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。
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考核你的方法。
想象一下，你的老板不仅知道你给谁打了多少分钟的电话会议，还知道你有没有在上班时间刷淘宝知乎 b 站 “摸鱼”，并且，这些数据会实时更新进入你的考核表单，评估你的绩效，涨薪还是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，一家名为 Enaible 的公司就开发了这样一款 “老板狗腿”软件，并且获得了不少公司 HR 和老板的青睐：这款 AI 专门 “潜伏”在员工的电脑里，确保你在工作中的一举一动都被老板掌握。
瑟瑟发抖，到底是什么情况，来和文摘菌一起看看吧。
社畜的艰难生活：监视软件也就罢了，AI 还要来管我的工资
这款 AI 系统是一家名为 Enaible 的公司正在开发机器学习软件，专门用来衡量员工完成不同任务的速度，以及提出更高效的工作方法。这个软件还会给每个员工打一个生产力分数，领导们可以用这个分数来决定哪些员工值得留下，而哪些不值得。
文摘菌特意去了解了一下，这家公司其实早在两年前，2018 年就成立了，目前已经向世界各地的几家大型机构提供了该软件，包括迪拜海关总署和跨国营销和企业传播公司奥姆尼康媒体集团。他们的 slogan 是，未来的生产力一定需要 AI 参与领导。
那么，被这么多家公司青睐的 AI 监督软件到底是怎么工作的呢？
该系统使用一种名为 Trigger-Task-Time 的算法，据官网介绍，该算法是领导科学与人工智能相结合的一项突破，它同时兼顾了复杂性、序列性、内外关系性、流程性、工作时间等，从而能够获得相对准确的生产率得分。
具体来讲，系统学习了不同工作类型的基本工作流程，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工作，以及这些工作需要多久才能完成。总之再也不能偷偷摸鱼了，这个 AI 分分钟给你打小报告，简直最合格的 “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工作对团队中其他人的效率影响。
当然，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，怎么会有一个模型可以兼顾所有人的工作 KPI 呢？Enaible 的首席执行官 Tommy Weir 也就此表示，这款 AI 不是任务导向的，比如生产率得分就能反映了你在工作中是提高了还是降低了团队中其他人的生产率。所以理论上来说，即使从事不同的工作，领导依然可以通过效率分进行员工之间的比较。
此外，经理们可以使用这些分数来查看员工的工作状况，如果他们能更快地完成工作，就可以给予奖励，或者如果绩效下降，可以与他们核对。Enaible 的软件还包括一种称为 Leadership Recommender 的算法，该算法可以识别员工工作流程中的特定点，这些点可以提高效率。
对于某些任务，这意味着将人员拖出循环并使其自动化。在一个示例中，该工具建议将客服人员每年执行的 40 秒质量检查任务自动化 186,000 次，将为他们节省 5,200 个小时。Weir 认为，这意味着人类员工可以将更多的精力投入到更有价值的工作上，从而缩短客户服务的响应时间。
但这种方法也存在明显的局限性。这个系统比较适合判断一些做大量重复性工作的员工，而不是那些更复杂或更具创造性的职位。
这类软件存在的意义？
Enaible 的首席执行官 Tommy Weir 认为，通过 AI 软件的监督，可以让员工将更多的精力投入到更有价值的工作上，也可以帮助老板奖惩分明。
Enaible 的诞生必定伴随着争议，一些人认为如果用 AI 来监督人们工作，会破坏老板和员工之间的信任，也会影响工作的积极性。员工们普遍认为，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技术的非盈利法律公司 Foxglove 的联合创始人 Cori Crider 认为，这类系统的安装 “可能会使得员工和管理层之间造成巨大的权力失衡，而且也会弱化管理层承担责任的能力。”
除此之外，机器学习算法在训练的数据集中也会存在偏差。如果这些算法被用来评估员工的表现，当出现不公正的考核时，员工就很难对这样的考核提出上诉。
Crider 坚持认为，有更好的方式鼓励人们工作。她说，“这类软件的存在就像是在机器取代人类之前，努力的把人变成机器。”“你必须创造一种环境，让人们觉得自己值得信任，能够尽职尽责的工作。你不能通过监视员工得到这些。”
然而 Weir 表示，“无论大家的观点如何，这类软件确实有存在的需求，因为远程工作需要规范化、规模化。”他还认为未来监控工作场所将成为主流。
事实证明，这种 AI 监督软件的确更加受欢迎了。自从疫情期间开始远程办公以来，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况。
创始团队尝试证明：AI 也可以驱动领导力
那么，发明出这么一项 “变态”的产品，它有着怎样一个创始人和团队呢？
文摘菌也去官网了解了一下，Enaible 的创始人叫 Tommy Weir 博士，在他自己的 blog 主页，他给自己的定位是 “一位领导力专家、演说家、作家和企业家，致力于通过先进的领导力科学帮助企业取得挑战市场的成果。”
过去 20 年中，Weir 博士通过数据科学方法论指导过很多 CEO，目前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领导力人工智能实验室，在这里，数据科学家和领导力专家将实时数据与员工行为结合起来，帮助企业获得更加高效的生产力。
除此之外，Weir 博士还是一位 “多产”的作家。他关于领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 战略领导力博士学位。他也是麻省理工学院的访问科学家和受欢迎的演讲者。
Enaible 的团队目前位于波士顿，合作伙伴是一些跨国企业和政府。他们称正在努力的告诉更多的人：人工智能驱动的领导力是可行的。
AI 左右为难：要么监督我，要么替代我
去年年底，布鲁金斯学会 (Brookings Institution)利用斯坦福大学一位博士生 Michael Webb 的新型研究成果，通过量化 AI 专利和工作描述中重叠的词汇评估了未来 AI 对于工作的影响。
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”，并测试这些动宾对出现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 数据库包含的职业信息中，找到了文本的重叠部分，从而探寻人工智能对于劳动力市场的影响。
结果发现，一改以往人们眼中人工智能对于工作的影响。
报告显示，对教育程度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工作。
代表职业的平均薪资以及 AI 对相应职业的影响
上表列出了一些职业、薪资以及人工智能的影响系数。与传统的自动化分析相比，AI 对于一些高薪职业的影响十分瞩目，例如经理、主管和分析师等。这些职业的角色通常是分析型或监督型的，似乎会参与大量以模式为导向的工作以及一些预测工作，因此可能较为容易受到人工智能数据驱动的影响。
美国工作份额受 AI 影响的程度
数据表明，受 AI 影响最大的高薪职位仅占美国工作份额的 17.8%，而大部分工作岗位不会或只有较低概率受到 AI 的影响。
因此，对于 AI 替代人类工作的问题上也不必过分担心，其对于人类工作的影响还很难定性，更多的是 AI 专家的经验之谈。
布鲁金斯学会表示，AI 甚至还有可能为人类创造更多新的工作。
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