科技日报|用人工智能监工软件监督人工,遭遇非技术困局
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视觉中国供图
远程办公常态化催生云监工软件市场 。 近日一款名为Enaible的AI监工软件销售火爆 , 这种AI软件不仅可以盯着员工干活 , 还可以对员工的工作效率进行打分……
一场新冠肺炎疫情 , 让远程办公逐渐成为常态 。 钉钉、飞书、企业微信、zoom等视频会议类软件 , 很好地解决了远程沟通问题 。 除了视频会议软件 , 另一种云监工软件也火了 , 这种AI软件可以盯着你干活 , 看你是否“摸鱼” , 并给你打分 。 这款AI监工软件名叫Enaible , 据悉 , 全员在家办公期间 , Enaible销售尤其火爆 , 前来咨询的公司数量是以前的4倍 。 但也有批评声音表示 , 这款软件会让员工失去创造力和对于公司的忠诚度 。
收集操作痕迹 可给工作效率评分AI监工有何神通能监督员工们的工作 , 还能为员工打分?据介绍 , Enaible软件装在员工的电脑里 , 并可以在后台一直运行 , 收集员工工作中的细节数据后提供给公司 。 软件使用了一个名为Trigger-Task-Time的算法 , 算法会根据邮件或者电话 , 来判断员工要完成什么任务以及计算这些任务花了多长时间来完成 , 随后算法会根据这些数据给员工的工作效率打分 。
“我们使用的操作系统 , 都会以日志的形式对应用软件的操作流程进行记录 。 打开哪个文档、内容是什么、上网浏览哪些网页都会留下使用痕迹 。 在计算机里面装一个监控软件 , 赋予它操作系统里的很多权限 , AI监工就能把办公中操作电脑所留下的各种数据收集起来 , 进行融合处理 , 形成计算机可理解的表达 。 ”天津大学智能与计算学部教授韩亚洪解释 , 因为AI监工记录下来的数据会有图片、文字、视频、音频以及各种符号数据 , 因此会用到模式识别、自然语言处理、语音识别、数据挖掘、多模态数据融合等AI领域的最新技术 。
“AI监工最核心的部分不只是收集数据 , 其最大难度在于通过算法模型 , 对这些数据进行分析 , 从而做出正确的决策 , 也就是对员工的工作效率等进行打分 。 ”韩亚洪解释 , 这个算法模型的形成需要进行机器学习 , 具体说是监督学习 。 监督学习光有大量的数据是远远不够的 , 必须要有很多专业领域知识的积累 , 这样才能为数据本身和最后的正确决策建立起一个关联 , 形成有监督的信息 , 也就是一条条有效的训练数据 。
“什么是有效的训练数据?比如训练机器识别动物 , 我们会找很多猫、狗的照片 , 不同品种、不同形态 , 但是我们都必须为这些图片标注上猫或者狗的名称 , 这个标注就是正确决策 , 图片和对应的标签共同形成了一条有效的训练数据 。 通过对大量有效数据的学习 , 机器就可以建立起一个算法模型 , 对图片进行识别 。 ”韩亚洪举例说 。
“生成Trigger-Task-Time的算法模型 , 领域内的专家知识和领域内的数据缺一不可 。 训练这样一个模型 , 需要有很多领域内的相关知识积累和储备才能做到 , 并找到有效的知识融合方法 。 ”韩亚洪分析 , 这才是成就AI监工的核心关键 。
据Enaible官网介绍 , 这家公司的创始人拥有20年的“CEO教练”经验 。 也正是有这样的职业背景 , 让AI监工软件除了评判员工外 , 还有一个领导力推荐算法可以给老板们提供建议, 自动找出员工工作中的问题、提高效率 。
隐私无所遁形 AI被吐槽不近人情AI监工从诞生之初就伴随着争议 , 在不少员工眼里 , AI监工软件正扮演着“饭碗杀手”的角色 , 而且是不近人情的 。
员工们吐槽最多的就是“不被信任”“每分每秒被监控 , 感到很可怕”……2019年4月末 , 亚马逊就用数字监控器追踪发货仓库里拣货工人们的工作速度 , 并管理和限制员工离开岗位的时间 , 然后自动生成解雇的指令 。 员工则被这种“看不见、却无处不在”的“电子皮鞭”驱赶得疲于奔命 , 连喝水上厕所都不敢随便去 , 更别提各种隐私无所遁形 。
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