当你的工作被公司全部监控,这会不会是一件好事?

生活

2019-06-27 10:20

早起上班打卡,进入工作状态,瞎侃半小时,午餐时间到,聚众聊八卦,午觉没睡好,下午打盹半小时,领导丢来一堆事,晚上加班,下班,看手机,睡觉。

这是很多上班族的日常一天。

如果这一切都被公司监控,上司能知道你白天有「摸鱼」或晚上在加班,知道你整天的工作、生活,甚至身体状态,这会是一件好事吗?

▲ 图片来自:unsplash

你的工作将由手机和手环评定

现在,手机和手环已经可以做到这一点了。

一种新的移动感应系统能通过这两个工具,对员工的工作水平进行智能分类,评定高绩效和低绩效的工作者。

▲ 图片来自:belchonock / Depositphotos

具体来说,该系统包含了一个名为 PhoneAgent 的应用程序,由新罕布什尔州达特茅斯学院的 Andrew Campbell 教授开发,配合智能手机自带的传感器,应用程序可以持续监控员工的身体活动、地理位置、手机使用情况、环境光线等。

而当蓝牙连上可穿戴设备,就可以检测到你的心脏功能、睡眠质量、压力水平和卡路里消耗。蓝牙位置信标还能反馈出你的工作时间和休息时间,以及你离开每个位置的频率。

然后,手机、手环的数据都会被传到公司的云服务器内,已经被训练识别员工不同信息的机器学习算法将对此进行处理,并作出最终的绩效评定。

首先,你加班就不用再担心没人看见,自己的优秀表现也不会再石沉大海了。

这不仅能帮员工优化绩效,调整生活,找到自己最佳的工作状态,还能让公司告别传统手动操作的「员工自我评估」,系统也不会带有任何偏见地评估每个人真实的工作表现。

达特茅斯计算机科学教授安德鲁坎贝尔表示

这是通过被动传感和机器学习提高工作性能的开始。这种新的反馈形式,既能让公司受益,也可以帮助那些希望提升业绩的员工。

这也是第一次使用移动传感技术来对不同行业的工人进行工作高低水平的分类。

据报道,通过一年内对全美的 750 名工人进行测试,发现该系统能够区分各行各业的人们的绩效水平,准确率为 80%,随着系统的进一步发展,这个数字还会增加。

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研究结果证明,工作表现好的人一般会降低手机使用率,体验更长的深度睡眠时间,身体也更加活跃、有活力。另外,高绩效的主管明显移动地点较多,而高绩效的非主管周末会花更多时间在工作上。

你或许已经开始觉得,这真的能帮你更好地完成工作绩效,最终实现完美地工作了。

但事实恐怕也并不如想象中完美,是技术就有它的两面性存在。

工作被监控的黑暗面

在工作被全面监测的同时,哪怕你出一点篓子,或者偶尔懈怠或放飞自我,那么你的工作也会以同样刺眼的方式呈现在台面上。

就像被扔到了公司手中的放大镜下。

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值得注意的是,就算在「放大镜」下,数据监控也不能监测出人在工作时无法量化的部分。

比如,你为了让自己写作灵感更开阔,看了好一阵玄幻小说;为了后续和商务部领导讨教,你陪他喝了很久的酒…… 这些事还夹杂了一些人性之间的微妙,难以用具体的数字衡量。

但是在数据的审视之下,用于这些地方的时间将毫无意义。

还有个硬件问题也无法忽视,就是我们无法保持信息的准确性。每一台智能手机和可穿戴设备不一定都能在同等水平下监测,往往只是因为它们的型号和技术规格不同,都会产生差异化的结果。

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而最让人们觉得担忧的,还是数据被掌控的恐慌。

数字技术让监控变得空前地便捷,精细的监控水平也将造成群体性的焦虑。

亚马逊曾经试图通过可穿戴设备监测改善员工工作。它准备用一种「追踪腕带」的超声波脉冲来监测库存、简化工作流程,员工戴上腕带后就能解放手和眼睛,在把货物放出错误箱子时腕带就会发出震动。但同时这些可穿戴设备也能收集工人大量个人信息,包括他们何时去洗手间、一天中什么时候放慢了速度、停下来休息的频率等等。

虽然亚马逊已经获得了「追踪腕带」的两项专利,但最终还是没有实行。

因为每个员工都有不同的工作状态,甚至包括一些有工伤或残疾的员工也会明显动作比其他人更慢,但工作结果并不一定更差。这会让所有工人都处在同一评判标准上,并且加剧员工「为工作而工作」的焦虑情绪,历来以高压工作环境著称的亚马逊,招聘和留住员工将变得更加困难。

▲ 图片来自:tellerchina

但今年亚马逊还是被 The Verge 曝光,称他们获得的文件显示亚马逊利用计算机系统,自动跟踪数百名未能完成生产指标的配送中心员工,并解雇他们,引用的信中原文是:

亚马逊的系统跟踪每一个员工的生产率,并且会自动生成任何关于质量或生产率的警告或终止,而无需上级的输入。

尽管亚马逊发言人后来反驳了 The Verge 的报道,表示他们不会在员工没有得到最佳培训前辞掉员工,但无论如何,这一剂警示针已经朝人们打过来了:

我们真的可能会在数字监控下,变成一个个没有感情的工作机器,还被机器干掉。

▲ 图片来自:unsplash

「尺度」是最终答案

一些分析家认为,到 2022 年,数据分析行业的价值能超过 10 亿美元

从日常信用评分,到网络数据监控,再加上 AI 和大数据时代的快速发展,这或许意味着,我们可能无法避免交出个人数据,并让这成为我们日常工作的一部分了。

▲伦敦萨默赛特宫的数据大爆炸展. 图片来自:getty images

如何通过手机和手环监测提高工作效率,解决工作问题,完成工作成果,并将工作、生活、身体更好地协调统一,智能系统或许能给我们更好的答案,但更值得思虑的是:

哪里才是员工被监控的底线?隐私的范围由谁决定?数据就算承诺不被用于工作外的其他途径,被窃取的风险谁来保障?

只是对公司来说,员工的价值是以「给公司带来风险的大小」来评估的。

收集数据的一个终极目的,很大程度上就是为了预测员工的最终去留。 《未知中的自我量化:工作、技术与影响因素》一书的作者 Phoebe Moore 也表示:

数据收集正在改变雇佣关系、人们工作的方式及预期。

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而监控确实能更多地解决各类让公司头疼的管制问题,比如工作量评估、工作空间规划、系统优化管理等等,据 BBC 报道,致力于收集分析各种数据的公司 Humanyze 的总裁 Ben Waber 表示,他的数据评估服务能帮公司客户省下数百上千万美元,甚至节省几年成长的时间。

总的来看,在公司和员工的不同角度,或许「工作监控」或许都存在一定的利弊,对于新的技术,或许把握好实现它的「度」,把公司期望和员工受益的共同圈子划出来,或许才是理性的做法。

在无法用「度」判定的道德层面,人们依然应该紧握选择权,而不被技术之害所左右。

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当然了,如果公司依然无法控制挖空员工的信息,员工也无法忍受越来越多的数据被监控夺走,还有一个未来方案就是:

当员工真的都变成机器人,就不会再有监控的担忧了。

题图来自:unsplash

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