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亚马逊对货车亚马逊对货车司机“下手”了:实时监控车辆与司机状态并收集相关数据司机“下手”了:实时监控车辆与司机状态并收集...

【数据猿导读】 据The Information报道,亚马逊已为其合作伙伴使用的卡车开发了电子跟踪技术,实时监控他们的驾驶状态,此举有望帮助亚马逊更好地发现可能存在的安全违规行为、提高驾驶员的安全性,同时获取大量的相关数据。

亚马逊对货车亚马逊对货车司机“下手”了:实时监控车辆与司机状态并收集相关数据司机“下手”了:实时监控车辆与司机状态并收集相关数据

用AI监控过自家员工的亚马逊,又一次对货车司机“下手”了。

据The Information报道,亚马逊已为其合作伙伴使用的卡车开发了电子跟踪技术,实时监控他们的驾驶状态,此举有望帮助亚马逊更好地发现可能存在的安全违规行为、提高驾驶员的安全性,同时获取大量的相关数据。

在此之前,美国联邦汽车运输安全局(FMCSA)有过应用电子记录设备(ELD))来防止卡车上疲劳相关等事故的发生,但现在看来,亚马逊将为其合作伙伴提供定制的 ELD 产品,这可能会让亚马逊有权限访问更多来自其维护工具中的数据。

这个定制的维护工具具体是怎么运作的?据悉,亚马逊的 Relay ELD(以该公司用于预订送货工作的Relay 平台命名)通过将硬件插入卡车的诊断端口,以获取来自引擎的信息。随后通过蓝牙传输这些数据,并把数据记录在一个应用程序中。

与此同时,Relay ELD 会通过跟踪位置、记录卡车的开启及关闭时间等方式,监控司机的工作时间。而面对媒体,亚马逊没有明确表示其已经独立创建了自己的 ELD 硬件:“与许多解决方案一样,我们使用第三方进行硬件制造。”

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无论是独家制作还是第三方制造,Relay ELD的应用正在紧锣密鼓地推进中。据亚马逊的内部文件显示,自4月份技术推出以来,至少有6家为亚马逊提供货运服务的卡车公司已经在车辆中安装了这项技术。而今年底之前,亚马逊计划将这项技术安装至数百辆为其提供货运服务的卡车上。

正如亚马逊方面向The Information表示:“我们正在积极布局与业务运营配套的安全机制,最近,我们开始对新的电子记录设备进行试点,选取了一定数量的运营商来考核司机是否遵守服务市场的规定。事实上,这也是联邦汽车运输安全管理局的要求。”

亚马逊为什么要费心力打造定制的ELD 产品?该软件的大规模推广,又将对行业造成什么样的影响?

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“无孔不入”的亚马逊:智能监控应用至方方面面

事实上,亚马逊对监控AI化的狂热由来已久了。The Information的报告就曝出,今年二月以来,亚马逊正在利用四个AI摄像头来确定司机的薪酬水平:通过“多机位、无死角”的摄像,系统可以轻易判断司机有没有打瞌睡、分心、违章等安全驾驶问题,并对其进行智能打分,而系统所打出来的分数则直接与员工的薪水绑定。

目前,在美国,近一半亚马逊品牌的送货面包车上都已经安装了AI摄像头,同时,不满的司机也进行了多次抗议。而此次试点ELD 产品,相当于货车司机头上的“紧箍咒”又多了一重。

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不只是对货车司机下手,对其他业务上的员工,亚马逊也“严防死守”。前不久,Motherboard网站获得的一份亚马逊机密文件显示,亚马逊计划监控客户服务员工的键盘和鼠标动作,以试图阻止不良员工或者冒名黑客入侵、读取客户的数据。据悉, 亚马逊安全、法律等团队一致同意使用BehavioSec网络安全公司的产品:

这款产品使用行为生物识别技术,利用人类操作电脑行为的特点,如鼠标动作、打字节奏、触摸手势等来确认员工是否是本人。具体来说,该系统可以根据员工的自然键盘和鼠标动作生成一个档案,然后不断验证控制员工账户的是否为同一人,以抓住可能窃取数据的冒名者。

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除开安全方面的考量,亚马逊对员工摸鱼状况的监控,也引起了打工人的共愤:近日,Business Insider公布的一份报告显示,亚马逊一名仓库女员工,因为上厕所次数过多而被公司解雇。

事实上,这位女员工因为患有肠易激综合症,每天需要上六次厕所,尽管该员工后续提供了医生证明,但其经理还是以提供证明的时间太晚为由将该员工解雇。因此,该员工将亚马逊告上法庭,要求公司对她做出赔偿。

Business Insider表示,亚马逊通过一系列技术手段来监控员工,该系统能精确计算员工“摸鱼”的时间。员工因喝水、上厕所耽搁太长时间,或者较长时间没有接触包裹,就会被认定是在“摸鱼”。

那么,亚马逊严苛到不近人情的智能监控效果如何?从实际应用的角度来看,其又存在着什么弊端?

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困在算法里的人:智能监控的优势与弊端

首先,AI监控的应用,对亚马逊业务的安全性与效率提高确实是有所裨益的。

某种程度上,亚马逊的安全防范意识是危机倒逼出来的。亚马逊内部文件显示,根据人工审计,曾有四个冒充客服人员的人成功读取了亚马逊的客户数据。此外,疫情下,随着越来越多的员工居家办公,数据泄露的风险逐步提高。据悉,亚马逊在印度运营时面临最多安全威胁,其次是菲律宾、美国。

而在大数据时代,面对可能存在的安全隐患,AI自然是最好的解决方案。就货车上安装AI摄像头来说,根据数据统计,摄像头安装后,在超过200万英里的运输路线上试用后,事故减少了48% ,违章停车的行为减少了20% ,不系安全带的行为减少了60% ,分心驾驶减少了45%。

然而,在提升了效率的同时,对于系统里的人来说,智能监控冰冷、不近人情、误伤状况频出。据报道,一位被解雇的前亚马逊员工回忆,其于暴风雪中开车在在丹佛市外的土路上送货,算法根据GPS要求其两个小时内送达,却对现实中恶劣的天气状况置若罔闻。

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这也导致亚马逊员工流失率很高。据统计,亚马逊员工的流失率每年约为150%。前段时间一篇名为《外卖骑手,困在系统里》的爆文,把外卖骑手被算法钳制的生存困境推至大众面前,而现在看来,对亚马逊员工来说,处境同样艰难。

对亚马逊的质疑还包括用监控获取数据:此次亚马逊在货车上推行ELD设备,行业研究公司Logistics Trends & Insights总裁凯西·罗伯逊(Cathy Morrow Roberson)就表示,其醉翁之意不在酒:“此举的关键实际上就是数据。他们将使用数据来优化时间表和送货路线,并进行预测。”

当然,亚马逊并未承认这一点。然而,这不能打消业内对亚马逊的质疑。就在8月2日,亚马逊还刚领了一张巨额罚单——由于亚马逊对个人数据的处理不符合欧盟通用数据保护条例,因此对亚马逊罚款7.46亿欧元(约合人民币57.2亿元),创下历史纪录。

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从亚马逊监控事件引起的争议,可以看出,在未来,如何平衡算法与具体的人之间的关系、如何区分提升企业安全性与侵犯个人隐私、聚敛数据之间的边界,都是企业必须深思熟虑的命题。

而无论如何,算法、数据、智能监控都应以人为本。正如社会学家尼克·西弗所说,算法不仅由理性的程序形成,还由制度、人类、交叉环境和在普通文化生活中获得的粗糙现成的理解形成。康德说,人是目的,而非手段——手段无论何时都不该架空目的。

文:威化化 / 数据猿


来源:数据猿

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