ChatGPT 会让普通人失去工作吗？
关于 ChatGPT 的讨论（以及笑话和梗图）已经在互联网上满天飞了。在对 ChatGPT 可以帮忙写论文和工作“摸鱼”的乐观主义之外，人们也再次开始担忧，人工智能是否会大批量地代替“能力平庸者”——大部分人的工作里都有无需特定才华或能力就能完成的部分。一般在科幻作品或者媒体报道中，人工智能的崛起都意味着人类的危机，人工智能不是彻底统治人类，也会取代人类的工作，让人怀疑存在的意义。
今天介绍的这本书《销声匿迹》通过五年的研究发现，这种想法不全然正确。从审查成人图片，到比对人脸，再到查找符合要求的图片等等，这些看似已经自动化了的工作，其实是由众多国际劳工完成的。因为人工智能需要人不断地教它学习，自动化也催生了新的工作，这就是“自动化的最后一英里悖论”。在一期「螺丝在拧紧」节目中，学者黄瑜也谈到，在“机器换人”的大背景下，体力工人即被需要，又遭贬值。
这些劳工的数目极其庞大，他们不再从事朝九晚五的稳定工作，而是做这些从中介平台认领的由各类雇主派发的任务。一方面，劳工乐意做这种可以掌控自己时间，不用在通勤上浪费时间的工作，但另一方面，他们的权益不受法律保障，也不受社会认可——不同于我们的想象，被人工智能剩下的还是琐碎而重复的机械工作。
因此，我们现在更应该关心的，不是人工智能会不会统治人类的问题，而是它对人类就业结构产生的改变。新的经济形态正在出现，如果无法深入了解，我们都将无知无觉，最终茫然无措地被卷入到不停歇的新系统之中。
人工智能隐藏了
数亿人真实的劳动
想想你最近一次在网上搜索。也许是一则热门新闻话题、最喜爱球队的最新消息，或是新鲜出炉的名人八卦。你有没有想过，为什么搜索引擎返回的图片和链接既不包含少儿不宜的成人内容，也不是完全随机的结果？毕竟，所有的生意，无论是不是合法，做在线广告时都希望自己的网站在搜索中排名靠前。
或者想想你最近一次浏览 Facebook、Instagram 或 Twitter。这些网站都有“无暴力图片”和“无仇恨言论”政策，这些政策是如何执行的？在互联网上，所有人都畅所欲言，只要有机会，人们就会说出各种各样的话。那为什么我们看到的内容是净化过的呢？答案是，人类和软件的协同工作为你和我这样的用户提供着看似自动化的服务。
除了一些基本的决策，今天的人工智能必须依赖人类的参与才能运行。无论是发送相关的新闻提要，还是执行复杂的短信比萨订单，当人工智能出错或无法完成任务时，数以千计的企业会悄悄找人力完成这些项目。这条新的数字流水线把分散在各处的工人汇集起来，形成集体劳动力，而流水线上运转着的不是产品零件，而是一个个项目。
这条流水线不分昼夜地运行，横跨多个经济部门。事实上，就业本身正在发生更大规模也更深刻的重组，影子劳动力的崛起只不过反映了这一趋势。这种按需型的就业还有待分类，本质上我们不能断定它是好是坏。但是，如果没有明确的定义，也不让从中受益的消费者知道他们的存在，那么这些工作就很容易沦为幽灵工作。
企业可以把项目交给数以千计的工人完成，并按任务付费。现在，网络连接、云计算、复杂的数据库，以及人类计算（human computation）这样的工程技术，可以把人类联结起来，完成单靠软件本身无法完成的项目。所谓“人类计算”，就是人类与人工智能协同工作。这是代码与人类智慧的融合，它正在迅速发展。
根据美国皮尤研究中心（Pew Research Center）（Gig Work, Online Selling and Home Sharing）2016 年的报告《零工、在线销售和家庭共享》，2015 年美国大约有 2000 万成年人通过完成按需分配的任务来挣钱。到 2025 年，按需工作平台提供的职业白领信息服务预计增加 2.7 亿美元，约占全球 GDP 的 2%。经济学家估计，如果保持目前的增长趋势，到 21 世纪 30 年代初，仅美国就有 38% 的职业会随着科技创新而消失，或者半自动化。如果任其发展，幽灵工作不透明的雇佣行为和人工智能无所不能的陈旧观点结合起来，可能会使数亿人的劳动被隐于无形。
人类计算（human computation）
谁在做这样的工作？琼和卡拉。
琼在家工作，和 81 岁的母亲住在休斯敦的一幢房子里。2012 年，母亲因膝盖手术变得虚弱，无法独自生活，所以琼搬过来照顾她。一年后，琼开始通过 MTurk 在线领取工作。MTurk 是“亚马逊土耳其机器人”（Amazon Mechanical Turk）的缩写，是由科技巨头亚马逊公司拥有并运营的庞大市场。
琼最赚钱的工作是“审查猥亵图片”。在 Twitter 和 Match.com 等社交媒体上，用户会标记出“令人反感的”图片，琼会再为这些图片贴上标签。企业不能自动处理用户标记的每一段内容，所以会把一些更难评估的材料发送给琼这样的工人。表面上，她的任务很简单：点击图片，然后评估图片内容。这是一张应该删除的 X 级的阴茎自拍，还是一些无害的 G 级的身体部位？完成每个任务她都可以得到报酬，并且完成后才能离开电脑。琼已经有好几年经验，现在她平均每天可以挤出 10 个小时的工作时间，完成任务后能得到大约 40 美元的收入。
MTurk 网站
在几千英里之外的印度班加罗尔，卡拉躲在卧室的角落里工作，这是她的临时家庭办公室。琼和卡拉做着相同的工作，为互联网公司做单词和图片的分类和标记。不同的是，卡拉从一家外包公司手中接活，这家公司为通用人类关联系统（UHRS）提供人力。UHRS 是微软公司自建的供内部使用的平台，跟 MTurk 很像。
卡拉 43 岁，拥有电气工程学士学位，她是家庭主妇，也是两个十几岁孩子的母亲。卡拉把两个孩子叫进房间，指着 LED 显示屏上一大段话中的一个单词问他们：“这个词是什么意思？是你们不该说的东西吗？”卡拉大声朗读这段话，两个孩子咯咯地笑了起来。他们在取笑卡拉读“小妞电影”（Chick flick）时的发音。两个孩子一致决定，不，这句话不包含成人内容。卡拉在屏幕上点击“否”，窗口就会刷新，出现一个新的短语让孩子们理解。
“他们比我更有资格鉴别这些词，”卡拉笑着说，“他们帮助我为其他家庭维持干净和安全的互联网。”卡拉经常找不到足够多的任务，每周的工作时间不到 15 个小时，但她几乎每天都会登入 UHRS，看看是否有新的任务是她有资格做的。卡拉的坚持和运气已经得到了回报。由于她已经学会如何快速浏览和申领任务，所以可以利用做饭和检查孩子作业之间的空闲时间，用卡拉的话来说，她感觉这些时间“富有成效”，因为她通过网络搜寻她关心的额外收入。
UHRS 网站
有很多新工作依赖于琼和卡拉这样的人，内容审核——从筛查新闻提要和搜索结果，到评判相应内容的争议，从而帮助科技和传媒公司判断哪些内容可以保留，哪些内容需要删除——只是其中一个例子。社交媒体公司试图确保数十亿网站用户每天得到家庭友好型的信息，因此内容审查是普遍存在的，通常也是时效性很强的任务。像琼和卡拉这样的人，有太多网页、照片以及各种语言的推文需要评估。
谷歌、微软、Facebook 和 Twitter 等公司使用软件自动删除尽可能多的“不适合在工作场合出现的内容”。但这些由机器学习和人工智能驱动的软件过滤系统并不完美。它们不能百分百地区别拇指和阴茎，更别提仇恨言论和讽刺了。还记得 2012 年美国总统大选的经典时刻吗？当时共和党总统候选人米特·罗姆尼（Mitt Romney）说了句“满载女性的活页夹！”，惹恼网民。Twitter 需要工人做琼那样的工作，从而及时判断为什么包含在话题标签中的让人摸不着头脑的一句话会飙升到热门话题的最前列。是黑客干的吗？是出故障了吗？真的有人在疯狂地刷 Twitter 吗？目前的人工智能系统还无法可靠地辨别上述问题。而按需工作指明了一种方向，可以把计算能力与人类的创造力和活力结合起来。
琼、卡拉以及数百万和她们一样的工人在人工智能失灵时介入，本书讲述的就是他们的故事。我们想当然地以为系统是自动的，但他们才是在幕后推动系统的人类。现代的人工智能系统不仅需要人类回答不熟悉的或有难度的问题，最开始还需要人类帮助它们学习如何回答问题。
每天都有新的企业出现，他们的商业模式依赖于世界各地的工人，这些工人通过软件响应公开选拔，在幕后完成这些工作。这些企业把日常活动外包给独立工人，而不是交给正式雇员。他们利用幽灵工作回答客户的在线咨询，编辑产品评论，或者完成几乎不需要雇员全职参与的工作。
幽灵工作如何运行？
任何项目只要可以分解成一系列分立的任务，就可以用人类计算来解决。软件可以使用这些 API 管理工作流程，处理计算机和个人的输出，甚至在人们完成任务后根据贡献多少给他们支付报酬。这些人驱动了现代的人工智能系统、网站和应用程序，我们所有人都是受益者，并且认为一切理所当然。
想象一个二十出头的女人，站在芝加哥的路边——我们姑且叫她埃米莉。埃米莉在智能手机上打开优步（Uber）应用程序，一位优步司机接了单。埃米莉和司机都不知道，他们的相遇依赖于两个大洋之外的另一个女人，也许她叫艾莎。
埃米莉和司机都不知道，刚刚优步软件标记了司机的账户。假设司机的名字是山姆，他昨天晚上为给女朋友过生日刮掉了胡子。现在，他早晨上车时登记的这张自拍与他登记的身份证照片不符—这是 2016 年优步推出的“实时 ID 检查”（Real-TimeID Check）的一部分，用来验证司机的身份。两张照片存在差异，一张有胡子，另一张没有——山姆没料到，这会导致他的账户被冻结。突然之间，在他本人不知道的情况下，这单生意可能要黄了。
与此同时，在海外被誉为“印度硅谷”的海得拉巴，艾莎坐在餐桌旁，眯着眼睛盯着笔记本电脑。她刚刚接受了一份工作，从优步转到了 CrowdFlower，在埃米莉的这趟旅程中，艾莎扮演了无形但不可或缺的角色。CloudFactory、Playment、Clickworker 是 CrowdFlower 的竞争对手，它们都有时髦的技术名称。这些平台把软件作为一种服务，提供给任何想要快速获得工人的雇主。每天都有成千上万像艾莎一样的工人登入 CrowdFlower 这样的众包平台，寻找任务型工作。现在，艾莎或者任何恰好响应 CrowdFlower 请求的隐形工人，将决定山姆能否去接埃米莉。
优步和 CrowdFlower 是不断成长的服务供应链中的两个环节，这些服务利用 API 和人类计算把人们投入工作。优步通过 CrowdFlower 的 API 付费给某个人，让其查看艾莎的工作结果。如果通过审核，系统将在几分钟内处理优步的付费请求。如果没有达到预先设定的标准，艾莎就得不到任何报酬，也没有机会投诉。这种 API 在设计之初就不想倾听艾莎的想法。
艾莎把司机的两张照片并排放在一起比较。CrowdFlower 网页右上角的一个计时器开始倒计时，提醒她加快速度。如果计时结束前她没有提交判定结果，CrowdFlower 就不会处理优步的付费。艾莎眨眨眼，看了看计时器，又眯起眼睛看了看只有拇指指甲大小的照片：是的，眼睛都是棕色的。酒窝是一样的。她点击“同意”。
山姆把车停在路边时，他的账户得到授权，可以去接埃米莉了。埃米莉一直在拥挤的芝加哥街头张望，直到山姆停下车，她钻进车里。车门关上的时候，艾莎已经进入下一个任务。她希望在下班前多挣几个卢比。
优步的乘客和司机都没有注意到，有人在实时审查他们的交易，这个人可能远在天边，也可能就在路的尽头。在美国，每 100 个优步订单中就有一个这样无法察觉的交流，这意味着每天要发生大约 1.3 万次。我们永远看不见艾莎为 CrowdFlower 做的幽灵工作，但花时间研究她和像她那样的工人之后，我们可以想象，埃米莉这样的用户和山姆这样的司机永远不会看到这种短暂的市场交流。艾莎是幽灵工作存在的唯一证据，因此，当埃米莉和山姆远去之后，她是唯一能帮助我们还原幽灵工作体验的人。
看似自动化的人脸识别，其实也依赖人工
数十亿人每天都在查看网站内容，使用搜索引擎，发布推文和帖子，享受移动应用程序的服务。他们认为自己获得的服务仅仅是依靠技术的魔力。但实际上，有一名国际工人在背后默默劳动，他们主要是自由职业者和临时工，而不是全职的或按小时计酬的工人，其法律地位不被认可。有时，这些工作被拔高成“第二次机器时代”或“第四次工业革命”的先驱，或者被认为是更庞大的数字经济或平台经济的一部分。而其他时候，我们不假思索地称之为“零工”（gigs）。
没有一部劳工法可以完全适用于按需零工经济，它是一种奇特的组合，独立于任何一位雇主，却又依赖在线平台。按需平台是零工经济的监工，它的盈利模式是，在线上把购买人力和提供人力的双方匹配起来，形成一个由大量企业和匿名工人构成的双边市场。重要的是，正如传媒学者、社会学家塔尔顿·吉莱斯皮（Tarleton Gillespie）指出，平台本身可能不生产内容，“但它对内容做出的筛选至关重要”。按需工作平台很容易成为隐名合伙人，它更可能向付费的一方倾斜，而不是找工作的人。
从头部公司到最小的创业公司，每一个企业都依赖这个由按需平台累积起来的共享按需工人库。他们利用这些工人满足消费者的需求，消费者的期许越来越高，都希望在几秒钟内得到答复。企业不再寻找传统的临时工中介，而是求助于这样的工人库来紧急填补团队的缺口。企业还从中开发新的项目，从测试新软件的隐私设置，到检查意大利面的口味描述是否容易理解，不一而足。这些新的风险投资项目要么过于投机，要么缺乏深思熟虑，以至于企业不敢轻易雇用全职雇员，也不好确认招聘的成本，哪怕找临时工也有风险。如果没有衡量消费者的反应，企业便不想贸然推出新服务或新产品。顾客的口味越来越刁钻，期望值越来越高，在这种情况下，服务业可以先尝试由幽灵工作提出的创意，并反复让其他工人评价，从而代替普通消费者模拟市场反应。
远未成熟的人工智能
每周，宣告工作终结的耸人听闻的标题都会接连不断地出现。很快就有人警告我们，机器人将奋起反抗。人们普遍认为，自动化及其助手人工智能，将淘汰人类的工作。工厂里的机械臂可以移动车间的金属板材。软件机器人可以接收短信比萨订单。无人机可以送货上门。现在，这些智能系统与许多传统的求职网站相连，有人认为这预示着人类将很快在工作场所消失。据说，人工智能将不可避免地取得胜利，所有人都会被解雇，只留下最不可替代的工人。我们都需要提高技能。立刻！马上！
在这场大合唱中，特斯拉和 SpaceX 的创始人埃隆·马斯克（Elon Musk）、著名物理学家史蒂芬·霍金（Stephen Hawking）以及谷歌的联合创始人拉里·佩奇（Larry Page）只是几个代表性的声音。他们要么对人工智能“召唤恶魔”表示恐慌，要么怀念没有人工智能的时代，当时人们自认为能主宰自己的命运。但吸引眼球的标题掩盖了更加混乱的现实。不可否认，机器人是在崛起，但大多数自动化工作仍然需要人类昼夜不歇，其中许多人是兼职或合同工。但就像人类一样，机器也经常会有卡住或出现故障的时候，此时人类便可对自动化过程做出微调和维护。
马斯克认为，人工智能比人类更强大
我们也必须承认，在实现自动化的漫长征途中，人们创造了新的需求，也培养了各式的人类劳动力来满足这些需求。从这一点来说，新的、软件管理的工作世界与在流水线上组装汽车的工厂工作有着相似的特征，工厂工作是在最需要工人的时间把工人安置在最需要他们的地方。这也类似于 19 世纪妇女和儿童在农场里做的所谓“计件工作”，每组装一个火柴盒可以挣几便士。这也很像把医疗文书转录和客服呼叫中心的工作外包给“全球南方”的情形。20 世纪 90 年代末，随着互联网的扩张，这种现象十分普遍。
工厂工作、计件工作和外包都是在线分配任务的前身，因为它们涉及的都是琐碎而重复的工作，无关宏旨。这些工作收入微薄、朝不保夕，大多数情况下，都是由经济学家认为的可有可无或“低技能”的人完成。市场亲切地把这些人叫作“人力资本”。点击“狗”或“猫”给图片贴上标签，使它最终能被苹果手机识别为家庭宠物，与拧紧一颗螺丝钉，最终制造一辆福特卡车没有什么不同。但从这里开始工作相似性就终结了。
蓝领制造业一直是人工智能发展最直接针对的目标。2016 年，生产苹果手机的富士康工厂据称用机器人取代了 6 万名工人。根据报道，同一年，亚马逊在 20 个物流中心部署了 4.5 万台机器人，与 23 万名工人一起工作。然而，这些数字没有说清自动化催生了多少工作岗位。人工智能会对全职蓝领工作产生影响的媒体相关报道可能会分散我们的注意力，使我们忽视了一种正在快速增长的新工人。当人工智能触及自身天花板时，这类新兴的工人将完善或倾向于使制造系统完成自动化。
过去 20 年里，最挣钱的企业已经从大规模生产家具、服装等耐用品，慢慢转型为提供医疗保健、消费者分析和零售等服务。把一种体验卖给消费者，比如喝一杯拿铁或浏览娱乐资讯，比制造一台电视赚的钱更多。所有企业都在接入临时工人共享库，通过使用临时工来控制成本。在需要的时候获得想要的人，这种策略已经有半个世纪的历史，企业不再需要与全职雇员谈判，也不受制于保护全职雇员的职业分类和劳动法。
这种人类与人工智能的混合，可谓制造业、零售业、市场销售和客户服务的一次重新洗牌，已经超越了我们熟悉的就业类别。传统的制造业由全职工人轮班工作，他们每周工作 40 个小时，干的活重复而连续；现在的任务型工作完全不同，比如修正客户的纳税申报表，或者实时翻译视频并添加字幕，这些都需要人类不断贡献智慧和判断力。这些任务是动态的，而不是机械的，所以很难把人类排除在外。
人工智能并不像大多数人希望的或害怕的那样聪明。新的线上工作平台把工作机会介绍给琼、卡拉、贾斯汀和艾莎，这颠覆了媒体经常报道的人工智能拥有无限智慧、机器人势不可挡之类的传奇故事。现实世界的任务，从识别仇恨言论、把出租屋归类为春季婚礼的绝佳场地，到修正纳税申报表，都需要人类的见解和判断。生活不像围棋，不存在单一形式和最优解。例如，你很难列举“最好的”婚礼场地具备哪些特质。即使能列出来，也不会使人信服，因为人们对这些特质存在不同的偏好。
此外，也不存在那种用来教会人工智能识别“最优解”的训练数据。而且，从方言俚语、气候变化引起的飓风，到随意的税法改革，一系列无穷无尽的外部因素会掺杂进来，影响结果。在许多情况下，未知因素太多了，以至于无法训练当前的人工智能，使它具备足够的意识或者获得足够的经验，也无法对所有意外情况做出明智的反应。这就是为什么人工智能还必须得指望人类，利用人类对世界的渊博知识来弥补决策的盲区。
在和 alphago 的围棋大战中，世界顶级选手也败下阵来，曾让人认为，人工智能会全盘取代人类。但其实 alphago 的表现也是人类训练的结果，而且，围棋规则是死的，更容易学习，在复杂的生活中，人工智能就不能表现得如此出色。
一旦工人成功地训练了人工智能，使它像人类一样工作，他们就会转向工程师指派的下一个任务，这些任务将不断推进自动化的边界。人们畅想人工智能的新应用，自动化的终点线也在改变，所以我们无法确定通往完全自动化的“最后一英里”是否会走完。我们称之为“自动化的最后一英里悖论”。
随着人工智能的发展，那些无法预见和无法预测的任务也创造了临时劳工市场。自动化的最大悖论在于，使人类免于劳动的愿望总是给人类带来新的任务。我们所说的“最后一英里”是计算机和人力之间的差距。毫无疑问，软件工程师将利用幽灵工作执行手中的任务，并把人工智能推向极限。而且很有可能，随着越来越多的企业设法为我们提供支持人工智能的“智能”数字助理，从而帮助我们管理行程和预定航班，那么当人工智能无法满足我们日益苛刻且不断增长的需求时，会需要越来越多的人力参与进来。事实上，在技术走向自动化的漫长历史中，很关键的一点是对临时劳动力的依赖。今天致力于通过算法和人工智能解决问题的工程师，是自动化最后一英里悖论的最新迭代。在这一前沿，临时工的高峰和低谷不断转换，这重新定义了人类和机器的关系。
按需劳动平台为当今的线上企业提供了此种人类劳动和人工智能的结合，创造了一个庞大且隐于无形的人力资源库来从事幽灵工作。按需提供服务和工作可能是未来工作趋势的一部分。如果在设计和管理过程中没有注意到它如何重构人们日常工作的体验和意义，那可能就会产生意想不到的、潜在的灾难性后果。
就业真正的未来
雇佣工作的逐步分解可能是工作性质的一种深刻而根本的转变。在美国，传统的全职工作已经不再普遍。过去，员工可能几十年日复一日地待在同一间办公室里，成就一番事业，并期望得到稳定的薪酬、健康护理、病假和退休福利。
现在，从童工保护法到工作场所安全指南，全球几个世纪以来的改革成就正在瓦解。事实上，根据美国劳工统计局（Bureau of Labor Statistics）的数据，目前只有 52% 的雇主提供工作场所福利。大萧条之后，美国人开始意识到，除了提供食品、保健或在实体店销售商品，最好的选择是在按需零工经济中找工作，这样的机会越来越多。由于劳动法中没有任何职业分类保护这种工作，而 MTurk 和 CrowdFlower 等平台的服务条款几乎与我们在更新软件时都会点击的对话框没有什么不同，这就相当于抹去了传统员工享受的保护。
虽然皮尤研究中心的最乐观估计是，目前从事幽灵工作的人数约为 2000 万，但没有确切的统计数字表明，有多少人为了生计草率地做了一些基于合同的幽灵工作。美国劳工统计局增加了一项补充调查，内容是“临时就业与替代就业安排”，从美国人口普查局（Census Bureau）2017 年 5 月的当前人口调查（CPS）中选择了 6 万个符合条件的家庭，这样的月度调查使劳工统计局了解了这个国家的就业和失业数据。十多年以来，这是第一次试图估计临时工作的增长。
据劳工统计局估计，10.1% 的美国工人没有长期雇佣合同，无论是正式的还是非正式的。但这项调查只统计了那些把替代就业作为主业或独立工作的人。所以，如果一个人一边做着幽灵工作，一边朝九晚五接受另一位雇主的固定工资或时薪，那就很难被统计到。而在我们遇到的最活跃的工人中，这是一种非常普遍的趋势。
与传统朝九晚五的工作相比，自动化创造的就业前景无疑会更加支离破碎。一些劳动经济学家认为，“职场裂隙”的新现实，是 20 世纪八九十年代以来将长期就业转变为一系列短期合同的最终结果。然而，这种新的、出乎意料的现实并没有阻止世界各地数以百万计的数字工人，他们夜以继日地坐在键盘前面，完成不计其数的幕后任务，这些幕后任务使应用程序看起来比实际更加智能。这意味着商业和就业的未来更有可能类似于今天的按需经济，而不是一部人类消失、机器人统治世界的反乌托邦电影。
《西部世界》是一部典型的人类消失、机器人统治世界的反乌托邦电视剧。
它将要求人类浏览软件界面的菜单，并学会在人工智能笼罩的阴影下工作。它将包含一个生态系统，由琼这样的独立承包人构成，他们会在印度农村、田纳西州诺克斯维尔和俄勒冈州波特兰的闲置卧室、咖啡馆和煤渣住宅中敲打着键盘——或者任何一个只要有网络连接、有电脑、有雄心壮志或经济需要的人在任何地方能上网就可以。如果很少有人关注这些幕后工人，那么他们很快就会变得日益疏远、地位低下、不稳定和孤立。
我们采访到的所有工人都有一个意想不到的共同点：希望。他们希望利用按需工作来掌控自己的工作时间、工作伙伴以及承担的任务。他们希望和家人待在一起。他们希望避免长途通勤和恶劣的工作环境。他们希望能获得经验从而刷新自己的简历，或者为新的可能性打开一扇门。
同样真实的是，许多人认为自己和家人没有其他选择。在他们的城镇里，全职就业通常意味着在大卖场里拿时薪，有固定的轮班，适应随时变化的工作日程表，不存在有意义的晋升机会。按需工作给了他们实际经验，包括安排会议、测试和调试网站、开发计算机知识技能、寻找销售线索以及管理全职雇员的人力资源档案。有哪个工人不希望有一天能完全掌控自己的工作日程和工作目的呢？
《销声匿迹》基于一项为期五年的研究，我们俩——一位是人类学家，另一位是计算机科学家——招募了一个研究团队，调查这个蓬勃发展但基本上不为人所知的经济领域。我们对来自美国和印度的工人做了 200 多次采访，并收集了成千上万份调查问卷；我们对按需工作平台做了几十个行为实验和社交网络分析，也对按需劳工市场的其他关键参与者进行了独特的研究，这些参与者包括把平台转变为生意的人以及在平台上雇用工人的人。本书就是这些研究的成果。
《销声匿迹》揭示了这样一个世界：稳定的工作和薪水正在被一系列混乱的小项目和小额支付取代，而人类老板也正在被自动化流程取代。这些自动化流程的目的，就是监督分布广泛的由匿名独立合同工组成的劳工群体。《销声匿迹》讲述了一个日益兴起的更加复杂的未来，与人人熟知的机器人崛起的故事截然不同。这本书展示了幽灵工作平台如何培养我们对于技术奇妙前景的信念。
（本文摘自《销声匿迹》引言：
机器里的幽灵，有删减，由世纪文景提供）