Атлас искусственного интеллекта: руководство для будущего - страница 24

Пока роботы исполняют свой слаженный алгоритмический балет за ограждениями из цепей, рабочие на фабрике гораздо менее спокойны. Беспокойство, связанное с выполнением нормы – количества товаров, которые они должны отобрать и упаковать за отведенное время, – явно сказывается. Многие из рабочих, с которыми я сталкиваюсь во время визитов, носят те или иные поддерживающие повязки. Я вижу наколенники, налокотники, защитные щитки для запястий. Когда я замечаю, что у многих людей есть травмы, работник Amazon, проводящий меня по фабрике, указывает на расположенные через равные промежутки торговые автоматы, «снабженные безрецептурными обезболивающими для всех, кто в них нуждается».

Табельные часы в центре выполнения заказов Amazon в Роббинсвилле, штат Нью-Джерси. AP Photo/Julio Cortez

Робототехника стала ключевой частью логистического арсенала Amazon, и если машины выглядят ухоженными, то человеческие тела кажутся чем-то второстепенным. Они нужны для выполнения специфических, сложных задач, непосильных роботам: сбор и визуальное подтверждение предметов, которые в кратчайшие сроки люди хотят получить, от чехлов для телефонов до моющего средства. Люди – это необходимая соединительная структура, необходимая для того, чтобы заказанные товары попадали в контейнеры и грузовики и доставлялись потребителям. При этом люди не являются самым ценным или надежным компонентом машины Amazon. В конце рабочего дня все сотрудники должны пройти через ряд металлодетекторов. Как мне сказали, это эффективная мера защиты от краж.

В слоях Интернета одной из наиболее распространенных единиц измерения является сетевой пакет – основная единица данных, отправляемая из одного пункта назначения и доставляемая в другой. В компании Amazon основной единицей измерения является коричневая картонная коробка – знакомое нам транспортное сооружение, украшенное изогнутой стрелкой, имитирующей человеческую улыбку. Каждый сетевой пакет имеет временную метку, известную как период жизни. Данные должны попасть в пункт назначения до его истечения. В Amazon картонная коробка также имеет время жизни, определяемое требованиями клиента к доставке. Если коробка опаздывает, это влияет на бренд Amazon и, в конечном счете, на его прибыль. Именно по этой причине компания уделяет огромное внимание алгоритму машинного обучения, который настраивается на данные о наилучшем размере, весе и прочности гофрированных коробок и бумажных конвертов. Очевидно, без иронии, алгоритм называется «матрицей»[115]. Каждый раз, когда человек сообщает о поврежденном товаре, это становится точкой отсчета данных о том, какую коробку следует использовать в будущем. В следующий раз, когда этот же товар будет ждать отправления, матрица автоматически назначит ему новый тип коробки без участия человека. Такой подход предотвращает поломки, экономит время и увеличивает прибыль. Однако работники вынуждены постоянно адаптироваться, что, безусловно, затрудняет применение их знаний на практике или привыкание к работе.

Контроль за временем является постоянной темой логистической империи Amazon, а сотрудники работают в соответствии с каденциями вычислительной логики. Amazon – второй по величине частный работодатель в Америке, и многие компании стремятся подражать его подходу. Многие крупные корпорации вкладывают значительные средства в автоматизированные системы в попытке получить все большие объемы труда от меньшего числа работников. Логика эффективности, наблюдения и автоматизации сходятся в нынешнем повороте к вычислительным подходам к управлению трудом. Гибридные человеко-роботизированные распределительные склады Amazon являются ключевым местом для понимания компромиссов, которые происходят в этом стремлении к автоматизированной эффективности. Отсюда мы можем начать рассматривать вопрос о том, как труд, капитал и время переплетаются в системах ИИ.