方寸新書 |《無形之籠：算法如何控制勞動者》

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無形之籠：算法如何控制勞動者

[美]哈蒂姆·A.拉赫曼(Hatim A. Rahman) 著

楊華鋒 譯

2026年1月出版/89.00元

ISBN 978-7-5228-6611-6

社會科學文獻出版社

編輯推薦

★ 榮獲多項出版獎：美國管理學會George R. Terry Book Award，Axiom Business Book Award，Thinkers 50 Radar Award 等。

★ 跳出傳統勞動控制研究框架，將算法定義為新型支配工具，探討數字時代勞動正義的核心命題。

★ 不同于聚焦外賣騎手的平臺經濟研究作品，將關注點轉向依托數字平臺的高技能勞動者。

★ 扎實且前沿的跨學科研究：歷時六年開展數字民族志，118次深度訪談，跨越社會學、管理學、法學等領域……書中有真實勞動者的生存敘事，有算法運作的機制拆解，有理論模型的嚴謹建構，更有對未來勞動形態的深刻預判。

★ 兼具學術深度與可讀性，結構清晰，案例鮮活，是理解算法時代勞動關系的關鍵參考。

內容簡介

作品基于美國在線求職網站TalentFinder（非實名）的調查分析寫成，使用獨特的縱向數據調查在線勞動力平臺如何使用算法控制高技能勞動者的行為。作者哈蒂姆·A.拉赫曼提出“無形之籠”這一核心隱喻：組織通過不透明、動態且推測性的算法，將行為準則與績效標準嵌入系統，勞動者在不知情、無解釋、無申訴權的情況下被評估、分類與支配。這個無形之籠標志著市場和組織對人進行分類和操控方式的深刻轉變。與以前的勞動控制形式不同，算法之籠無處不在，但它并不透明且隨時可以移動，加之數據在平臺之間的共享，使得勞動者很難擺脫其束縛。本書追溯了這個無形之籠的起源與發展，同時為平臺、勞動者和決策者提供了關于如何在算法時代讓工作更加公平互利的建議。

作 者

【美】哈蒂姆·A.拉赫曼（Hatim A. Rahman）

美國西北大學管理學助理教授，在斯坦福大學取得管理學博士學位，研究方向為以算法為基礎的人工智能如何影響組織和勞動力市場的工作性質與雇傭關系。他的研究和教學屢獲殊榮，包括美國國家科學基金會CAREER獎。2023年，他被Poets & Quants評為“全球前40位40歲以下商學院教授”。在管理學頂尖學術刊物上發表過多篇文章。

譯 者

楊華鋒

管理學博士，國際關系學院教授，博士生導師，北京市社會科學基金青年學術帶頭人（2021），北京市政治學行政學學會理事，《領導科學》雜志編委，出版著作多部，發表論文六十余篇，教研成果多次榮獲省部級獎項。

精彩評論

拉赫曼的著作指出了平臺經濟亟待解決的若干痛點，這些痛點解決與否將直接影響零工勞動者的持續參與感和職業滿足感。零工模式已成為常態，平臺健康發展，才能確保勞動者公平分享發展成果，而非陷入惡性競爭的泥潭。平臺發展的目標，應是讓勞動者與企業共同受益，從而將勞動者從當前的“無形之籠”中解放出來。

Cybernews

算法以及算法決策如何逐漸掌控我們生活的方方面面，是當今最重要的議題之一。《無形之籠》深入探究了在線勞動力平臺這一重要場景，以及依賴這些平臺謀生的勞動者。拉赫曼通過嚴謹的研究，清晰地揭示了算法如何使組織得以實施全新的控制手段和制造不透明。這是一部富有思想、意義重大，甚至可以說不可或缺的作品。

——Mario L. Small，哥倫比亞大學教授

數以百萬計的高技能零工勞動者正受到算法的評分和排名。這些算法令人費解、不斷變化，且往往不能準確反映他們的才能和動機。拉赫曼詳細記錄了勞動者如何受到神秘算法的影響，以及平臺公司如何從這種不透明中獲益。并為使用這些平臺的高技能勞動者、平臺負責人以及尋求多方利益平衡的政策制定者提供了人性化且有效的解決方案。

——Robert I.Sutton, 斯坦福大學教授，《紐約時報》暢銷書作者

本書有望成為對數字勞動平臺的開創性研究，將對有關數字勞動力平臺的學術討論產生重大影響。拉赫曼深入且嚴謹地研究了高技能零工勞動者的真實經歷，對于希望從這些研究中汲取經驗的從業者和政策制定者來說，這是一部必讀之作。

——Susan Scott, 倫敦政治經濟學院教授

內容豐富，見解深刻，且基于詳實的數據。拉赫曼為讀者提供了全新的視角，幫助他們理解在線平臺如何對高技能零工勞動者施加控制，對其生活產生重大影響。對于那些想要弄清楚不斷變化的工作世界的人來說，這是一部必讀之作。

——David Pedulla, 哈佛大學教授

本書大綱

本書分為九章，追溯了TalentFinder開發和訓練其算法的過程，并檢驗了這一過程帶來的影響。具體來說，第2章概述了促使TalentFinder創建首批高技能在線勞動力市場平臺之一的各類因素。第3章和第4章探究了TalentFinder在迅速發展時期嘗試實施控制的初始方式，并討論了此過程中遇到的各種問題。第5章和第6章則揭示了TalentFinder為應對遇到的問題，是如何通過引入不透明的動態算法加強對勞動者的控制的，勞動者如何受制于這些算法，以及帶來負面影響的無形之籠如何形成。第7章解釋了為何勞動者即使面臨負面后果，仍看似主動選擇留在無形之籠中。最后兩章則分別總結了本書對學者、組織、勞動者和政策制定者在理論與實踐上的主要貢獻（第8章），并對算法時代控制機制的演進做出預測——這些預測超越了當下常見的討論范疇（第9章）。

更詳細地說，第2章展示了21世紀初社會、經濟和技術因素的大融合如何為TalentFinder的創立奠定了基礎。需要強調的是，TalentFinder的起源可以追溯到互聯網的興起，它為那些需要便宜、可信且可靠的高技能勞動力的組織和委托人提供了新途徑。受eBay的啟發，TalentFinder決定推出一個全球范圍內都可參與的在線勞動力市場平臺。這一舉措帶來了就業范式的轉變，從傳統的人力資源公司轉型為全球性的高技能工作在線勞動力市場平臺。本章還通過訪談刻畫了使用該平臺的勞動者和委托人形象，并描述了促使他們加入TalentFinder的原因。本章最后一部分對TalentFinder的部分服務條款進行了分析，揭示了該平臺如何在限制法律責任的同時推出創新型全球在線勞動力平臺。具體來看，我認為TalentFinder構建了一種模糊不清、定義不明的多重雇傭關系，這種關系涉及勞動者、委托人和無數的第三方組織。我認為正是這種模糊的雇傭關系為平臺在全球范圍內施加控制并限制其責任奠定了基礎。

在第3章，我將展示TalentFinder是怎么創建并最初依靠一種五星評級算法連接全球勞動者和委托人的。這個評級算法依賴透明的計算流程，對如何計算勞動者的評級提供了詳細解釋。然而，這種設置深刻地影響了勞動者、委托人和平臺。首先，平臺對等級評估的依賴加劇了新入勞動者的“冷啟動”問題，因為平臺算法難以推薦那些沒有等級或數據的新加入者，而這也加劇了評級膨脹。隨著時間的推移，勞動者逐漸掌握了操縱平臺的透明評級算法，幾乎所有人在平臺上都獲得了相同的等級。盡管這種做法使勞動者個人能夠從中獲益，卻造成了“公地悲劇”——每個人都出于自身利益采取行動，最終導致集體利益受損。在這種情況下，雖然每個人都擁有近乎完美的評級，但這違背了平臺算法為委托人和勞動者牽線搭橋的初衷。

第4章分析平臺應如何通過測試一個重大變革來應對這些問題，以解決評級膨脹造成的公地悲劇。TalentFinder有選擇地引入了一種不透明的評級算法，且未向勞動者說明，人們不知道這一變化是測試還是會廣泛推行。我進一步說明，由于該組織隱瞞了有關此次變化究竟是臨時測試還是永久性變更的關鍵信息，人們開始猜測這次改變對他們在平臺上的活動和業績有哪些潛在影響。在本章的后半部分，我認為TalentFinder能夠以這種方式推行潛在變化并施加控制，得益于“數字標準協議”：這是一種不斷變化的服務條款，使組織能夠實施任何可以鞏固其對員工控制和信息不對稱地位的變化。我也講述了自己的賬號因平臺新增了一條在注冊之初不存在的服務條款而被封禁的經歷。因此，本章認為，數字服務條款為無形之籠和平臺后續的變動奠定了基礎。

在第5章，我將說明TalentFinder是如何決定在其平臺上永久性使用不透明算法的。我將詳細闡述該平臺利用不透明的數據收集、處理和實驗，對實施維持其算法和實現對勞動者的控制至關重要，但這同樣導致了勞動者對算法的普遍不解。勞動者不確定他們在平臺上的行為或與委托人打交道的方式會對他們在平臺上的曝光度和成功率產生何種影響。由此，本章揭示了平臺如何通過各種手段利用其信息和權力不對稱來維持及鞏固無形之籠的算法。這為TalentFinder帶來了可預測性，卻讓勞動者捉摸不透。

基于第5章的發現和論點，第6章確定了勞動者在無形之籠中的長期認知和行為結果。勞動者報告了諸多負面的認知結果，比如難以獲知如何提高自己的績效，或因為不知道哪些行為會影響他們的成功而持續焦慮，以及對TalentFinder的認知，認為它從一個天生的促進者變為專制的管控者。從行為上來看，勞動者改變了與委托人互動的方式：他們不再專注于產出最優質的工作成果，而是試圖以一種他們希望最大限度地取悅平臺算法的方式與委托人互動。我還探究了勞動者對平臺評分算法的不同反應：一些人嘗試找到提高分數的方法，而另一些人則限制了他們在平臺上的活動。這些不同反應，不僅取決于不同等級的分數，還取決于他們對工作平臺的依賴程度，以及他們是否經歷過評分下降帶來的不便。本章闡述的內容，與第2章描繪的TalentFinder用來吸引員工的自由靈活模式是截然不同的。

盡管從理論上講離開平臺似乎很容易，但在第7章中，我認為存在一種全新的機制——聲譽互依（reputational interdependence）。這個機制能夠更廣泛地解釋勞動者為什么會被困在這個無形之籠和平臺里。聲譽互依是指平臺的算法日漸相互關聯，且無需勞動者同意即可共享評分，從而削弱了勞動者控制自己聲譽的能力。聲譽互依揭示了平臺不透明算法如何提高勞動者在平臺、組織和勞動力市場中聲譽的可見性和持久性，而這完全超出了勞動者的控制范圍。正因如此，即使勞動者想不再使用TalentFinder，仍發現自己的信息出現在谷歌、社交媒體及其他平臺上。因此他們的去留體現為平臺自主與控制之間的悖論：理論上，勞動者可以自行決定離開，但如果他們離開，支撐這個無形之籠的算法就會降低他們的信用評級，并繼續在其他在線平臺上公開分享他們的歷史評級，從而危及他們在平臺外的就業前景。

第8章匯集了本書的經驗見解，無形之籠的潛在邏輯、結果和維持它的機制依賴動態的、不透明的、推測性的算法，代表著一種新的控制形式。社會學家、管理學者以及從事控制、評估和勞動力市場交叉工作的勞工研究人員應當關注到本書對無形之籠理論內涵的強調。本章還討論了無形之籠對組織、勞動者和政策制定者的實際影響。需要特別指出的是，當下平臺采用的眾包問責制和勞動者發起的替代方案，是兩條有利于平臺糾正權力和信息不對稱的路徑。這些潛在的改革將引起政策制定者、勞工團體和平臺的興趣，他們都希望在雇傭雙方間建立更公平的關系。

第9章旨在通過提出一個框架來預測未來算法時代的控制將如何演進，而不囿于當前可行的改革方案。我不相信媒體普遍談論的簡單的烏托邦式或反烏托邦式的預測，而認為未來算法時代的控制是難以預測的，它將由各類主體，包括機構、組織和個人在當下所做的決定來定義。哲學家和媒介研究學者馬歇爾·麥克盧漢（Marshall McLuhan）提出了“四元”框架（“tetrad” framework），用來預測一項技術在未來可能產生的隱秘的、未被觀察到的影響。隨著組織對算法使用和依賴的加深，我根據這一框架預測了四種可能出現的情景。每一種設想都需要我們對當下的法律、政治、組織、私人機構和慣例的變化做出反應，預測情景的實現與我們如何應對這些變化息息相關。

方法論附錄部分系統闡述了本書所采用的數據收集與分析方法，以及在研究過程中總結的經驗教訓。其中詳細介紹了將傳統的參與觀察和民族志訪談方法應用于數字平臺環境的具體步驟，并探討了計算社會科學方法在大規模文本數據收集與分析中的應用。此外，還說明了如何通過多源定性數據的三角驗證來增強研究結果的可靠性。

當我最初研究TalentFinder和在線勞動力市場平臺時，它們還是一種新興事物，人們尚不清楚使用算法控制工作方式究竟是一種短暫潮流，還是預示著未來的工作模式。然而，時至今日，各類企業和政府已廣泛采用推測性算法來控制、評估和監控日益增多的勞動者。因此，本書的研究發現與論點為我們理解“無形之籠”這一控制概念如何滲透更多組織和社會領域提供了重要洞見。我提出這些見解，是希望能夠推動富有成效的行動方案與政策，從而為勞動者、組織乃至整個社會創造更公平的結果。

（節選自本書引言）

目錄

1 緒 論

2 新的勞動力市場范式

3 評級：TalentFinder 的算法控制驅動力

4 無形之籠的理論基礎

5 進入無形之籠

6 陷于無形之籠的連鎖反應

7 聲譽互依：勞動者為何選擇留在無形籠中

8 對理論和實踐的思考

9 算法時代控制機制的展望

方法論附錄

注 釋

參考文獻