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当时负责仓库运输部门的肖伯说：“最初我们要求允许程序出错 ， 让它从中学习 。 我们当时的团队运营情况远比软件要好 ， 所以那时候这种决定真让人难以理解 。 ”
起初 ， AutoFlow对需求变化总是作出过度反应 ， 会让工人迅速跑到新位置 ， 几小时后再回到之前的位置 。 这种任务分配方式不仅消耗工人的精力 ， 还浪费了时间 。
但它也确实在不断迭代升级 ， 变得越来越好用 。 亚马逊如今不需要在每个仓库都派人排查故障 。 所有仓库的运营情况都能在办公室电脑前监控到 。
工程师们还创造出其它提高运营效率和准确性的方法 。 以前 ， 工人得先扫条形码 ， 才能知道商品具体该摆在货架的什么位置 ， 而现在 ， 视频摄像机能自动识别商品 ， 并发射绿色光束来判断所应摆放的位置 。
疫情给亚马逊带来了重大挑战 ， 当时美国人也得居家隔离 ， 购物基本转到了线上 。 严峻的大环境下 ， 亚马逊还新招了40万名工人 ， 这也离不开自动化的参与 。 亚马逊通过程序在海量简历中筛掉不合格的求职者 ， 还用视频应用培训新员工 ， 并依靠软件指导新员工完成简单、重复性任务 。 自动化成了工程师们一个即用劳动力 ， 情况有变时还可以立即作出调整 。
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“魔鬼工厂”
亚马逊的高科技装配线让公司的效率不断走高 ， 却让员工苦不堪言 。 去年 ， 美国阿拉巴马州一个仓库的工人试图成立工会 ， 但没成功 。 工人们吐槽道 ， 他们被要精力强加了不合理地工作目标 ， 而这些目标就是算法推荐的 。
一位长期在芝加哥工作的工人表示 ， 经理最常对他的指导就是“加快速度、加快速度 ， 加快速度” 。 同一项任务 ， 完成时间跟平均时间相比快两秒 ， 能得到经理的表扬 ， 慢两秒就会被警告 。 因为未授权接受媒体采访 ， 该员工要求匿名 。
9月 ， 美国加州立法机构通过了一项法案 ， 将赋予仓库工人对抗所谓速度配额的权利 。 该法案支持者表示 ， 过饱和的工作节奏迫使员工规避安全规则 ， 放弃休息时间 。 该州州长尚未签署该法案 。
一位在亚马逊的大范围招聘潮中加入内华达州仓库的员工回忆道 ， 看到同事们一直往货架上堆商品 ， 真担心货架会塌 。 这位不愿意透露身份的员工表示：“就为了让绩效好看 ， 连安全都得不到保障 ， 内心时刻觉得压力很大 。 ”
华盛顿州监管机构在今年早些时候对亚马逊在杜邦市的一个仓库处以罚款 ， 监管机构称该设施的工作节奏快和受伤之间有直接关联 。 亚马逊正在对这笔罚款进行上诉 ， 表示正在修改生产力跟踪工具 ， 以更好地解决员工面临的问题 。
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