算法|算法裁员，释放出了哪些“恶之花”？

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算法招聘不稀奇，现在利用AI算法来自动化处理海量简历筛选，已经是司空见惯的操作。但算法裁员，对于许多人来说就闻所未闻了。
最近，一家海外公司Xsolla通过算法判断出150人是“没有生产力的员工” ，然后一口气裁掉了他们。
引起争议的不是裁员本身，而是这一决定背后的原因、标准：Xsolla首席执行官阿列克桑德·阿加皮托夫接受俄罗斯出版物《Meduza》的一次采访中提出，员工的“数字足迹”不符合公司标准。

远程工作时代，加上外部环境急剧变化，处于困境的企业不得不裁员自救，原本无可厚非。但利用AI算法来履行裁员职责，就有待商榷了，因为这牵涉到一系列问题，比如：
靠数字足迹判断员工合格是否合理？算法开除的决定是否符合劳动保护条例？这是不是意味着未来打工人必须按照AI的喜好来行动，从而成为算法的奴隶？
算法裁员，究竟释放出了哪些“恶之花”？
边界之问
通过算法来开除员工，听起来着实有些匪夷所思，直到Xsolla创始人阿加皮托夫撰写的内部邮件被公开，人们才知道算法的判断标准是：数字足迹（Digital Footprint）。
信中提到， Xsolla的大数据团队分析了员工在Jira、Confluence Gmail、聊天、文档、仪表板等应用中的活动，然后将那些行为路径不总出现在工作场景中的员工标记为“没有生产力的员工” 。
在技术社会中，想要追踪一个人的网络活动是很容易的。此前，许多企业会通过社交媒体筛选潜在的员工，员工也会经营自己的“赛博形象”以传递好的形象，大家似乎都为企业考察员工的数字足迹投出了一张“赞成票” 。

但当事情发生在裁员这一动作下，或许才会发现，数字足迹在职场的应用，正释放出了三个危险信号：
1.模糊生活与工作的隐私边界。涉及150人规模的员工不知道自己正在被AI跟踪，并且网络活动的“蛛丝马迹”都可能被引入考核标准，还是很让人恐惧的。
2.算法“黑箱性”缺乏说服力。通过数字足迹的可以分析判断出该人的性格特征，这在招聘时可作为加分项，但裁员需要明确的“不胜任工作”的认定标准，算法“黑箱性”让裁员这件事充满了不确定性，难以服众，容易引发心理失衡的报复事件；
3.缺乏对“幸存者”指导意义。一次成功的裁员，不仅仅在于将部分员工开除，还要让“幸存者”做好对新任务的准备、了解持续发展的规范，但通过分析数字足迹作出的裁员决定，却无法清晰地体现出被裁和网络活动的因果关系。
一个人可能因为总在工作时间登录社交媒体，被认为效率过低，但这一结果对于需要与用户频繁交流的创意型岗位就没什么价值，也让“幸存者”处于惶惶然不可终日的状态。
疫情之后，越来越多的企业开始推行永久制的远程办公，与此同时，如何评估员工的工作状态和生产力也成为难题。这个案例也驱使我们思考，个人该向企业让渡多少数字足迹访问权限，将成为未来劳动市场和法律法规的重要议题。
标准之谜
那么，通过数字足迹来衡量员工的敬业度和生产力，到底靠不靠谱呢？
【算法|算法裁员，释放出了哪些“恶之花”？】我们知道，数字足迹只能跟踪到软件交互的时间和频率，对于流程化程度高的工作有直接的参考意义，但对于创造性工作就有点无能为力了。