引言

人工智能的創(chuàng)造、偽裝與擺脫

縱觀歷史，技術(shù)以各種方式塑造了工作。數(shù)字技術(shù)不斷為不同類(lèi)型的工作帶來(lái)種種變革，這個(gè)過(guò)程將隨著人工智能和自動(dòng)化應(yīng)用的日益增加而進(jìn)一步深化。到目前為止，人工智能已經(jīng)在人員招聘、管理、解聘等方面得到應(yīng)用，但是人們還不太了解人工智能對(duì)勞動(dòng)過(guò)程、勞動(dòng)者以及管理者會(huì)產(chǎn)生哪些更廣泛的影響。雖然大多數(shù)平臺(tái)借助人工智能來(lái)規(guī)劃工作、管理并控制勞動(dòng)者，但有關(guān)這些過(guò)程在實(shí)踐中如何運(yùn)作的經(jīng)驗(yàn)研究并不多。

目前，學(xué)界在探討人工智能和自動(dòng)化時(shí)主要存在兩個(gè)問(wèn)題。第一個(gè)問(wèn)題是，有觀點(diǎn)認(rèn)為二者介入勞動(dòng)過(guò)程的程度史無(wú)前例。機(jī)器一直以來(lái)致力于實(shí)現(xiàn)部分勞動(dòng)過(guò)程的自動(dòng)化以提高勞動(dòng)者的產(chǎn)出，其歷史遠(yuǎn)比自動(dòng)駕駛汽車(chē)或自動(dòng)化倉(cāng)庫(kù)揀選機(jī)悠久。由此引出第二個(gè)問(wèn)題，即外界對(duì)自動(dòng)化的理解往往呈現(xiàn)出二元性：要么實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，要么不實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。人們因此更關(guān)注機(jī)器（例如新型自動(dòng)駕駛汽車(chē)的效率如何），而不是自動(dòng)化對(duì)工作和勞動(dòng)者的實(shí)際影響。自動(dòng)化主要用于增強(qiáng)勞動(dòng)過(guò)程，它不是非此即彼的關(guān)系�！霸鰪�(qiáng)”（augmentation）一詞通常意為“改進(jìn)、提高”，但本書(shū)打算挑戰(zhàn)這一定義本身乃至整個(gè)概念。雖然自動(dòng)化和機(jī)械增強(qiáng)有助于改善勞動(dòng)者的生活，但是在新自由資本主義（neoliberal capitalism）的背景下，學(xué)界普遍認(rèn)為技術(shù)將簡(jiǎn)化工作并提高組織效率，而不是產(chǎn)生后續(xù)各章討論的危險(xiǎn)和風(fēng)險(xiǎn)。

在討論這些挑戰(zhàn)時(shí)，本書(shū)收錄的12篇文章，從3個(gè)方面剖析人工智能、自動(dòng)化與工作的問(wèn)題。第一部分探討“創(chuàng)造”人工智能，主要內(nèi)容包括：人工智能的發(fā)展和應(yīng)用（例如在人力資源決策方面的應(yīng)用）；勞動(dòng)者因?yàn)槌洚?dāng)訓(xùn)練人工智能數(shù)據(jù)集的“人工智能訓(xùn)練師”而成為機(jī)器的資源；就勞動(dòng)者在工作場(chǎng)所的定位而言，勞動(dòng)者似乎不是直接與機(jī)器競(jìng)爭(zhēng)，就是聽(tīng)命于具有管理者身份的機(jī)器；以及軟件開(kāi)發(fā)人員的工作。第二部分探討“偽裝”人工智能，即人工智能越來(lái)越頻繁地被用作掩蓋管理決策過(guò)程和責(zé)任的障眼法。第三部分探討“擺脫”人工智能，即圍繞人工智能和自動(dòng)化實(shí)踐構(gòu)建的系統(tǒng)，著眼于正處于發(fā)展初期的和未來(lái)可能出現(xiàn)的勞動(dòng)者抗?fàn)帯?

在數(shù)字化工作研究中，有關(guān)平臺(tái)工作和零工工作的經(jīng)驗(yàn)研究與理論研究（參見(jiàn)本書(shū)編輯在這一領(lǐng)域的研究：Woodcock and Graham，2019；Moore and Joyce，2019）已取得重要進(jìn)展，也影響到英國(guó)的《泰勒?qǐng)?bào)告》（Taylor 2017）等政府政策。除這些批判性介入外，算法治理和人工智能增強(qiáng)工具如今被越來(lái)越多地用于對(duì)勞動(dòng)者做出決策，也頻繁見(jiàn)于外賣(mài)送餐和共享出行之外的其他工作。了解在實(shí)踐中運(yùn)用人工智能的方法以及抵制人工智能的手段，成為勞動(dòng)者和研究者愈發(fā)關(guān)注的內(nèi)容。針對(duì)這些迅速出現(xiàn)的問(wèn)題展開(kāi)討論迫在眉睫，本書(shū)從3個(gè)方面剖析人工智能，為討論奠定了基礎(chǔ)。根據(jù)肖莎娜·祖波夫（Shoshana Zuboff）的推測(cè)（2015：82），問(wèn)題不在于社會(huì)發(fā)展沒(méi)有跟上技術(shù)發(fā)展，而在于掌握先進(jìn)技術(shù)的用戶（包括積極進(jìn)取的跨國(guó)公司、政府以及其他公共/個(gè)人行動(dòng)者）：一方面，這些用戶與對(duì)手展開(kāi)逐頂競(jìng)爭(zhēng)，通過(guò)大舉投資人工智能的研發(fā)來(lái)分析勞動(dòng)者；另一方面，它們與對(duì)手展開(kāi)逐底競(jìng)爭(zhēng)，通過(guò)尋求新穎、具有創(chuàng)新性的方式來(lái)盡可能地降低工資和勞動(dòng)者的代表性。

第一部分：“創(chuàng)造”人工智能

本書(shū)第一部分主要探討人工智能的“創(chuàng)造”及其在工作場(chǎng)所的應(yīng)用，收錄的5篇文章從過(guò)程、決策、變革動(dòng)力等方面進(jìn)行論述。

第1章拋出“今天的智能勞動(dòng)者何在？”這個(gè)問(wèn)題，菲比V. 穆?tīng)柛鶕?jù)自己之前對(duì)量化自我所做的研究展開(kāi)討論。穆?tīng)枏膬煞矫娣治隽诉@個(gè)問(wèn)題，一是人們期待機(jī)器具備哪種智能，二是新一代智能勞動(dòng)者的智能會(huì)因此受到哪些影響。第1章不僅介紹了這些智能勞動(dòng)者面臨的后果和所能采取的抗?fàn)幨侄�，還討論了機(jī)器對(duì)自動(dòng)化和工作場(chǎng)所監(jiān)控會(huì)產(chǎn)生哪些復(fù)雜的影響。

第2章主要討論推動(dòng)人工智能發(fā)展、押注人工智能未來(lái)的行動(dòng)者，并分析使人工智能“夢(mèng)想成真”所需的大量投資（包括資本和勞動(dòng)力）。托尼·普魯格（Toni Prug）和帕什科·比利奇（Paško Bili?）采用馬克思主義的觀點(diǎn)方法進(jìn)行分析，首先聚焦于促進(jìn)人工智能投資的資本積聚和資本集中問(wèn)題。兩人特別指出，雖然人工智能有望成為應(yīng)用前景廣闊的共性技術(shù)，但尚未兌現(xiàn)所承諾的結(jié)果。接下來(lái)，第2章討論了資本既依賴(lài)高技能和高收入的勞動(dòng)力從事軟件開(kāi)發(fā)，又依賴(lài)日益隱藏和全球分散的勞動(dòng)力訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法。結(jié)合資本主義生產(chǎn)矛盾的背景，普魯格和比利奇隨后分析了人工智能發(fā)展缺乏有效監(jiān)管的問(wèn)題。這種分析的優(yōu)勢(shì)在于通過(guò)人工智能的融資和生產(chǎn)來(lái)追溯權(quán)力與剝削的關(guān)系，指出當(dāng)前人工智能的未來(lái)看似由資本主導(dǎo)，事實(shí)卻未必如此。

第3章運(yùn)用馬克思主義勞動(dòng)過(guò)程理論的方法剖析外賣(mài)平臺(tái)使用的算法，并根據(jù)經(jīng)驗(yàn)證據(jù)著重論述勞動(dòng)者受到算法管理的體驗(yàn)。本杰明·赫爾（Benjamin Herr）指出：“為約束并控制勞動(dòng)，資本主義勞動(dòng)過(guò)程會(huì)有意識(shí)地構(gòu)建和實(shí)施算法�！钡�3章圍繞外賣(mài)騎手（配送員）的工作體驗(yàn)展開(kāi)討論，提醒人們迫切需要關(guān)注實(shí)踐中的技術(shù)問(wèn)題。以“自由的錯(cuò)覺(jué)”（Waters and Woodcock，2017）這一論據(jù)為基礎(chǔ)，赫爾分析了算法的運(yùn)作和騎手對(duì)算法的體驗(yàn)。如果希望從批判的角度分析外賣(mài)工作，就必須理解算法如何在實(shí)踐中發(fā)揮作用。畢竟正如赫爾所言，把勞動(dòng)者組織起來(lái)以提高議價(jià)能力的出發(fā)點(diǎn)是為了勞動(dòng)者的權(quán)益，而且應(yīng)該從“（他們）對(duì)工作的認(rèn)知以及工作中應(yīng)用的技術(shù)”入手。第3章為后續(xù)章節(jié)討論勞動(dòng)者的抗?fàn)幝裣路�筆，給接下來(lái)的內(nèi)容提供了重要背景。

第4章聚焦生產(chǎn)和消費(fèi)之間的重疊，以此為基礎(chǔ)剖析數(shù)字技術(shù)產(chǎn)生的影響。愛(ài)德華·穆勒（Eduard Müller）首先回顧“產(chǎn)消者”（prosumer）的相關(guān)討論，思考如何在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)監(jiān)控的背景下推廣這些討論。尤其值得注意的是，第4章重拾皮埃爾·布爾迪厄（Pierre Bourdieu）提出的“慣習(xí)”（habitus）概念，并根據(jù)監(jiān)控資本主義賦予其新的內(nèi)涵，將其運(yùn)用到組織環(huán)境中。穆勒因此指出，平臺(tái)技術(shù)使工作和休閑變得越來(lái)越難以區(qū)分。數(shù)字化方面的研究往往把權(quán)力問(wèn)題擺在突出位置，這一點(diǎn)在米歇爾·福柯（Michel Foucault）的理論中尤為明顯。而穆勒認(rèn)為，通過(guò)解構(gòu)消費(fèi)者的慣習(xí)（它在組織中扮演著越來(lái)越重要的角色），今后的研究可以從布爾迪厄的觀點(diǎn)中得到啟發(fā)。慣習(xí)的商品化代表未來(lái)研究的一個(gè)重要方向，學(xué)界因而得以從批判的角度進(jìn)一步理解數(shù)字化的變化關(guān)系。

第5章再次把注意力轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)，重點(diǎn)探討應(yīng)用于工作場(chǎng)所的人力資本分析（people analytics）。在漫長(zhǎng)的控制歷史中（無(wú)論是工作還是其他方面），人力資本分析代表“控制未來(lái)”的嘗試，把新的治理術(shù)引入其中。烏韋·沃姆布什（Uwe Vormbusch）和彼得·凱爾斯（Peter Kels）首先從批判的角度研究人力資本分析，指出這種分析方法利用自動(dòng)化和算法來(lái)篩選、分析并處理數(shù)據(jù)。兩位學(xué)者討論了人力資本分析可能應(yīng)用在人力資源管理的哪些環(huán)節(jié)以改變工作中的決策，然后繼續(xù)探討預(yù)測(cè)性人力資本分析目前的實(shí)施情況。沃姆布什和凱爾斯指出，由于包括勞動(dòng)者和管理者在內(nèi)的用戶不了解自動(dòng)化決策的過(guò)程，因此很難理解或質(zhì)疑這些決策。第5章主要討論預(yù)測(cè)性人力資本分析的局限性，特別指出這種分析方法涉及社會(huì)正�；�和強(qiáng)制，卻對(duì)工作方式的多樣性視而不見(jiàn)。兩位學(xué)者認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)權(quán)力由于這些實(shí)踐而集中在新興的數(shù)據(jù)專(zhuān)家階層，從而可能引發(fā)勞動(dòng)者抗?fàn)幓驀?yán)重的法律挑戰(zhàn)。

第二部分：“偽裝”人工智能

本書(shū)第二部分著眼于“偽裝”人工智能的相關(guān)問(wèn)題，圍繞算法和自動(dòng)化的局限性展開(kāi)討論。尤其值得注意的是，已有資本假裝應(yīng)用人工智能的先例，其目的往往是博人眼球或贏得使用這種“高大上”技術(shù)的贊譽(yù)，而幕后實(shí)際上仍活躍著勞動(dòng)者的身影。因此，第二部分相當(dāng)于通往人工智能希望之路盡頭的短暫之旅，由此拉開(kāi)了當(dāng)代學(xué)界對(duì)人工智能主張的帷幕。

第6章主要討論如何在零工經(jīng)濟(jì)中爭(zhēng)取勞動(dòng)者的同意。呂卡·佩里格（Luca Perrig）借鑒了針對(duì)瑞士本地外賣(mài)平臺(tái)開(kāi)展的經(jīng)驗(yàn)研究，他進(jìn)入5家主要的外賣(mài)平臺(tái)擔(dān)任騎手達(dá)6個(gè)月之久，并采訪了幾十位騎手和平臺(tái)經(jīng)理，還前往平臺(tái)經(jīng)理的辦公室開(kāi)展了為期1個(gè)月的民族志調(diào)研。根據(jù)這些詳細(xì)的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，佩里格再次提出布洛維（Burawoy，1979）以及其他學(xué)者提出的問(wèn)題：勞動(dòng)者為什么會(huì)努力工作？佩里格從對(duì)平臺(tái)模式的批評(píng)入手來(lái)分析這種模式在實(shí)踐中面臨的挑戰(zhàn)�？紤]到外賣(mài)騎手大多數(shù)是自雇者，佩里格認(rèn)為這種不穩(wěn)定性不利于爭(zhēng)取騎手的同意，這個(gè)問(wèn)題由于平臺(tái)工作對(duì)在線交流的依賴(lài)性而進(jìn)一步復(fù)雜化。第6章從這些挑戰(zhàn)落筆，令人耳目一新。以平臺(tái)模式如何運(yùn)作而不是資本的勝利為切入點(diǎn)，這一章對(duì)于平臺(tái)綜合運(yùn)用差異化配送費(fèi)、游戲化（gamification）、信息控制等手段來(lái)實(shí)現(xiàn)管理職能的自動(dòng)化著墨甚多。三種手段都是為了盡可能提高騎手的接單率。佩里格并不認(rèn)為算法已經(jīng)解決了這些問(wèn)題，他探討了作為市場(chǎng)中介的平臺(tái)能發(fā)揮哪些作用，分析了平臺(tái)如何利用自動(dòng)化來(lái)影響市場(chǎng)。

第7章致力于重新審視勞動(dòng)過(guò)程理論中技術(shù)變遷與勞動(dòng)自主性之間由來(lái)已久的爭(zhēng)論。比阿特麗斯·卡薩斯·岡薩雷斯（Beatriz Casas González）聚焦德國(guó)制造企業(yè)的兩個(gè)經(jīng)驗(yàn)性案例研究（作為研究對(duì)象的兩家企業(yè)分別來(lái)自電子行業(yè)和通信技術(shù)行業(yè)），探討技術(shù)中介如何影響勞動(dòng)者的控制感。岡薩雷斯發(fā)現(xiàn)技術(shù)主要有兩方面影響：一方面，新技術(shù)被納入直接勞動(dòng)控制策略，從而限制了勞動(dòng)者的決策和行動(dòng)范圍；另一方面，技術(shù)作為控制策略的組成部分，依賴(lài)勞動(dòng)者的能動(dòng)性。這些不同的變革動(dòng)力存在于同一工作場(chǎng)所，可能引發(fā)矛盾和壓力，勞動(dòng)者不得不自行解決，但他們并不認(rèn)為自己的工作會(huì)因此受到更多控制。由此引出如何理解技術(shù)中立的重要問(wèn)題。第7章強(qiáng)調(diào)，無(wú)論是了解當(dāng)今資本統(tǒng)治的再生產(chǎn)如何運(yùn)作還是如何打破資本統(tǒng)治，掌握技術(shù)如何影響勞動(dòng)者的控制感都很重要。

第8章聚焦自動(dòng)化能否獲得客戶信任的問(wèn)題，圍繞智利銀行業(yè)一個(gè)豐富的案例研究展開(kāi)討論，包括長(zhǎng)達(dá)13年的勞動(dòng)力市場(chǎng)數(shù)據(jù)、36次訪談以及為期8年的民族志調(diào)研。喬治·博卡多（Giorgio Boccardo）的注意力集中在智利銀行業(yè)的勞動(dòng)過(guò)程，后者與其他國(guó)家銀行業(yè)的勞動(dòng)過(guò)程有相似之處。他從銀行業(yè)內(nèi)部技術(shù)變遷的長(zhǎng)期趨勢(shì)入手探討自動(dòng)化問(wèn)題，然后把銀行業(yè)勞動(dòng)過(guò)程的特異性放在實(shí)踐中進(jìn)行分析。第8章重點(diǎn)討論了自動(dòng)化在銀行與客戶之間生產(chǎn)和再生產(chǎn)信任方面的界限和局限性，揭示出自動(dòng)化在實(shí)踐中的復(fù)雜性。博卡多指出，應(yīng)該將自動(dòng)化置于現(xiàn)有的權(quán)力關(guān)系中，如果工會(huì)可以改變這些關(guān)系，就能為自動(dòng)化帶來(lái)積極的結(jié)果。

第三部分：“擺脫”人工智能

本書(shū)第三部分探討“擺脫”人工智能的相關(guān)問(wèn)題，討論重點(diǎn)轉(zhuǎn)向勞動(dòng)者為抵制工作中使用的算法和自動(dòng)化而采取的新手段。第三部分之所以被冠以“擺脫”之名，是為了提醒讀者注意勞動(dòng)者為抵制技術(shù)而進(jìn)行的漫長(zhǎng)且復(fù)雜的斗爭(zhēng)。這部分收錄的文章并沒(méi)有沿襲“搗毀機(jī)器”（machine breaking）的老套路，而是致力于探討勞動(dòng)者如何抵制新的生產(chǎn)關(guān)系。抵制生產(chǎn)關(guān)系可能與抵制技術(shù)直接有關(guān)，但也不能忽視勞動(dòng)過(guò)程中對(duì)管理的廣泛抵制。第三部分各章以前兩部分的論點(diǎn)為基礎(chǔ)，圍繞構(gòu)建這些技術(shù)的方式以及它們?cè)趯?shí)際應(yīng)用中出現(xiàn)的“偽造”方面的差距展開(kāi)論述。本書(shū)由此過(guò)渡到勞動(dòng)者的斗爭(zhēng)——既包括他們的抗?fàn)幨侄�，也包括他們�(cè)谛颅h(huán)境中重塑自身?xiàng)l件的方法。

第9章主要討論平臺(tái)配送工作，亞當(dāng)·巴杰（Adam Badger）從這類(lèi)工作的悠久歷史入手來(lái)研究如何運(yùn)用各種技術(shù)管理配送勞動(dòng)過(guò)程。配送工作的平臺(tái)化既源于人工智能技術(shù)的發(fā)展，也源于股東投資的利益。巴杰根據(jù)斯?fàn)柲崛�克（Srnicek，2017）對(duì)平臺(tái)資本主義的分析來(lái)解構(gòu)平臺(tái)，通過(guò)自己深入英國(guó)倫敦配送行業(yè)一線開(kāi)展的民族志調(diào)研進(jìn)行批判性分析。他比較了兩家互為競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的配送平臺(tái)，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)生成對(duì)商業(yè)模式的重要性。田野調(diào)查的結(jié)果顯示了配送員如何應(yīng)對(duì)勞動(dòng)過(guò)程中的矛盾：為盡可能增加收入，他們往往會(huì)選擇“應(yīng)用多開(kāi)”（multi-apping），即注冊(cè)多個(gè)不同的平臺(tái)并同時(shí)登錄。巴杰指出，既要注意罷工和抗議活動(dòng)中存在的明顯抗?fàn)�，也要注意勞�?dòng)者在日常工作中質(zhì)疑算法的微觀實(shí)踐。

第10章結(jié)合勞動(dòng)過(guò)程理論和人機(jī)交互的見(jiàn)解進(jìn)行討論。有關(guān)監(jiān)視和自我跟蹤的許多批判性論述著眼于技術(shù)如何增強(qiáng)勞動(dòng)過(guò)程的管理，而瑪爾塔·E. 切基納托（Marta E. Cecchinato）、桑迪·古爾德（Sandy Gould）與弗雷德里克·哈里·皮茨（Frederick Harry Pitts）致力于思考數(shù)據(jù)采集、聚合與管護(hù)是否存在新的集體實(shí)踐。因此，三位學(xué)者討論能否“擺脫”技術(shù)的初始用途，代之以可能具有解放性質(zhì)的用途。討論內(nèi)容不僅包括技術(shù)的各種管理用途，也包括自我跟蹤的個(gè)性化用途。第10章還剖析了“逆向監(jiān)視”（sousveillance）的概念，可以視其為一種自下而上的倒置監(jiān)視，即勞動(dòng)者監(jiān)督管理者，而不是管理者監(jiān)督勞動(dòng)者。

第11章聚焦送餐工作的勞動(dòng)過(guò)程。海納·海蘭（Heiner Heiland）和西蒙·紹普（Simon Schaupp）采用以下手段開(kāi)展研究：作為外賣(mài)平臺(tái)戶戶送（Deliveroo）和食速達(dá)（Foodora）的騎手在德國(guó)6座不同城市進(jìn)行了為期8個(gè)月的參與式觀察；對(duì)7座不同城市的騎手進(jìn)行了47次訪談；開(kāi)展在線調(diào)查；分析論壇和聊天群的內(nèi)容。兩位學(xué)者收集的數(shù)據(jù)表明，雖然平臺(tái)致力于完全控制勞動(dòng)過(guò)程并實(shí)現(xiàn)騎手的原子化，但是從騎手的角度來(lái)看，平臺(tái)的企圖并未得逞。騎手之間通過(guò)面對(duì)面交流和在線交流工具保持經(jīng)常性聯(lián)系，兩位學(xué)者認(rèn)為這些交流形式奠定了團(tuán)結(jié)和集體行動(dòng)的基礎(chǔ)。為抵制原子化，騎手們已經(jīng)掌握了在勞動(dòng)過(guò)程中自組織的方法。海蘭和紹普指出，交流本身不足以培養(yǎng)集體團(tuán)結(jié)。在實(shí)踐中，集體斗爭(zhēng)源自勞動(dòng)者的自組織和激進(jìn)的工會(huì)，更傳統(tǒng)的工會(huì)隨后才開(kāi)始介入。針對(duì)人工智能已經(jīng)可以解決勞動(dòng)過(guò)程中的資本控制問(wèn)題，第11章自始至終對(duì)此持批判態(tài)度。

第12章致力于梳理外賣(mài)平臺(tái)的算法管理與抗?fàn)帉?shí)踐之間的關(guān)系。喬安娜·布羅諾維卡（Joanna Bronowicka）和米蕾拉·伊萬(wàn)諾娃（Mirela Ivanova）對(duì)德國(guó)柏林的戶戶送和食速達(dá)騎手進(jìn)行了深入的田野調(diào)查，根據(jù)收集的數(shù)據(jù)分析騎手如何“擺脫”算法。在兩人看來(lái)，算法管理給騎手的勞動(dòng)過(guò)程帶來(lái)了3種額外的壓力，即信息隱瞞、反饋機(jī)制缺失、依賴(lài)數(shù)據(jù)的績(jī)效控制方法。勞動(dòng)過(guò)程中的這些緊張關(guān)系使作為研究對(duì)象的外賣(mài)騎手發(fā)展出一系列抗?fàn)帉?shí)踐：第一，他們?cè)噲D“猜測(cè)算法”以理解平臺(tái)所做的決策，猜測(cè)過(guò)程成為騎手們共同參與的集體過(guò)程；第二，他們?cè)O(shè)法“鉆系統(tǒng)的空子”以規(guī)避算法規(guī)則；第三，他們對(duì)工作進(jìn)行重構(gòu)，在管理者（或算法）的視線之外尤其容易產(chǎn)生集體不滿；第四，他們通過(guò)集體抗議和罷工直接質(zhì)疑算法決策過(guò)程。