然而有一天，他收到了一封自动邮件，追踪他的算法机器人判定他“没有做好自己的工作”。这位曾经的美国老兵惊呆了——万万没想到，有一天他会被算法机器人解雇。
“评分低于最低可接受水平”
资深配送司机被算法解雇
类似于Uber和Lyft司机，亚马逊Flex配送司机在Flex的系统里接单，帮助庞大的亚马逊电商帝国完成“最后一公里”的递送服务。
作为一名该系统的资深司机，斯蒂芬·诺曼丁曾经有着良好的系统评分。但从去年8月开始，诺曼丁遭遇了一系列他无法控制的运送延迟问题。
斯蒂芬·诺曼丁。图据彭博社
比如，亚马逊曾给他安排了一些天还未亮时去带密码的公寓大楼送货的工作单。他无法进入公寓大楼，按照指示给用户打电话，但客户这个时候通常也不会接听陌生电话。可是算法却记录着他“没有在规定时间内完成配送”。
他还被要求将包裹送到位于某公寓楼的亚马逊储物柜，但柜子却因故障打不开。在与客服人员通电话30分钟后，他被告知将包裹退回到亚马逊送货分拣中心。随后，他的系统评分暴跌。
然而这还不是最坏的情况。去年10月2日，凌晨3点醒来的诺曼丁洗了个澡，抓起手机想找一条Flex配送订单，但却无法登录系统。他查看电子邮件，发现了一封从亚马逊通用邮箱发来、署名为“Gangardhar M.”的邮件，该邮件称他的评分“低于最低可接受水平”——他被解雇了。
诺曼丁认为，亚马逊因为他无法控制的因素造成的延迟而惩罚他，让他感到很难过。“我是个老派的人，我为每一份工作付出110%的努力，这真的让我很难过，因为这涉及我的名声。他们说我没干好，其实我很清楚我努力了。”
“决策速度比人更快、更准确”
被算法支配的亚马逊员工
对于“未来几十年机器人将取代工人”的预言，诺曼丁的经历似乎是一个转折点。在亚马逊，机器通常是老板，它们雇佣、评价和解雇数百万人，几乎没有人类的监督。
作为全球最大的在线零售商，该公司多年来一直使用算法来管理其线上数百万第三方商家，曾经也一度引发了不少被诬告的投诉，比如有卖家声称，自己被错误地指控“销售假货并抬高价格”，还被赶出了亚马逊平台。
该公司越来越多地让算法机器人进行人力资源操作，不仅使用算法管理仓库里的工人，还使用算法监督Flex配送司机、独立送货公司，甚至办公室员工的表现。熟悉该战略的人士表示，亚马逊首席执行官杰夫·贝索斯认为，机器做出决策的速度比人更快、更准确，这降低了成本，给亚马逊带来了竞争优势。
美国得州一家亚马逊送货分拣中心，Flex司机正在装货。图据彭博社
亚马逊在2015年就开始了Flex配送服务，司机很快成为了Flex配送系统的关键组成部分。一旦他们注册和登录系统，就会发现算法正在监视他们的一举一动：按系统所说的抵达配送站点了吗?是按照规定的路线完成配送的吗？是直接把包裹放在门前还是按要求藏在花盆后面？……
亚马逊的算法会对源源不断的输入数据进行扫描，以获取性能模式，并决定哪些司机能获得更多订单、哪些司机该被封号。但亚马孙很少根据人类的反馈对司机进行评价，司机偶尔会收到算法系统自动分发的邮件，告诉他们目前的评级是四类中的哪一类：非常好（Fantastic）、出色（Great）、一般（Fair），还是有不合格风险（At Rist）。
在15名接受美媒采访的Flex司机中，有4人表示自己被算法错误地解雇了。还有一些前亚马逊经理表示，这个基本上自动化的系统无法充分应对司机每天面临的现实挑战，亚马逊公司层面知道将这种人力资源工作派发给机器算法会导致一些错误和误判。但在亚马逊看来，利用算法提高解雇效率比花钱请人调查错误并完成解雇，要便宜高效得多。
“没有一种算法是完美的”
亚马逊称已努力使系统更加公平
到目前为止，亚马逊招募Flex司机并不困难。根据移动互联网市场研究公司AppAnnie的数据，全球约有400万名司机下载了这款应用，其中美国下载量为290万。据另一家应用追踪机构SensorTower的数据，今年前五个月，美国有超过66万人下载了这款应用，较上年同期增长了21%。
一位帮助设计该系统的前工程师说，在亚马逊内部，Flex项目被认为是一个巨大的成功，其收益远远超过它带来的负面损害，“高管们知道这很糟糕，但仍然没有计划改变它。”
对许多美国司机来说，为亚马逊Flex工作已经成为他们的主要收入来源之一。图据彭博社
亚马逊发言人凯特·库德娜（Kate Kudrna）在一份声明中称，Flex司机关于待遇不佳和被不公平解雇的说法纯属传闻，并表示这并不代表绝大多数Flex司机的经历。她说:“我们在技术和资源上投入了大量资金，让司机了解他们的评级、继续提供服务的资格，并调查所有司机的申诉。”
但Flex司机认为自己在被不公平封号时几乎没有申诉权，申诉期间也没有带薪休假。司机可以支付200美元将纠纷提交仲裁，但很少有人这样做，他们认为这是浪费时间和金钱。
前Flex司机瑞安·柯普在2019年被算法解雇时，他没有去申诉，也没有考虑支付费用仲裁——柯普已经断定他不可能满足算法的要求。他曾在大雪天里沿着丹佛市外蜿蜒的泥土路驱车数英里，因为亚马逊要求他在两小时内完成配送。
“无论什么时候出现问题，都没有人力的参与支持，”29岁的柯普无奈地说，“当你对抗的是机器，就不可能赢，所以你连试都不用试。”
Flex的前雇员说，设计Flex算法的工程师努力使系统更加公平，并考虑了系统无法检测到的司机现实中面临的交通堵塞和无法进入公寓的问题等变量，但没有一种算法是完美的。据一位熟悉该系统的人士透露，根据亚马逊Flex算法系统的分配，95%的包裹能按时、无问题地配送到客户手中，只有5%的包裹在配送过程中会遇到问题。