文/張佳琪

陽明交通大學傳播與科技學系碩士生

無所不在的平台勞動如何衝擊社會?

       某天，你的朋友在社群媒體平台 Facebook 上發佈一篇英文貼文，平台自動把內 文轉換成你的慣用語言，並請你評分這樣的翻譯品質好或不好、提出建議和回饋; 接著，頻繁使用社群媒體的你，熟練地按照指示完成平台的要求，並在下一秒收 到彈跳通知:「謝謝您!我們已經收到您的回饋。」類似的情景，時常發生在數 位時代的日常生活中──數位產品消費者無償貢獻自己的勞動，背後的平台因此 獲益。

        法國社會學學者 Antonio Casilli 將這樣的現象稱為平台勞動(platform labor)，意 指在網路上每日活動的經濟吸納(economic subsumption)──平台獨佔使用者在 線上點擊、觀看或評論等活動而產生的經濟價值，並加以轉化為平台的收入。

        Antonio Casilli(以下稱 Casilli)是巴黎高等電信學校(Télécom Paris)的社會學 教授，研究多關注社交網絡、數位平台、平台勞動以及隱私權等領域，目前也擔 任法國國家科學研究中心跨學科創新研究所研究員，以及社會科學高等學院副研 究員;他曾至多個國家進行田野調查，包含:中國、巴西、俄羅斯、玻利維亞、 古巴、韓國、埃及和馬達加斯加等。Casilli 於 2019 年以法文出版的《En attendant les robots》(Waiting for Robots)一書屢獲殊榮，書中深入探究人工智慧(artificial intelligence, AI)造成人類低薪工作的現在進行式(Casilli, 2019)。

        在第 43 期《資訊社會學刊》的〈平台勞動:誰成就了演算法文化?〉(Platform Labor: Who Makes Algorithmic Culture Possible?)一文中，陽明交通大學傳播與科 技學系陳維平助理教授，邀請到 Casilli 進一步對談，針對平台勞動這個重要的傳 播文化現象提出研究和實務視野(Casilli & Chen, 2022)。

        Casilli 自 2016 年便開始研究平台勞動的相關議題，試圖發展的平台勞動相關理 論。平台勞動的概念最初可以回溯至 2015 年，當時稱為使用者勞動(user labor) 或社會網絡勞動(socially networked labor)。他認為，人們參與數據消費、產製 內容或新的資料，即是一種勞動(labor)。即便人們可能不認為自己是 YouTube 創作者、Instagram 意見領袖或 TikTok 網紅，只要數位科技的使用者在平台中活 動，便已是活躍在科技經濟和社會結構中的一份子。 

平台價值和演算法發展背後的勞動事實

        Casilli 進一步將平台勞動分成三種類型:隨選勞動(on-demand labor)、微型勞動 (micro-work)和社交網絡勞動(socially networked labor)。隨選勞動是由貨物、 商品和人員的物流和運輸相關活動組成，此種勞動嵌入物理位置。例如:食品配 送──這樣的勞動必須在限定的區域內進行。微型勞動則是指能夠在任何地方完 成的遠距工作，這種工作的性質技術含量低(例如:請勞工標示圖片的內容)， 勞動者僅能獲得很低的薪酬，多數公司也將這樣的工作安排在勞動力最便宜的國 家。社交網絡勞動指的是使用者在社交平台上的有酬或無酬勞動，例如，創造內 容、按讚和分享等。

        傳統的工作形式受到合約限制，並具有明確的開始與結束時間，讓勞工隸屬於他 們的上司，以換取特定的社會保護和利益。現今，勞動的概念已被平台重新定義， 勞動可能會偽裝成消費(consumption)或線上社會化(online socialization)，這 些概念不約而同地都是強調線上活動的參與者是出於「自願」，而這樣的自願是 由愉悅、熱情等元素作為支撐，諸如「你因為喜歡所以做這件事(’You do it ’cause you like it.’)」。

        平台雖然以「免費使用」作為行銷標語，但是使用者在平台上的勞力付出卻不曾 收到平台給予等比例的回報;反之，平台利用工具增加使用者的上線時間，並且 將數以萬計的使用者與平台互動資料轉換成商業利潤。以 YouTube 為例，在其創 建初期，多數使用者缺乏拍攝設備和基本攝影技能。為了創造初始用戶群和吸引 觀眾的內容，該平台為其他線上社群提供託管服務和知名度，以吸引影音創作者。 召集一群內容創作者是平台吸引觀眾的方式，並且從中提取價值，也將用戶群轉 變為主動閱聽人(active audience)。

        Casilli 說明，相較於 Dallas Walker Smythe(1981)所提出閱聽眾商品(audience commodity)，平台勞動下的主動閱聽人並非單純將閱聽眾視為商品或物體，而是 在使用數位科技過程中，產製大量數據的主動角色。舉例來說，當一個人在平台 上花費 30 分鐘看影片時，會同時點擊平台的不同區塊而產生大量數據，此時， 平台便能將這樣的數據轉賣給廣告商，更重要的是，這些龐大的數據能夠用來訓 練其它的演算法工具。

政策並非萬靈丹 平台勞動待跨學科對話

        值得注意的是，即便不同型態的平台勞動者仍面臨剝削問題，但相較過去更有意 識地認同自己的勞動角色。例如 Uber 公司過往以共享經濟(sharing economy) 的口號招募駕駛，卻不提供勞工相關權利;現今則有工會幫助勞動者得到尊嚴、 認可以及公平的補償。另一個例子則是法國和巴西政府在 2020 到 2022 年之間， 要求微型勞動網站將獨立微型勞動者歸類為受雇者。現今的勞動者多數不認同免 費勞動，而是未付費勞動──平台有責任給予勞動者相應的薪酬。

        平台勞動的議題跨越學科也跨越國界。對平台勞動提出法律或政策規範雖然是解 決問題的錦囊妙計，但卻不是全面解方。Casilli 提出三大理由:首先，每當制定 新法規或執行現有法規時，該法規所針對的平台遊說者都會試圖破壞或削弱其有 效性，以保護平台的利潤和利益。其次，雖然許多人認為監管阻礙創新和進步， 但是 Casilli 反思，人類是否真的需要不斷創造新事物或解決方案?最後，多數人 通常認為政府是唯一的監管機構，然而，民主選舉產生的政府也可能變得武斷， 或是不值得信任。

        是故，Casilli 認為，可能的解方之一為:人們進行自下而上(bottom-up)的規範， 由用戶創造社區來控制平台的力量。例如，2022 年馬斯克(Elon Musk)要收購 社群平台推特(Twitter)成為他的「後花園」時，便有人號召 5 億的使用者以一 人一美元的價格買下推特，讓推特的使用權回歸大眾。

        另外，我們也可以轉而思索網路平台的治理，因為平台勞動相較其它類型的勞動 力更容易被忽略。例如，當我們身處台灣使用手機的某個應用程式時，手機電池 中的「鋰」是由遠在南美洲的勞工挖掘，而礦工的勞動條件被視為人權的議題也 已經有一段時間;對比之下，科技巨頭建構了平台或應用程式，人們在其中勞動 的同時付出了成本，卻少有關注。

        因此，在現今科技日益發達的脈絡下，討論平台勞動的議題更顯重要。AI 和大 數據(big data)的發展受到各學科的關注，包含法律、藝術與人文、經濟、社會 科學等領域。然而，可能的隱憂在於，科技巨頭(如:Microsoft, Uber, Amazon, Google, Baidu 等)多以高薪聘請學術界的專業人士，其中相關的科技解決方案將 成為公司機密，因而不利於學術發展。

        面對這樣的困境，社會學家仍致力探問:為什?現象會發生?人們即將面對什麼 樣的挑戰?Casilli 於是將自己的研究工作類比為天文學家──天文學家用望遠鏡 觀測數百萬年前就發生的天文現象，而社會學家則從現今的角度回望已然發展的 演算法。他認為，即便科技巨頭不願公開內部資訊，研究者仍能夠嘗試各種創新 的方法蒐集到相關數據，並且邀請不同學科持續討論與對話。

參考文獻

Casilli, A & Chen, W. P. (2022). Platform Labor: Who Makes Algorithmic Culture Possible? The Journal of Information Society, 43, 1-18. 

文章連結：http://ccis.dcat.nycu.edu.tw/issueArticle.asp?P_No=54&CA_ID=453

Casilli, A. (2019). En attendant les robots. Enquête sur le travail du clic [Waiting for Robots. An Inquiry Into Digital Labor]. Éditions du Seuil.

Dallas W. S. (1981). On the audience commodity and its work. In Dependency Road: Communications, Capitalism, Consciousness, and Canada, pp. 22–51. Ablex.