本文来自微信民众号：大数据文摘（ID：BigDataDigest），作者：牛婉杨，题图来自：视觉中国

由于疫情的缘故，远程办公一下子成为了世界各地的“主流办公”模式。

虽然这只是暂时的，但你的心里是不是暗自窃喜着，终于可以正大光明地“摸鱼”了！（文摘菌冒着生命危险在码字）

疫情事发突然，让所有老板都措手不及，然而他们很快找到了隔着屏幕审核你的方式。

想象一下，你的老板不仅知道你给谁打了若干分钟的电话会议，还知道你有没有在上班时间刷淘宝知乎b站“摸鱼”，而且，这些数据会实时更新进入你的审核表单，评估你的绩效，涨薪照样扣钱也会以此为依据。

这个听起来像是恐怖片里的画面可不只是个想象，最近，一款名为Enaible的公司就开发了这样一款“老板狗腿”软件，而且获得了不少公司HR和老板的青睐：这款AI专门“隐蔽”在员工的电脑里，确保你在事情中的一举一动都被老板掌握。

瑟瑟发抖，到底是什么情形，来和文摘菌一起看看吧。

社畜的艰难生涯：监视软件也就而已，AI还要来管我的人为

这款AI系统是一家名为Enaible的公司正在开发机械学习软件，专门用来权衡员工完成差别义务的速率，以及提出更高效的事情方式。这个软件还会给每个员工打一个生产力分数，向导们可以用这个分数来决议哪些员工值得留下，而哪些不值得。

文摘菌特意去了解了一下，这家公司实在早在两年前，2018年就成立了，现在已经向世界各地的几家大型机构提供了该软件，包罗迪拜海关总署和跨国营销和企业流传公司奥姆尼康媒体团体。他们的slogan是，未来的生产力一定需要AI介入向导。

公司官网：https://www.enaible.io/

那么，被这么多家公司青睐的AI监视软件到底是怎么事情的呢？

该系统使用一种名为Trigger-Task-Time的算法，据官网先容，该算法是向导科学与人工智能相结合的一项突破，它同时兼顾了庞大性、序列性、内外关系性、流程性、事情时间等，从而能够获得相对准确的生产率得分。

详细来讲，系统学习了差别事情类型的基本事情流程，系统可以检测到一封电子邮件或一个电话会影响员工的哪些事情，以及这些事情需要多久才气完成。总之再也不能偷偷摸鱼了，这个AI分分钟给你打小讲述，简直最及格的“老板狗腿”。

一旦它掌握了员工的基本行为模式，还会给员工在0到100之间打一个“效率分”，效率分数也可以反映出你的事情对团队中其他人的效率影响。

固然，不少人可能会有跟文摘菌一样的疑惑，行业、公司、工种这么多，怎么会有一个模子可以兼顾所有人的事情KPI呢？Enaible的首席执行官Tommy Weir也就此示意，这款AI不是义务导向的，好比生产率得分就能反映了你在事情中是提高了照样降低了团队中其他人的生产率。以是理论上来说，纵然从事差别的事情，向导依然可以通过效率分进行员工之间的对照。

此外，司理们可以使用这些分数来查看员工的事情状况，若是他们能更快地完成事情，就可以给予奖励，或者若是绩效下降，可以与他们核对。Enaible的软件还包罗一种称为Leadership Recommender的算法，该算法可以识别员工事情流程中的特定点，这些点可以提高效率。

对于某些义务，这意味着将职员拖出循环并使其自动化。在一个示例中，该工具建议将客服职员每年执行的40秒质量检查义务自动化186,000次，将为他们节约5,200个小时。Weir以为，这意味着人类员工可以将更多的精神投入到更有价值的事情上，从而缩短客户服务的响应时间。

但这种方式也存在显著的局限性。这个系统对照适合判断一些做大量重复性事情的员工，而不是那些更庞大或更具缔造性的职位。

这类软件存在的意义？

Enaible的首席执行官Tommy Weir以为，通过AI软件的监视，可以让员工将更多的精神投入到更有价值的事情上，也可以辅助老板赏罚明白。

Enaible的降生肯定伴随着争议，一些人以为若是用AI来监视人们事情，会损坏老板和员工之间的信托，也会影响事情的积极性。员工们普遍以为，企业需要征求员工意愿后再安装这类系统。

 

 

一家致力于阻止政府和大公司滥用手艺的非盈利执法公司Foxglove的团结首创人Cori Crider以为，这类系统的安装“可能会使得员工和管理层之间造成伟大的权力失衡，而且也会弱化管理层负担责任的能力。”

除此之外，机械学习算法在训练的数据集中也会存在误差。若是这些算法被用来评估员工的显示，当泛起不公正的审核时，员工就很难对这样的审核提出上诉。

Crider坚持以为，有更好的方式激励人们事情。她说，“这类软件的存在就像是在机械取代人类之前，努力地把人酿成机械。”“你必须缔造一种环境，让人们以为自己值得信托，能够尽职尽责地事情。你不能通过监视员工获得这些。”

然而Weir示意，“无论人人的看法若何，这类软件确实有存在的需求，由于远程事情需要规范化、规模化。”他还以为未来监控事情场所将成为主流。

事实证实，这种AI监视软件简直加倍受欢迎了。自从疫情时代最先远程办公以来，Weir称，他接到的咨询是以前的四倍，这是以前从未有过这种情形。

首创团队实验证实：AI也可以驱动向导力

那么，发现出这么一项“反常”的产物，它有着怎样一个首创人和团队呢？

文摘菌也去官网了解了一下，Enaible的首创人叫Tommy Weir博士，在他自己的blog主页，他给自己的定位是“一位向导力专家、演说家、作家和企业家，致力于通过先进的向导力科学辅助企业取得挑战市场的功效。”

 

已往20年中，Weir博士通过数据科学方式论指导过许多CEO，现在他专注于将人工智能应用于Enaible，寻找一种更好的方式来推动员工的生产力。通过Enaible，Weir博士还建立了世界上第一个向导力人工智能实验室，在这里，数据科学家和向导力专家将实时数据与员工行为结合起来，辅助企业获得加倍高效的生产力。

除此之外，Weir博士照样一位“多产”的作家。他关于向导力的书籍赢得了无数的赞誉，曾位居亚马逊畅销书榜第一名，国际图书奖第一入围，以及《华尔街日报》读者投票的第二名。Weir博士拥有Regent University战略向导力博士学位。他也是麻省理工学院的接见科学家和受欢迎的演讲者。

Enaible的团队现在位于波士顿，合作伙伴是一些跨国企业和政府。他们称正在努力地告诉更多的人：人工智能驱动的向导力是可行的。

AI左右为难：要么监视我，要么替换我

去年年底，布鲁金斯学会(Brookings Institution)行使斯坦福大学一位博士生Michael Webb的新型研究功效，通过量化AI专利和事情形貌中重叠的词汇评估了未来AI对于事情的影响。

 

Webb使用一种算法提取了8000个动宾对，例如“诊断疾病”或“识别飞机”，并测试这些动宾对泛起在人工智能相关专利标题中的频率。有了这些动宾对，他又在美国劳工部O*NET数据库包罗的职业信息中，找到了文本的重叠部门，从而探寻人工智能对于劳动力市场的影响。

效果发现，一改以往人们眼中人工智能对于事情的影响。

讲述显示，对教育水平要求较高的高薪职业反而受到AI的影响最大，而不是那些重复性高的事情。

代表职业的平均薪资以及AI对响应职业的影响

上表列出了一些职业、薪资以及人工智能的影响系数。与传统的自动化剖析相比，AI对于一些高薪职业的影响十分瞩目，例如司理、主管和剖析师等。这些职业的角色通常是剖析型或监视型的，似乎会介入大量以模子为导向的事情以及一些展望事情，因此可能较为容易受到人工智能数据驱动的影响。

美国事情份额受AI影响的水平

数据解释，受AI影响最大的高薪职位仅占美国事情份额的17.8%，而大部门事情岗位不会或只有较低概率受到AI的影响。

因此，对于AI替换人类事情的问题上也不必太过忧郁，其对于人类事情的影响还很难定性，更多的是AI专家的经验之谈。

布鲁金斯学会示意，AI甚至另有可能为人类缔造更多新的事情。

相关报道：

https://www.technologyreview.com/2020/06/04/1002671/startup-ai-workers-productivity-score-bias-machine-learning-business-covid/

本文来自微信民众号：大数据文摘（ID：BigDataDigest），作者：牛婉杨