【腾讯科技编者按】BackChannel网站本周刊文称，众包平台正在快速发展，以往对专业技能需求较高的工作也逐渐被众包模式所覆盖。然而目前，众包工作的报酬极低，而众包工作者很难看到职业发展前景。另一方面，人工智能的发展也很可能将使大量的众包工作不复存在。

以下为文章全文：

加拿大温哥华。哈里·K（Harry K.）坐在自己的桌边，盯着屏幕上涂黑的漩涡和圆圈图形。每隔几秒钟，他就会点击鼠标，在图片上添加荧光点。1分钟之后，另一张新图片就会出现在他眼前。

哈里处理的是关于乳腺癌细胞的照片。这项工作很辛苦，但难度不大。他表示：“这就像是玩电子游戏，需要给某些点标上颜色。”

哈里在众包平台CrowdFlower上找到了这份工作。以往，标记照片中细胞的工作会由病理学家来完成，而病理学家的起步年薪通常约为20万美元，相当于时薪约80美元。相比之下，哈里标记5张照片的报酬只有4美分，而他完成这些工作需要2到8分钟。他的时薪只有约60美分。

确实，哈里没有能力完成病理学家所要求的大部分工作。然而在进入2016年之后，某些技能性较强的工作也开始被众包模式覆盖。目前距离亚马逊Mechanical Turk众包平台的推出已有11年时间。发明这种模式的工程师提出了大胆的设想：将完整的工作任务分解成为小块，让全球任何地方的任何人都可以在线从事这些小块的工作。他们认为，如果有技术能将复杂的流程成本降低至1/100，那么将可以得到迅速的传播。

或许未来几年内，软件将会“吞噬”这些工作。科技行业正在关注人工智能将如何影响就业市场。然而目前，众包的影响力和规模都在不断扩大。

未来还有哪些工作会被众包？答案或许是医生、经理和教师。

众包的起源

亚马逊于2005年推出了Mechanical Turk。这一服务在上线后迅速风靡。在众包平台上，企业可以发布简单的工作任务（这被称作“人类智慧任务”），而全球需要求职的人群可以接受这些任务，并获得不多的报酬。Mechanical Turk是首个这样的平台。被称作“Turker”的求职者可以自行挑选从事什么样的工作，以及工作多长时间。可选的工作包括检查网站上信息、分类图片，或是回答调研问题。

众包平台zCrowd首席产品官伊萨克·尼科尔斯（Isaac Nichols）曾供职于Mechanical Turk团队。该团队最初的意图是利用众包工作者清理亚马逊的数据库，从照片中提取信息，以及完成CD和MP3的上架。他表示：“我们需要大量人力来从事这些工作，但招聘和工作季节性问题很复杂。”

亚马逊意识到，如果该公司面临这样的问题，那么数字生态系统中的其他公司也会面临类似问题。“Mechanical Turk的开发从头开始，定位是一款外部工具。”尼科尔斯表示。不久之后，更多众包平台开始出现。CrowdFlower创始人卢卡斯·贝瓦尔德（Lukas Biewald）表示：“如果你有一项任务，而世界上的任何人都可以去做，那么可调动的人力将是无穷的。”如果你需要在电梯里向风投介绍自己的这类概念，那么可以说，众包就是脑力劳动版Uber。

目前，数十个众包平台提供了多种多样的简单工作，而全球有数百万人在这些平台上接受任务。去年，摩根大通研究所分析了630万客户的匿名化账户信息，发现有超过26.5万人从在线平台获得收入。这其中包括所谓的资产平台，例如Uber和Airbnb。这些平台鼓励用户利用自己的资产去赚钱，给约3%的美国人带来了收入。相比之下，通过众包平台获得收入的美国人占比只有约1%（约300万人）。

不过，众包模式的发展速度相对更快。过去3年，从事这类工作的人数增长了超过10倍。从2012年至2015年，众包工作者的总收入甚至上升了54倍。大部分人从事众包工作最初只是为了补贴家用，或是在全职工作以外去打发时间。然而一旦开始，他们就会希望越做越多。Uber司机和TaskRabbit平台上的工人通常需要付出体力劳动。与此不同，数字工作者可以在咖啡店，或是全球的任何地方去赚钱。与Upwork和Elance等平台上的设计、写作和编程工作不同，大部分众包工作并不需要额外技能，或是完成特定培训。克林顿政府的劳工部长罗伯特·雷奇（Robert Reich）表示，这些工作者“完全可以被替代，雇佣他们只是为了可靠性和低成本”。科技行业人士有时会用更接地气的一个形容词：人肉机器。

枯燥乏味的工作

将某些事情的成本降低至1/100意味着，或许有很多人将因此收入下降。少数病理学家或许需要重新接受培训，这并不是大事。然而，类似哈里的劳动者每小时只有60美分的收入。2010年，纽约大学的研究人员计算得出，Mechanical Turk平台上劳动者的工资中位数为时薪1.38美元。尽管某些众包工作者表示，他们每小时可获得5到12美元，但仍有很多人的收入不到美国联邦最低工资标准，即7.25美元。（这一标准不适用于独立的劳务外包者。）

例如，近期加州大学洛杉矶分校的一份工作启事显示，参与者需要完成一份45分钟的调查，但报酬只有1.13美元。这相当于小时收入1.50美元。如果某些问题的回答不正确，参与者还有可能拿不到报酬。此外，这样的报酬也在下降。

俄亥俄州一名34岁的法律文件处理专家塞拉娜·温特（Serana Winter）表示：“当我刚开始从事法律类众包工作时，每份文件的价格为25美分，而目前这一报酬已下降至每份15美分。以往我只要处理4份文件就能拿到1美元，而现在要处理7份。”

她估计：“如果幸运的话，那么我工作8小时就可以赚到30美元。”温特使用的众包平台是zCrowd。zCrowd在Mechanical Turk的基础上加入了工作流管理系统。她常常每周几天8小时的倒班工作。与此同时，她也在攻读健康专业的学士学位，因此弹性工作时间对她来说很合适。

zCrowd创始人尼科尔斯承认，报酬的情况很微妙。“困难的是，你看到的是平均数，但每项工作都略有不同。我们常常看到劳动者每小时只能获得7到9美元的收入。我想支付更高的报酬，但客户愿意支付的费用存在上限。”

为了更好地理解这些数据意味着什么，我决定亲自尝试一下这些工作。结果表明，成为一名众包工作者完全可以在早饭和午饭之间完成。

我注册了哈里正在从事的乳腺癌筛查工作。加入CrowFlower需要花几分钟时间。随后，我研究了服务条款。与所有众包平台类似，CrowdFlower指出，我需要放弃从事这些工作时产生的知识产权的所有权，而如果工作发起者不喜欢我的成果，那么我可能就无法获得报酬。最重要的是，条款明确指出，我并非CrowdFlower的雇员、合伙人、授权经销商，或是销售代表，而是独立的劳务外包者，需要自行处理纳税和社会福利事宜。

这项工作本身就像是参与病理学课程的期中考试。我接受了培训，从而更好地理解即将从事的工作。实际上，我需要去观察一些照片，看看上面是否存在褐色细胞，并在每个这样的细胞中心打上点。这些细胞有着不同的外形和大小。我被告知应当避开蓝色的细胞和深褐色的斑点。

这听起来像是简单的智能手机游戏，但相对于《愤怒的小鸟》，我并不擅长这样的任务。我将一些背景漩涡错误地认为是细胞，并且很难分辨出挨得很近的斑点。在某些图像中，细胞数量非常多。我要点击几十次才能挣不到1美分。最终我通过了测试，可以从事有报酬的实际工作。

然而，实际工作似乎更困难。相对于测试中的图像，真实图像更模糊，我只能随机点向图像上的小点。我感到抱歉，因为我可能将一项医学研究弄糟。然而系统很快发现，我未能答对实际工作过程中的一些“简单”问题，并将我踢出了系统。我工作了约半小时时间，但却一无所获。

哈里也感到同样失望。他表示：“我只会从事少数任务。有些工作非常繁琐，但报酬只有4美分。”哈里于2010年离婚，因此背上了沉重的法律和子女抚养账单。他表示，自那时以来，他已经完成了超过2.5万项众包任务。实际上，他在加拿大一家大型包装公司也有全职工作。他表示：“如果我有机会不做全职工作，而是做众包工作，那么我会这样做。这些工作很灵活，例如检查亚马逊网站上的商品信息是否准确。目前，我知道耳部感染是什么样，以及乳房切除术细胞分析是什么。我要吸纳所有这些知识。”

作为乳腺癌细胞标记工作的发起者，安德鲁·贝克（Andrew Beck）教授表示，他根据CrowdFlower的建议设定了报酬。“我们可以基于已完成工作的反馈信息去调整报酬，让我们和众包工作者都满意。”

对于这项工作，约1/3的众包工作者在接受了最初的测试之后失败。在通过测试的人群中，又有1/3在过程中被淘汰，最终一无所获。剩下的2216名众包工作者在472小时的时间里标记了超过240万个细胞核。没有任何人去问他们，他们对收入是否满意。

不合理的收入

因此我决定去问问他们。我想要知道，为何有人愿意为了如此少的报酬去从事这些工作，以及他们是否感到自己被剥削、被压榨。

随机寻找有代表性的匿名众包工作者并不困难。我在亚马逊Mechnaical Turk发起了自己的众包任务。我愿意向25名众包工作者提供1.5美元，要求他们回答关于众包工作体验的十几个问题。我试图避免其他工作发起者常见的错误。我提出的问题不会识别这些工作者的身份，而我设定的工资远高于联邦最低工资标准。最后我也会问他们，我支付的报酬是否合理。

亚马逊会记录这些工作者完成任务的时间，并计算平均工资。我发起的工作时薪相当于9.42美元。所有受访者都对我表示，这样的报酬是可以接受的。实际上，这一数字略微高于他们认为的合理工资的平均数：9.24美元，而他们给出的回答为3美元至15美元不等。这些众包工作者中包括13名男性和12名女性，均来自美国，年龄从20岁出头到60多岁不等，其中既有高中辍学生，也有高学历者。其中一些人每周通过众包工作赚不到50美元，而大部分的收入为几百美元。其中有两人表示，他们每周在网上可以赚到500美元。其中大部分人已经完成超过1万项任务。

这些人从事众包工作的原因五花八门。有些人是为了偿还助学贷款，另一些人是为了赚钱度假。一名女士需要赚钱，为自己残疾的儿子做治疗。一位农民则在放牧时从事这些工作。还有一名退休的老人表示，这项工作很有趣，每天能打发三四个小时，同时赚到一些钱。

共同之处在于，他们都很关心报酬。近一半的人表示，众包工作很少或从未提供过合理的报酬。有多出一倍的人认为，报酬是在下降，而不是上升。一名受访者表示：“一些工作发起者以往提供了合理的报酬，但在他们意识到有人愿意为了更少的报酬而从事这些工作时，他们也下调了报酬。”

（我也发起了规模更大的一项调查，询问209名众包工作者，他们的实际收入是多少。他们报告的平均收入为时薪3.25美元，而有1/3的人收入不到3美元。只有不到1/10的人时薪超过了7美元。）

有人认为，他们的竞争对手并不是其他人，而是机器。来自佛罗里达州一名27岁的工作者表示：“我所做的一些工作可以很容易被自动化。工作发起者可以自行决定是用计算机去完成，还是用人工去完成。如果他们发现，自动化的成本更低，那么他们就可能会这样做。”

或许，机器能更好地胜任这些机械化的工作。在发达国家，数十万制造业工作岗位已被生产线机器人所取代。目前，众包工作者常常从事图像识别和翻译的工作，但人工智能研究员正在瞄准这些领域。例如，一家名为Mirandor的创业公司让众包工作者将5万张照片标记为“裸体”和“非裸体”。该公司的深度学习软件会利用这些照片进行学习。在学习完成后，人工将不再必要。（这类工作实际上更适合自动化，软件可以自动识别社交网络上的色情和暴力图片，从而避免不当内容被人看到。）

尼科尔斯表示：“算法将会承担其中的部分工作。”贝瓦尔德也表示：“这是一个缓慢、稳步的过程。我们正看到，人们不断将少量工作转移至自动化系统。”

另一家众包平台WorkFusion副总裁亚当·德文（Adam Devine）的说法更直接：“如果某人的工作就是阅读信息，或是简单地输入数据，那么就完全没有未来。”例如，WorkFusion的一家客户需要处理不同国家银行之间的支付记录。这些文件来自全球银行，而形式包括电子邮件、电子表格、PDF，甚至传真。众包工作者需要完美地抄录这些信息。德文表示，其中任何一个错误都可能导致数亿美元的损失。

德文表示，在WorkFusion平台上，人工可以训练算法，而算法所犯的错误可以由人工来修正。因此相对于单纯使用人工，使用WorkFusion平台能带来接近完美的准确率，同时成本只有1/5。随着计算机变得越来越智能，机器难以辨认、需要人工处理的字迹和数字将会越来越少。德文表示：“这些工作者甚至并不知道，他们所协助开发的界面未来将使他们的很大一部分工作不复存在。”

众包的未来

不过，这并不意味着众包将走向消亡。谷歌(微博)人类和机器智能科学家普拉文·帕里托什（Praveen Paritosh）估计，在Mechanical Turk平台上发布的任务（目前每天有60万项）只占整个众包市场的5%。

他表示：“Mechanical Turk平台上的这些短期工作带来了经济活动，但从长期来看无法持续。可以持续的是使众包随计算机技术一同发展，这将为更多的技能、教育和培训创造空间。”

普里托什预计，通过这样的良性循环，众包工作者将可以获得更高的报酬，从事更有趣的任务，平台则将获得更多佣金，企业也将可以节约成本，而人类将可以领先于计算机一步。

例如，Udacity就某些高科技专业提供了短期的“微型学位”。该公司会支付每小时50美元的费用，让众包工作者去评判学生们的项目。Udacity副总裁奥利佛·卡梅隆（Oliver Cameron）表示：“对我来说，这就是，我愿意为了多少钱去工作？我们需要提供比Mechanical Turk和其他平台更高的报酬，因为我们希望吸引最优秀的人才。如果有许多人提交，那么这50美元可以变成60或75美元。”

这些评判者大多也是Udacity的毕业生。他们对获得的报酬感到满意。居住在克利夫兰的一名自由音乐人尼可拉斯·戴维森（Nicholas Davidson）为入门级编程和网页开发项目打分。他表示：“我感觉报酬很好。这种按需工作是我可以长期从事的。我可能会希望某些稳定的全职工作，但这项工作可以帮助我成长。”

在zCrowd，同行评审系统使有经验的众包工作者可以监督新手的工作。高级员工可以提供个性化反馈，并推荐最优秀的员工成为评判者。尼科尔斯表示，他开发的系统能“众包地自我管理，通过在非结构化环境之上加入最佳管理行为，培养出中层经理”。

这一系统看起来似乎能够正常运转。尼科尔斯设置了一项测试性工作，让500名工作者去判断，某一MP3歌曲是否模仿了另一首。他将zCrowd的同行评审系统与传统模式进行了对比。例如，在实际工作中插入测试问题，或是将同一工作分发给多名工作者。结果表明，同行评审带来了高质量的结果。

塞拉娜·温特曾在几年时间里在zCrowd上为他人的法律类工作进行评判及协调（报酬同样为每小时3到7美元）。她对此有着复杂的感受。她表示：“这带来了满足感，但报酬也应当比工作本身更高。这要比完成任务更难，例如确保每个逗号都在正确的地方。当我们解决争议时，这就像是管理类工作。”

尼科尔斯认为，如果众包工作者的感受是成为大公司的一部分，能学到新技能，那么他们将会更喜欢这样的环境。他表示：“看看所有公司的架构，总会有上升通道的存在。随着人们的发展，他们也将获得更高的报酬。在众包的基础上，我们也应当建立类似架构。我希望看到，未来某天，有人可以在众包平台上找到职业生涯：可以在任何时间、任何地点工作，并利用自身的经验获得更高的报酬。”

谷歌的帕里托什看好这种以人为本的众包模式。他表示：“你使用技术和平台去互联及通信，但实际上你所建立的仍是人际的组织。”

科罗拉多大学波尔德分校的铃木良（Ryo Suzuki）也试图实现这一目标。他开发了名为Atelier的“微型实习”平台，向有经验的程序员提供报酬，让他们在持续一周的电商编程项目中指导新手。在最初的测试中，对Atelier的更多使用带来了更高的工作质量，而实习生则报告学到了新技能。随后，这些众包工作者可能会选择参与在线职业教育平台，例如Udacity。帕里托什认为，将在线教育与在线工作结合在一起可以给贫困人群，以及发展中国家的人们带来帮助，使他们获得报酬更高的工作。

不过，这样的乌托邦式理想很难被当前的众包工作者接受。在连续多年乏味工作、极低的薪酬，以及缺乏专业认可度的情况下，剩下的工作者只会机械地工作，拿到少量的报酬，随后回归自己的线下生活。来自肯塔基州一名50岁的众包工作者表示：“通常我对某项工作会一直做到厌倦，随后退出。”

在我的调查中，一些人表示，他们在工作过程中学到的技能包括打字、研究和编程等，然而只有1/4的人士表示，他们希望更多地从事这些在线工作。尽管有些人渴望从事更有趣的任务，但他们也并不期待通过这些工作去发展自己的职业。居住在威斯康星州的一名38岁工作者表示：“我喜欢更具挑战性的工作，但这些工作可能没有足够的报酬。”

一名28岁、获得硕士学位的纽约居民认为，众包使她获得了些许新技能。“然而我不会说，我从中获得了任何现实世界的技能。”或许这是真正的危险所在。日趋复杂的系统让医生、律师、教师和经理人的某些日常工作更容易被分解，但最顶层的技能仍然很难被众包。

我们正走到众包的转折点。在一种可能的情况下，众包平台将继续发展，但工作仍将无趣而枯燥，同时报酬很差。最终，大部分这些工作将被自动化。

在另一种可能的情况下，众包将会继续发展，新增的工作需要承担更多责任，进行更多的社交互动，以及利用更多脑力。报酬合理的工作机会将向所有人敞开。无论在哪里，人们只要有计算机即可工作。这将使40%失业的适龄美国人口重回工作队伍。

帕里托什表示：“这并不是在工作场所建设新的计算数据中心，而是在数字世界中打造一个平台，带来人文气息，营造共同工作的氛围，以及实现工作乐趣。我知道，在这一过程中我们将会遇到问题。但更重要的问题在于，众包是否会在充分发展之前就走向消亡。”

众包当前的困境掩盖了另一方面问题，而随着人工智能的发展这一问题将会越来越尖锐。我们是否愿意改变生活和工作的方式，拥抱自动化带来的效率，同时保持人类的创造力和灵活性？如果我们做不到这一点，那么众包将变成一个更加贫穷的世界，而众包工作者的收入将会变得更低。（编译/李玮）