫中心的工作人员学会在接听电话时频繁说“对不起”，以便通过一个监测员工是否具有同理心的人工智能系统测试。

　　这一次，我们直观地看到，系统权力一再升级，它直接接管，无需汇报，就拥有“生杀大权”。

　　一旦解雇程序开始执行，机器会快速高效下发每道终止指令，让你措手不及。2018年，一名互联网公司员工Ibrahim Diallo在博客上发文抱怨，一天早晨上班，他突然没法刷门禁卡、用停车场，登录不了工作软件。从上级主管到直管经理，没有人清楚这一切为何发生，直到他们收到一封内部邮件，称该员工已被解雇。

　　一头雾水的他们准备向技术团队了解情况，不巧的是，此时解雇程序正在逐步升级——电脑自动重启，清空了所有数据；保安前来，称根据指令要把他送出大楼。他不得不先收拾东西回家。

　　直到3个星期后，他才得知解雇原因：他的前任经理被裁员时，忘了为他的合同续约。当机器接管一切，合同到期，他也被扫地出门了。尽管错误厘清，但他又得经历一遍繁琐的入职程序，感到身心俱疲。

　　问题不在机器，而是在机器背后的人。 “雇用大量管理人员来控制每个工人的一举一动，成本非常高昂。”美国一家科技媒体记者分析，因此大公司转而采取另一种策略：大量低薪、容易被替换的工作使用兼职或合同工；而高薪雇用一批人，为高层设计自动化管理软件。

　　这种趋势容易走入一种困局——为了最大限度扩大体量、减少成本，公司将其将庞大的业务外包给算法，让数百万人在机器统筹下。但另一方面，当一个统一系统来管理如此庞大的体系时，势必要牺牲个体的个性化和灵活度，一套统一的标尺不允许更多声音，若不服从，等待的就是被抛弃的命运。

　　“当公司过于关注人工智能和监控技术时，他们可能不会探索其他可以提高生产力的领域，例如创造新任务或开发新产业。”美国麻省理工学院经济学教授达龙·阿西莫格鲁认为，更危险的是，以往会有组织为这些运送包裹的员工争取福利和稳定的薪酬；如今，随着零工经济的兴起，这种情况越来越少。这些合同工看似“在为自己打工”，实则成为“原子化的个人”，无法对抗庞大而隐形的系统。

　　亚马逊这套监管系统并非生来如此。一位知情人士在接受彭博社采访时透露，最开始时，系统未考虑现实因素，为司机设定的送货时间太紧张。司机希望能够保住工作，不顾困难地接单。最后因大规模评级下降，他们才发现了其中的问题。