特斯拉鐵血開除工會成員!800名標記員為何怒了?爆出被監視、不敢上廁所⋯
特斯拉鐵血開除工會成員!800名標記員為何怒了?爆出被監視、不敢上廁所⋯
2023.02.17 | 商業經營

2.17更新

特斯拉在紐約州的800名工人正發起一場工會運動,最終可能組建成特斯拉的首個工會。這也是特斯拉CEO伊隆·馬斯克(Elon Musk)面臨的最新勞工挑戰。不過,在傳出成立工會不到24小時,一場鐵血解雇就開始了。

根據《紐約時報》(The New York Times)16日的報導指出,在提交給政府勞資關係委員會的一份文件中,工會表示,至少有18名員工周三被解雇,原因是「報復並阻止工會活動。」 參與工會運動的特斯拉工人周四表示,該人數已增至37人。

特斯拉員工指出,大多數被解雇的人都沒有參與這場運動。在一般情況下,特斯拉會在3月份進行績效評估後解雇少量員工,但他們從未見過一次解雇這麼多人。

特斯拉員工是什麼原因想籌組工會?他們在工作上遇到了什麼問題?以下是2.16日報導:

這些位於紐約水牛城(Buffalo)工廠的員工致信馬斯克,稱他們計畫成立工會。這些工人們表示,「人們厭倦了這種被當作機器人的生活。」

值得注意的是,這800名員工,並不是工廠中的作業員,而是負責為特斯拉的自動輔助駕駛技術的AI影像資料貼上資料註記標籤的AI訓練員。

Autopilot幕後的功臣

特斯拉的Autopilot 自動輔助駕駛主要靠的是他們獨家的AI技術,但背後需要一群人來訓練AI模型,因此,特斯拉雇用了一群人,來為用來訓練AI模型的影像進行標籤註記(labeling)。

標籤註記(labeling)是用來給AI說明輸入資訊的正確輸出值。以特斯拉的Autopilot 為例,可能會給餵給它的影像資料中,用來標記諸如車道、障礙、車輛、行人、人行道、交通錐標、障礙物等等的標籤註記,讓AI有足夠的標籤範例可以學習。

特斯拉
圖/ Shuttersotck

透過這樣的訓練,神經網路可以進行正確的判斷,讓特斯拉的Autopilot 能夠瞭解哪些地方可實現自動駕駛車輛的安全行駛,哪些地方則無法做到。

所以雖然這個工作是在訓練AI,聽起來好像很高科技,但實際上由於需要訓練的資料量非常龐大,因此這份工作就是不停的對影像進行註記貼標,基本上與流水線的工人沒有兩樣。只是在工廠的流水線上,工人處理的可能是半導體、零組件,在訓練AI的時候處理的是道路影像。

特斯拉的血汗效率管理

這些員工在週二早些時候向馬斯克發送了一封電子郵件,表示他們打算成立工會。員工們說,他們正在尋求更好的薪酬和工作保障,同時減少生產壓力,他們說這些壓力對他們的健康有害。

該工廠的工人向彭博新聞投訴表示,特斯拉會監控他們的點擊,以追蹤員工在每項任務中花費的時間,以及他們在一天中花多少時間,是否有「積極工作」。他們表示,這導致一些人為了怕績效不佳,避免上廁所。

工會組織委員會的成員Al Celli表示:「我們已經厭倦了被當作機器人對待。」

在他們給管理層的信中表示:「工會化將進一步加速世界向可持續能源的過程,因為工會將可以幫助我們在工作場所和我們為自己設定的目標中擁有發言權。」

工會委員會表示,位於水牛城的工廠有800多名負責資料註記標籤的AI訓練員,他們從事非工程方面的工作,但為特斯拉的自動駕駛發展做出了巨大的貢獻,包括在其車輛捕獲的圖像中識別物體,並説明其系統在路上識別它們。而他們的起薪為每小時19美元(約台幣580元)。

他們表示,除了增加工資和工作保障外,他們的目標是確保在工作場所的決策中擁有發言權,並遏制監控、指標和生產壓力。

「為了提高效率,我們急於把事情做完,這樣的訓練結果其實無法確保百分百正確。」Celli表示:「我們當時只想著:讓我們用最快速度把事情做完。」

這或許也可以解釋,為什麼某些AI服務在實際上路後,會有與人類「眼花」發生奇怪出錯類似的現象。

延伸閱讀:ChatGPT背後「血汗工廠」:時薪40、每小時標註2萬單詞,數據標註員有多慘?

特斯拉
圖/ 特斯拉

馬斯克的理想:用AI為影像貼標籤

先前馬斯克曾談到標籤註記的工作這件事,他當時表示希望未來可以將這個工作自動化。

他在2021年4月的季度財報會議上表示,「利用AI訓練師對標籤註記系統來訓練,然後系統對影像資料進行自動貼標註記的工作,然後人類註記師就只需要看一下AI做好的標籤,確認它是否正確的,或許還可以進行編輯。」

目前不清楚他的這個AI訓練系統是否真能取代真人訓練師,但據彭博社6月報導,特斯拉去年就在加州解雇了數百名從事這些工作的工人。

與其他的汽車製造商不同,到目前為止特斯拉成功地抵制了其美國工廠組建工會。如果這裡的員工成功,那將是特斯拉的第一個工會。

同時,近期美國的工會運動在亞馬遜、蘋果和星巴克等長期「非工會公司」也取得了一系列勝利。

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投資不再靠感覺,大戶豐App用數據打造紀律投資術
投資不再靠感覺,大戶豐App用數據打造紀律投資術

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永豐金證券數位金融處處長劉柏甫
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圖/ 數位時代

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圖/ 數位時代

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