鱼栗 发自 凹非寺 
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

老板想知道你有没有在努力工作，并不需要在办公室架满摄像头。

有一只AI，只要依靠手机、手环、手表这类设备自带的传感器，就能算出你是不是又在摸鱼了。

你在没在工位上、在没在用手机、体重多少、卡路里消耗多少……各种数据都可以用来投喂一个机器学习算法，来评估你一段时期的工作表现。

这只AI的爸爸们，是达特茅斯学院领衔的团队。

他们说，这是史上第一次靠移动传感器来区分员工表现的高下。

并且，不论是主管还是小兵，也不论常年泡办公室还是永远在外面奔跑，AI都能做到有效的评估，准确率达到80%。

“好员工周末常加班”

在这套系统里，智能手机可以追踪你的身体活动，所在位置，手机使用情况，甚至环境光线。

运动手环可以监测心脏功能、睡眠质量，还有体重、卡路里消耗量等等健康数据。

而蓝牙发射器 (Beacon) 会知道，你是不是在工位上。

把这些数据传送到云端，由训练有素的机器学习算法来处理。AI们接受的训练，就是给员工的表现评级打分。

为了测试AI的判断有多准，团队在一间高科技公司，和一间管理咨询公司，选中750只“小白鼠”，参加了长达一年的实验。

他们有的是主管，有的在主管手下工作，不过都要向研究人员汇报自己的日常行为，用来验证AI给出的表现评级。

就像开头提到的那样，算法达到了80%的准确率。

实验结果还显示，工作表现上佳的人类，手机使用率通常比较低，睡眠时间比较长且多为深睡，身体状态也比较活跃。

不论是常年待在办公室/实验室的工种，还是在家/在外奔跑的工种，都适用这个规律。

除此之外，还可以分开不同的角色来观察：

表现更好的主管，上班时间常常走动，不过范围也集中在几个特定的地方；

表现更好的非主管，周末加班比较常见。

算法的主要爸爸，达特茅斯学院的教授Andrew Campbell说，这是为了帮助员工提升表现。

那么，身在学界的教授，为何要鼓励企业员工？

“你，GPA不过3”

教授曾经以访问 (Visiting Faculty Member) 的身份在谷歌待了一年。

在这期间，他十分惊讶地发现，“谷歌这样的巨头还在用传统且主观方式，来评价员工的表现。”

不过回到学校之后，教授并没有直接开启这套AI评估系统的研发计划。

却先向学校里的孩子们下了手：

那是一款叫做“StudentLife”的应用，可以监测学生的行为，拿来预测学术表现。

它用到的传感器系统，也是由各种设备里现成的传感器整合而成。

这个软件的标语令人瑟瑟发抖：

“看你印堂发黑，就知道这学期GPA上不了3。” (误)

GPA应用主页在此：

https://studentlife.cs.dartmouth.edu/

小试牛刀后，针对员工表现的AI项目便在此基础上开始了，还拿到了隶属美国国家情报总监办公室、情报先进研究计划 (IARPA) 的资金支持。

这次，项目成员不止局限在达特茅斯油画一样的校园里，还包括了圣母大学、佐治亚理工、华盛顿大学、科罗拉多大学博尔德分校、加州大学欧文分校、俄亥俄州立、德克萨斯大学奥斯汀分校，以及卡耐基梅隆大学，一共9间大学的研究人员。

便是这支力量雄厚的团队，孕育了那只横跨各行各业、主管小兵通吃的员工表现评估AI。

很快，论文就要在ACM旗下的可穿戴设备期刊IMWUT, UbiComp’19上发表了。

也不知道，这个带有官方buff的算法，是不是过不了多久便会投入使用。

贝佐斯的兄弟

反正，亚马逊早就开始用AI评估工厂员工的效率了。

这不是一个表情包，是亚马逊“摸鱼”检测系统的名字。

全称是“Time off Task”，没在工作的时间。

比如，小明的工具是扫描包裹，如果系统判定他长时间没有扫描，就会自动发出警告，还能自动生成解雇的指令。

美媒The Verge拿到过一份文件，几十页里面有900多位员工，被AI监工解雇，理由都是工作效率太低。

AI说：“混日子的你，不是贝佐斯的兄弟。”

— 完 —

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