2021年2月4日，据外媒报道，电商巨头亚马逊计划在他们的送货车辆中安装AI摄像头：

AI摄像头将记录司机运送包裹全程的行为，并且会给出“分心驾驶”、“请减速”等实时反馈，摄像头搜集的数据还会被用于日后对司机的评估和分析。

亚马逊表示他们之所以想安装AI摄像头，是想“为司机提供支持，让他们在路途中更安全”。但劳工组织担心这会带来侵入性的监控，而一些司机在采访中表示AI摄像头是“令人不安”的“惩罚系统”。

亚马逊还没有决定好，在何时正式使用AI摄像头去监管、反馈和评估司机。但在现今这个数字化时代，用“数字设备+算法”监控和管理员工，已经不是新鲜事：

• 近年流行的数字化人力资源的课题中，可穿戴设备、算法管理常被HR热烈讨论。

• 2020年9月，人物期刊《外卖骑手，被困在系统里》一文，让这一课题从人力资源领域破圈，掀起了社会各界对“科技与人性”的探讨热潮。

• 疫情则为它推波助澜：根据全球最具权威的IT研究与顾问咨询公司高德纳的调研，疫情期间，超过1/4的公司第一次购买了新的技术工具，用于追踪和监控员工。

“数字设备+算法”为企业提供了“全景监控”的视野：可以精准监督员工最小颗粒度的时间利用，可以自动识别和反馈员工的负面行为，甚至能有效把握员工的情绪状态。

相比界入有限的人类管理者，它的诱惑实在太大。

但正如批评人士所担心的，AI监管的边界很难把控。它强大的“全景监控”视野是双面镜，一面是触手可及的效率，一面是悄然消逝的人心。

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AI确实能让员工无法“混日子”

作为员工人数突破130万大关的巨头，亚马逊几乎将AI监控员工发挥到极致。除了这次掀起讨论的“AI摄像头监管司机”，它还曾因“使用AI自动解雇仓库员工”遭到诸多批评。

• 2019年4月，美国科技媒体the Verge公开了一份亚马逊公司内部文件：亚马逊的仓库用AI系统跟踪员工工作进度，并精确计算工人消极懈怠的“摸鱼”时间（Time Off Task，简称TOT）。

• AI“监工”甚至可以根据实时数据，直接绕过主管，自动生成解雇指令，开除“摸鱼时间”超标的员工。

• “因为惧怕AI监工，连厕所都不敢上”，亚马逊仓库员工在采访中如此抱怨。

• 据说，每年被AI直接解雇的亚马逊员工超过10％。

实际上，除了亚马逊这样实力强劲的世界巨头，国内企业中跃跃欲试想用“数字设备+系统”监管员工的也不少：

• 2019年，南京、成都、杭州多地的环卫工都配备了智能手环，手环能对环卫工精准定位。环卫工如果原地停留20分钟，手环就会发出友好地提醒音“加油”。

• 2020年11月，浙江某科技公司给员工安设了智能坐垫，美其名曰“为了收集心跳、呼吸、坐姿以及疲劳度等数据”，但员工何时离开工位、何时情绪激动，HR都可以通过坐垫了解。

• 2020年12月，国内某车企基地办公室的员工桌位下被安装了许多人体红外传感，传感器可通过智能算法判断员工使用工位的时长。

• “数字监管”看似伴随科技发展而生，但根源却是劳资关系中生而有之的、根深蒂固的不信任。

强哥说：“混日子的不是我兄弟”。

这也是所有老板的心声。老板认为大多数员工是能偷懒时则偷懒，员工认为大部分老板是能多压榨则压榨。资方和劳方之间，仿佛在进行一场永无至尽的“猫抓老鼠、老鼠躲猫”游戏。

这场游戏最直观的争夺目标，就是劳动者的时间。

100年前，被困在产线的工人在反抗时说“所有被秒表束缚的工人，都应该拒绝加班”；100年后劳动者的工作地点从标准产线，延展至写字楼的格子间、城市间穿梭的外卖电动车和滴滴汽车，甚至是家里的书房、小区边的咖啡馆。尽管地点更自由了，但数字设备及其背后的系统，依然能牢牢锁死劳动者的“时间”。

而且，AI监管不仅能帮企业掌握员工最小颗粒度的时间效用，还能帮助了解员工每一秒的精神或情绪状态。

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AI还能掌握员工的思想状态

70年前，英国著名小说家、记者和社会评论家乔治·奥威尔，曾在代表作《1984》中描绘了这样的世界：

在被“英社”掌控的大洋国里，统治者“老大哥”和他的监控者通过无处不在的“电幕”，不仅监控人们的外在言行，还能根据细微表情和呼吸轻重，侦测被监控者的心理活动，以确认其是否在犯“思想罪”。

70年后的今天，科技发展让这种“思想监控”正在变为现实。

2020年1月，港科大、哈工程的研究者开发了一种用AI摄像头记录、分析学生情感变化的系统，系统能知道学生什么时候开始走神，能看到每个学生一整节课的“心路历程”。

浙江金华某小学还将该技术运用于真实课堂：为学生佩戴了一个状如“金箍”的黑色头环，戴它上，传感器会通过三个电极检测到佩戴者的脑电波，从而评判学生是否集中注意力并打分：专注时亮红灯，走神时亮蓝灯。评分每隔10分钟，就发送一次到授课教师的电脑，并同步至家长微信群。

由于反对声音太过强烈，这种教学监控被取消了。

在企业中，管理者也并不止步于掌握员工的显性的时间利用，还想“深入了解”员工的一切，包括每一秒的精神或情绪状态，是否处于最佳“效力”状态。

任何小动作，机器都知道：滴滴2017年研发了一款叫“秘诀”的安全系统，它可以通过综合分析手机传感器、陀螺仪、GPS等信息，从疲劳驾驶、超速、急加速、急转弯、急刹车、分心驾驶六大维度检测司机的驾驶行为。如果司机行车时打开其他同类App，手机屏幕就会提示“分心驾驶”，并给予最严重的扣分。

情绪焦虑了，机器也知道：专注于员工敬业度的人工智能HR分析平台inFeedo推出了聊天机器人，该机器人会定期和每位员工聊天，还会根据聊天内容产生相应的报告。如果发现员工存在情绪异常或急需要处理的问题，就会通知相应的主管或HR。

疫情期间，电子游戏制造商EA首席人力官Mala Singh和她的团队不仅忙于为居家办公人员配备办公桌、计算机甚至降噪耳机，还尝试以数字方式监控员工的情绪，尤其是焦虑情绪。“像EA这样的创意企业中，对家庭的焦虑会让他们无法实现有效率的工作”，她解释说。

想要离职？机器比主管更早知道：AI预测员工离职已经不是什么新鲜事，而且据说准确率越来越高。2019年4月，IBM首席执行官弗吉尼亚·罗曼提（Virginia Rometty）在纽约举办的CNBC“劳动人才+HR”峰会上公布了一个令人震撼的数据：IBM用AI预测员工离职准确度95%，通过“预测减员计划”节约了近3亿美金。

这一技术在谷歌、日本Solasto、瑞士信贷银行、霍尼韦尔、腾讯、百度等公司也获得了较为广泛的应用。

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AI监控员工，或将被立法

对于企业来说，能够“深入了解”员工的一切，诱惑力实在太大了；而科技发展则为企业提供了拥有“全景监控”视野的可能：可以精准监督员工最小颗粒度的时间利用，可以自动识别和反馈员工的负面行为，甚至能有效把握员工的情绪状态。

这样的“全景监控”视野的最大诱惑在于，它不仅能够为企业带来触手可及的效率，还似乎能够简化管理的复杂化——管理是科学，更是艺术，需要依赖人的经验和直觉，依靠道不明说不请的“悟性”，无法去精准定量。但现在不一样了，听算法的就可以了！

但真的是这样吗？

首先，从企业效率角度，AI并非坏东西，但一定要对它的应用边界进行规范。

2021年2月10日，哈佛商业评论发文引用了高德纳关于“企业应用数字设备监管员工”的调研结果——“信任所在企业能为自己保护隐私的员工不到50%，44%的员工没有收到关于数据收集的任何信息“。

高德纳预测，2021年，国家和地方政府一定会推出各种新的法规，来限制企业利用数字设备对员工的追踪行为。

其实，企业启用数字监管的初衷也许并不坏：前文的环卫工的智能手环，能在环卫工遇到危险或紧急情况时提供一键呼救服务；疫情下，通过数字设备了解员工精神状态，可以帮助人力资源部门及时疏导员工因居家办公产生的焦虑情绪；各类可穿戴设备产生的大数据，能帮助人力资源部更好的诊断组织。

但如果没有对其应用边界的规范，企业非常容易越过“合理关心与尊重隐私”的界限，将其用于对个体的微观监控——哪怕只是用了一次，就能打破员工对组织的信任，就会引发员工对它的竭力抗拒，比如人力资源部将算法预测到的“某位员工可能想离职”的消息告知其部门经理，这位经理再因此找上员工“谈心”。

其次，算法管理并不能取代传统的管理。

管理面向的是人，而人是动态的、复杂的，即敏感脆弱，又弹性可塑。管理的本质，是要通过激发人的善意和潜能，去使组织获得绩效和生机。这一切，并不能通过算法去精准计算。

现今的环境更和以往大大不同了：商业环境变得越来越VUCA，大多数工作必须依靠创造性去实现增值，而新一代的劳动者更加愿意遵从内心的声音，而非简单屈从组织的权力体系。

所以，今天，管理更加需要回归“尊重人性”的基本逻辑。

我们今天的管理不再只是监测和提升显性的效率，更需要通过激发人的内在驱动力去提升隐性的组织效能。盖雅学院在《人力资源管理趋势：2020十大关键词》一文中，在关于“对抗倦怠：原子化时代发现工作的意义”这一关键词解读中，为企业提供了改造工作意义，调动员工内在驱动力的五条建议。

• 高度透明：透明不仅在于员工之于企业，更在于企业之于员工。当组织中掌握信息成为一种“特权”时，会大大消解人们对工作的热情，所以请主动将企业和管理者的信息，也向员工透明公开吧。

• 理解业务：只有让员工真正理解业务，才能让他看得见工作的意义。（沃顿商学院管理学教授亚当·格兰特曾做过一次实验，当呼叫中心的员工有机会了解他们的服务对终端客户的影响时，工作效率会提高171%。）

• 兴趣匹配：让合适的人做合适的事，只有兴趣和能力，与岗位高度匹配，才能唤起“心流”。

• 自我管理：自主是人与生俱来的需求，在这个时代更日益强烈。管理要从“命令与控制”的强硬武器，转化为“授权与赋能”的弹性管理。

• 参与领导：为每个人创造参与组织成长的机会。要确保声音都能被听到，意见都能有机会被采纳。

• 相比通过“数字设备+算法”去“深入了解”员工的一切，真正看见人、发展人、激活人更加重要。