俄罗斯一游戏支付公司用 AI 裁员 150 人，被裁员工被算法判定不敬业效率低下，这种评判方式合理吗？
俄罗斯一家游戏支付公司近期的一则裁员事件引发了广泛关注和争议。据报道，该公司运用人工智能（AI）算法对员工进行评估，并以此为依据裁掉了约 150 名员工。被裁员工被指控“不敬业、效率低下”，而这些评价正是出自 AI 之手。这种完全依赖算法的裁员方式，是否能够真正做到公平、公正，其合理性究竟在哪里，成为了一个值得深入探讨的问题。
首先，我们必须承认，在现代企业管理中，效率和敬业精神确实是衡量员工表现的重要标准。随着科技的发展，利用工具来提升管理效率是必然趋势。AI 在数据分析和模式识别方面拥有天然的优势，理论上可以从大量的行为数据中挖掘出员工的工作习惯、产出效率等方面的信息，从而为管理层提供更客观的决策依据。例如，AI 可以分析员工在工作时间内的活动、完成任务的数量和质量、项目进度贡献等数据，并将这些量化指标与设定的效率标准进行对比。
然而，将如此重要的员工去留问题，完全交给一套算法来决定，其合理性则充满了巨大的疑问。以下几点是需要重点考量的：
1. “不敬业、效率低下”的定义是否足够清晰和全面？
AI 的评估结果很大程度上取决于其训练数据和设定的算法模型。如果这些模型未能充分理解人类工作的复杂性和多样性，“不敬业”和“效率低下”的定义就可能变得过于狭隘和片面。
工作的本质与AI的理解差异： 很多工作中，所谓的“敬业”不仅仅体现在埋头苦干、连续在线时长，更包含团队协作、创新思考、解决问题的能力、跨部门沟通、甚至是在关键时刻的牺牲和奉献。AI 擅长量化可观测的行为，但对于这些非量化、更具人文属性的因素，却难以准确捕捉和评估。例如，一位员工可能花时间在团队成员身上，帮助他们解决技术难题，从而提升了整个团队的效率，但这种“支持性工作”在单纯的产出数据上可能不那么显眼，甚至被算法解读为“不投入核心任务”。
工作场景的多样性： 游戏支付行业的工作环境可能非常多样化。有些岗位可能需要高度的专注和独立工作，而有些岗位则需要频繁的沟通和协作。在不同岗位上，衡量效率的标准也应有所不同。如果AI采用了统一的标准来评估所有岗位的员工，那么必然会导致对某些岗位员工的不公平。
“效率低下”的可能原因： 导致效率低下的原因有很多，可能与员工自身的能力有关，但也可能与公司内部的流程、资源配置、管理支持不足、技术工具落后、甚至是领导不当的指令有关。如果算法只将结果导向员工本身，而忽略了外部环境和系统性问题，那么这种评判就失之偏颇。
2. AI 评估的客观性与算法的“黑箱”问题。
尽管AI被认为可以减少人为偏见，但AI本身也可能继承甚至放大训练数据中的偏见。
数据偏见： 如果用于训练AI的数据本身就存在偏差，例如过去的数据未能充分代表某些群体或某些工作模式，那么AI的学习结果就可能带有歧视性。例如，如果过去一段时间内，男性员工的某些行为被认为是“高效”的，而女性员工采取类似行为却被认为是“不务正业”，AI可能会学习到这种模式并进行复制。
算法的“黑箱”效应： 很多复杂的AI算法，其决策过程对于普通人甚至是开发者来说，都可能难以完全理解和解释。当员工被AI判定为“不敬业、效率低下”时，他们往往难以获得具体的、有说服力的解释，更无法知道自己具体在哪些方面不符合要求，也无从得知如何改进。这种“黑箱”操作，使得员工无法进行有效的申诉和辩解，也削弱了透明度和公平感。
3. 对员工士气和企业文化的潜在负面影响。
完全依赖AI进行裁员，可能会对企业内部的员工士气造成严重打击。
缺乏人性关怀： 裁员本身是一件对员工个人和家庭影响重大的事件。如果过程完全由冰冷的算法主导，缺乏人力资源部门或管理层与员工进行有温度的沟通和解释，会让人感到被机器取代和漠视，极大地损害员工的归属感和忠诚度。
信任危机： 当员工知道自己的职业生涯可能随时被一套他们不理解的算法决定时，他们对公司的信任感会大幅下降。这可能导致员工普遍感到焦虑和不安全感，从而影响工作积极性和创造力。
扼杀创新和合作： 如果AI只关注可量化的直接产出，可能会鼓励员工之间为了数据好看而互相竞争，而非合作。员工可能会倾向于选择那些容易被算法量化和认可的工作，而回避那些需要长期投入、难以立刻看到成果但对公司长远发展至关重要的创新活动。
4. 合理的裁员评估应是技术与人力的结合。
更合理的方式，应该是将AI作为辅助工具，而非最终的决策者。
数据驱动的人工审核： AI可以提供数据分析和风险预警，但最终的评估和决策，仍应由具备专业知识和判断力的人力资源专家以及业务部门的管理者共同完成。他们可以结合AI提供的数据，以及对员工的长期观察、绩效面谈、团队反馈等多方面信息，进行更全面、更人性化的评估。
明确的绩效标准与反馈机制： 公司在引入AI评估之前，应该建立一套清晰、公平、可量化的绩效评估体系，并让所有员工都清楚了解这些标准。同时，要建立有效的绩效反馈和辅导机制，在员工表现不佳时，及时给予指导和改进机会，而不是直接进行淘汰。
提供申诉渠道： 对于AI的评估结果，应该允许员工提出质疑和申诉，并有独立的第三方或更高层级的管理者进行复核。
总而言之，俄罗斯这家游戏支付公司利用AI裁员 150 人的做法，虽然可能在追求效率上有所考虑，但这种完全由算法主导的评判方式，因其在定义、透明度、人性关怀以及对企业文化的影响等方面存在显著的局限性，其合理性大打折扣。在科技高速发展的当下，我们在拥抱技术的同时，更应坚守公平、公正和人性的原则，确保技术的发展是为了服务于人类，而不是冰冷地剥夺人类的权益。将复杂的“敬业”和“效率”概念，简化为一套算法的判断，是对员工价值的片面理解，也是对现代企业管理的一种挑战。
首先，我们必须承认，在现代企业管理中，效率和敬业精神确实是衡量员工表现的重要标准。随着科技的发展，利用工具来提升管理效率是必然趋势。AI 在数据分析和模式识别方面拥有天然的优势，理论上可以从大量的行为数据中挖掘出员工的工作习惯、产出效率等方面的信息，从而为管理层提供更客观的决策依据。例如，AI 可以分析员工在工作时间内的活动、完成任务的数量和质量、项目进度贡献等数据，并将这些量化指标与设定的效率标准进行对比。
然而，将如此重要的员工去留问题，完全交给一套算法来决定，其合理性则充满了巨大的疑问。以下几点是需要重点考量的：
1. “不敬业、效率低下”的定义是否足够清晰和全面？
AI 的评估结果很大程度上取决于其训练数据和设定的算法模型。如果这些模型未能充分理解人类工作的复杂性和多样性，“不敬业”和“效率低下”的定义就可能变得过于狭隘和片面。
工作的本质与AI的理解差异： 很多工作中，所谓的“敬业”不仅仅体现在埋头苦干、连续在线时长，更包含团队协作、创新思考、解决问题的能力、跨部门沟通、甚至是在关键时刻的牺牲和奉献。AI 擅长量化可观测的行为，但对于这些非量化、更具人文属性的因素，却难以准确捕捉和评估。例如，一位员工可能花时间在团队成员身上，帮助他们解决技术难题，从而提升了整个团队的效率，但这种“支持性工作”在单纯的产出数据上可能不那么显眼，甚至被算法解读为“不投入核心任务”。
工作场景的多样性： 游戏支付行业的工作环境可能非常多样化。有些岗位可能需要高度的专注和独立工作，而有些岗位则需要频繁的沟通和协作。在不同岗位上，衡量效率的标准也应有所不同。如果AI采用了统一的标准来评估所有岗位的员工，那么必然会导致对某些岗位员工的不公平。
“效率低下”的可能原因： 导致效率低下的原因有很多，可能与员工自身的能力有关，但也可能与公司内部的流程、资源配置、管理支持不足、技术工具落后、甚至是领导不当的指令有关。如果算法只将结果导向员工本身，而忽略了外部环境和系统性问题，那么这种评判就失之偏颇。
2. AI 评估的客观性与算法的“黑箱”问题。
尽管AI被认为可以减少人为偏见，但AI本身也可能继承甚至放大训练数据中的偏见。
数据偏见： 如果用于训练AI的数据本身就存在偏差，例如过去的数据未能充分代表某些群体或某些工作模式，那么AI的学习结果就可能带有歧视性。例如，如果过去一段时间内，男性员工的某些行为被认为是“高效”的，而女性员工采取类似行为却被认为是“不务正业”，AI可能会学习到这种模式并进行复制。
算法的“黑箱”效应： 很多复杂的AI算法，其决策过程对于普通人甚至是开发者来说，都可能难以完全理解和解释。当员工被AI判定为“不敬业、效率低下”时，他们往往难以获得具体的、有说服力的解释，更无法知道自己具体在哪些方面不符合要求，也无从得知如何改进。这种“黑箱”操作，使得员工无法进行有效的申诉和辩解，也削弱了透明度和公平感。
3. 对员工士气和企业文化的潜在负面影响。
完全依赖AI进行裁员，可能会对企业内部的员工士气造成严重打击。
缺乏人性关怀： 裁员本身是一件对员工个人和家庭影响重大的事件。如果过程完全由冰冷的算法主导，缺乏人力资源部门或管理层与员工进行有温度的沟通和解释，会让人感到被机器取代和漠视，极大地损害员工的归属感和忠诚度。
信任危机： 当员工知道自己的职业生涯可能随时被一套他们不理解的算法决定时，他们对公司的信任感会大幅下降。这可能导致员工普遍感到焦虑和不安全感，从而影响工作积极性和创造力。
扼杀创新和合作： 如果AI只关注可量化的直接产出，可能会鼓励员工之间为了数据好看而互相竞争，而非合作。员工可能会倾向于选择那些容易被算法量化和认可的工作，而回避那些需要长期投入、难以立刻看到成果但对公司长远发展至关重要的创新活动。
4. 合理的裁员评估应是技术与人力的结合。
更合理的方式，应该是将AI作为辅助工具，而非最终的决策者。
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明确的绩效标准与反馈机制： 公司在引入AI评估之前，应该建立一套清晰、公平、可量化的绩效评估体系，并让所有员工都清楚了解这些标准。同时，要建立有效的绩效反馈和辅导机制，在员工表现不佳时，及时给予指导和改进机会，而不是直接进行淘汰。
提供申诉渠道： 对于AI的评估结果，应该允许员工提出质疑和申诉，并有独立的第三方或更高层级的管理者进行复核。
总而言之，俄罗斯这家游戏支付公司利用AI裁员 150 人的做法，虽然可能在追求效率上有所考虑，但这种完全由算法主导的评判方式，因其在定义、透明度、人性关怀以及对企业文化的影响等方面存在显著的局限性，其合理性大打折扣。在科技高速发展的当下，我们在拥抱技术的同时，更应坚守公平、公正和人性的原则，确保技术的发展是为了服务于人类，而不是冰冷地剥夺人类的权益。将复杂的“敬业”和“效率”概念，简化为一套算法的判断，是对员工价值的片面理解，也是对现代企业管理的一种挑战。
网友意见
这就叫赛博朋克嘛
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