 早起上班打卡，進入工作狀態；瞎聊半小時，午餐時間到，和同事聊八卦；午覺沒睡好，下午打瞌睡半小時；主管丟來一堆事，晚上加班；下班，看手機，睡覺。
這是很多上班族的日常一天。
如果這一切都被公司監控，上司能知道你白天有「摸魚」或晚上在加班，知道你整天的工作、生活，甚至身體狀態，這會是好事嗎？
你的工作將由手機和手環評定現在，智慧手機和智慧手環已經能做到這點。
一種新的行動感應系統能透過這兩個工具，智慧分類員工的工作情況，評定高績效和低績效的工作者。
具體來說，系統包含名為 PhoneAgent 的應用程式，由新罕布夏州達特茅斯學院的 Andrew Campbell 教授開發，配合智慧手機自帶的感測器，應用程式可持續監控員工的身體活動、地理位置、手機使用情況、環境光線等。
而當藍牙連上可穿戴裝置，就可檢測心臟功能、睡眠品質、壓力程度和卡路里消耗。藍牙位置座標還能反饋工作時間和休息時間，以及離開每個位置的頻率。
然後，智慧手機、智慧手環的數據都會傳到公司雲端伺服器，已訓練好辨識員工不同資訊的機器學習演算法處理資料，並做出最終的績效評定。 
（Source：達特茅斯學院）
首先，你加班不用再擔心沒人看見，優秀表現也不會再石沉大海了。
這不僅能幫員工優化績效，調整生活，找到自己最佳的工作狀態，還能讓公司告別傳統手動操作的「員工自我評估」，系統也不會帶任何偏見地評估每個人真實的工作表現。
達特茅斯計算機科學教授安德魯坎貝爾表示：
這是透過被動感測和機器學習提高工作性能的開始。這種新回饋形式，既能讓公司受益，也可以幫助希望提升業績的員工。
這也是第一次使用行動感測技術分類不同行業工人的工作高低程度。
據報導，透過一年內測試全美 750 名工人，發現系統能區分各行各業人們的績效，準確率為 80%，隨著系統進一步發展，這個數字還會增高。
研究結果證明，工作表現好的人一般會降低手機使用率，有更長的深度睡眠時間，身體也更活躍、有活力。另外，高績效的主管明顯移動地點較多，而高績效的非主管員工週末會花更多時間在工作。
你或許已開始覺得，這真的能幫你完成工作績效，最終達成完美工作了。但事實恐怕不如想像完美，任何事都有兩面性。
工作被監控的黑暗面公司全面監測工作的同時，哪怕你出一點簍子，或偶爾懈怠、放飛自我，那麼你的工作也會以同樣刺眼的方式呈現在檯面上。就像被丟到公司手中的放大鏡下。
值得注意的是，就算在「放大鏡」下，數據監控也不能測出人在工作時無法量化的部分。
比如，你為了讓自己寫作靈感更開闊，看了好一陣奇幻小說；為了和業務部主管討教，你陪他喝了很久的酒……這些事還夾雜人性的微妙，難以用具體數字衡量。
但在數據審視下，用於這些地方的時間將毫無意義。
還有個硬體問題也無法忽視，就是我們無法保持資訊的準確性。每支智慧手機和可穿戴裝置不一定都以同等水準監測，往往只是因為型號和技術規格不同，而產生差異化結果。
而最讓人們擔憂的，還是數據被掌控的恐慌。
數位技術讓監控空前便捷，精細的監控程度也將造成群體性的焦慮。
亞馬遜曾經試圖透過可穿戴裝置監測改善員工工作，使用「追蹤手環」的超音波脈衝來監測庫存、簡化工作流程，員工戴上手環後就能解放手和眼睛，把貨物放入錯誤箱子時手環會震動；但同時這些可穿戴裝置也能收集工人大量個人資訊，包括他們何時去洗手間、一天什麼時候放慢速度、停下來休息的頻率等。
雖然亞馬遜已獲得兩項「追蹤手環」專利，但最終還是沒有實行。
因為每個員工都有不同的工作狀態，包括一些有工傷或殘疾的員工動作也會明顯比其他人慢，但工作結果不一定更差。這會讓所有工人都處在同一評判標準，並且加劇員工「為工作而工作」的焦慮情緒，歷來以高壓工作環境著稱的亞馬遜，招聘和留住員工將變得更困難。 
（Source：Flickr/Álvaro Ibáñez CC BY 2.0）
但今年亞馬遜還是被 The Verge 曝光，稱他們獲得的文件顯示亞馬遜利用電腦系統，自動追蹤數百名未能完成生產指標的配送中心員工，並解僱他們，引用的信件原文是：
亞馬遜的系統追蹤每個員工的生產率，並會自動生成任何關於品質或生產率的警告或終止，無需上級輸入。
儘管亞馬遜發言人後來反駁 The Verge 的報導，表示他們不會在員工沒有得到最佳培訓前辭掉員工，但無論如何，這一劑警示針已朝人們打來了：
我們真的可能會在數位監控下，變成一個個沒有感情的工作機器，還被機器幹掉。
「程度」是最終答案一些分析家認為，到 2022 年，數據分析業的價值超過 10 億美元。
從日常信用評分，到網路數據監控，再加上 AI 和大數據時代的快速發展，這或許意味著，我們可能無法避免交出個人數據，並讓這成為我們日常工作的一部分。
如何透過智慧手機和智慧手環監測提高工作效率、解決工作問題、完成工作成果，並將工作、生活、身體協調統一，智慧系統或許能給我們更好的答案，但更值得思慮的是：
哪裡才是員工被監控的底線？隱私的範圍由誰決定？數據就算承諾不用於工作外的其他途徑，被竊取的風險誰來保障？ 只是對公司來說，員工的價值是以「為公司帶來風險的大小」評估的。
收集數據的終極目的，很大程度就是為了預測員工的最終去留。《未知中的自我量化：工作、技術與影響因素》作者 Phoebe Moore 也表示：
數據收集正在改變僱傭關係、人們工作的方式及預期。
監控確實能解決更多各類讓公司頭疼的管制問題，比如工作量評估、工作空間規劃、系統優化管理等，據 BBC 報導，致力於收集分析各種數據的公司 Humanyze 總裁 Ben Waber 表示，自家數據評估服務能幫公司客戶省下數百上千萬美元，甚至節省幾年成長時間。
總結來看，從公司和員工的不同角度，或許「工作監控」都有利弊，對新技術，或許把握好做到「程度」，把公司期望和員工受益的共同圈子劃出來，或許才是理性的做法。
無法用「程度」判定的道德層面，人們依然應該緊握選擇權，而不被技術之害左右。
當然了，如果公司依然無法控制挖空員工個資，員工也無法忍受越來越多數據被監控奪走，還有一個未來方案就是： 當員工真的都變成機器人，就不會再有監控的爭議了。
（本文由 愛范兒 授權轉載；首圖來源：pixabay） | 
