導言 土耳其機械人
我們活在科技奇蹟的時代。現今，機器不僅能下圍棋打敗人類，還能寫出流行歌曲、憑自身意志駕駛車子。無人商店讓顧客能在選購產品後，不須經過結帳櫃台即可離開。顯然，若把小型晶片植入人腦中，機械便能開始學習如何讀懂人的心思了。這麼一個矽谷理想國信誓旦旦表示要淨化受毒害的地球，把大家送上火星，實現永生，並使人類脫離庸碌生活抵達超凡境界。這個世界物資豐厚且充滿智慧解決方案，便利程度可謂與奢華程度彼此相襯。
然而，這世界的根基卻疑點重重，看似有著突飛猛進而銳不可擋的科學進展，但其實只不過是某些科技大亨的夢想罷了。反烏托邦的醜惡戳破了模控（cybernetics） 的和諧假象；光鮮亮麗的表層底下是壓迫、監控和原子化（細部分工）的現實。每個影響全球的事件，諸如金融危機或傳染病疫情，都讓我們更快速步入這個世界所擁戴的「零接觸未來」—鼓勵大家多待在家裡避免與他人往來，而住家不再只是個人的居處，同時也兼作辦公室、購物中心、健身房、醫療診斷室以及娛樂場所。 物聯網（IoT）滲入我們的睡眠、會議和心律，並將這些現象的數據回報，其後再以優化的服務回饋到我們的生活，且這一切都是由某個平台來提供。出了家門後，「智慧城市」的監控又高了一層。街上的一無所有者在討生活時，生物識別及臉部辨識技術會監管他們的風險評估檔案。一連串的演算法圍繞著所有團體、空間和機構，形成一張張的機械感知網，密布到各種形態的運算智能宛如隱形一般。透過這種不易察覺的感應器、追蹤器和攝像鏡頭共同組成的多重設置，資本能夠取得新的編碼及認知用性質資訊。從測量學到生物識別技術，從顯微科學到宇宙學，生活受資訊交換的控制程度更甚以往。數據經轉換後輸入各種奇異的機器裝置：自駕車取代計程車和貨車司機，演算法替代主管職權，還能以勝過任何醫師的高精確度診斷癌症。
不過，這個自動化夢想世界的幻想程度居多，而非現實。搜尋引擎、應用程式及智慧裝置背後都有著工作者，這些人通常是在全球體系中被排擠到邊緣的族群，因為別無選擇而被迫要清理資料及管控演算法，領到的錢卻寥寥無幾。臉書和推特的動態貼文系統看似能精準地自動清除暴力內容，但哪些內容算是色情或仇恨言論，並非交由演算法判斷。臉部辨識鏡頭似乎能自動偵測到人群中的一張臉孔，而自駕車不需人為操控就能開動；但實際上，看似神奇的機器學習（machine learning）成果，所靠的是標注資料的苦差事。矽谷帶起的貨物崇拜（cargo cult）現象背後，是過濾仇恨言論、注釋影像以及教導演算法如何偵測出貓的艱辛勞力。
本書主張，這些低薪且損害心神的任務，是讓數位生活得以成形的主要因素，而非演算法。貝佐斯（Jeff Bezos）在亞馬遜的 MTurk 平台正式上線時告訴全世界：「大家可以把這想成是微工作（microwork）。以一美分的價碼，你可以請人告訴你一張照片裡面有沒有人。」在這種性質的網站中，MTurk不僅是首創，且知名度至今仍居第一。這些群包網站用標籤注記影像中出現的人物來訓練人工智慧，這類任務多半只花個一分鐘。就算作業時間拉得較長，通常頂多就一小時。微工作網站讓業主能把大型案件拆分成極短的工作。業主把這些人類智慧任務（Human Intelligence Task，HIT）發布到網站上，於是就會出現在數千名接案者（又稱「託客」﹝Turker﹞）的螢幕上。託客要迅速搶案，而且是論件計酬。每次成功發案後，平台會抽取百分之二十的費用。工作是在遠端完成，而且接案者只會在線上平台顯示虛擬頭像，並不會相互碰面。
MTurk 所開啟的二十一世紀新工作型態對資本很有利，卻讓勞工大受打擊。現在，其他競爭公司如 Appen、Scale 和Clickworker 也仿造同樣模式，提供方便好用的已清理資料和廉價勞力給業主，無論是學術機構，或是資本的現代大代理人，如臉書和 Google。這些網站扮演著以勞動套利的中盤商角色，鎖定戴維斯（Mike Davis）所稱的「過剩人力」（surplus humanity，全球人口中，被視為不在經濟體系主體之內的群體），以見縫插針滿足大科技公司的需求。接案者只在執行任務期間維持承攬關係，因此在就業和無業的狀態之間跳動，且可能在一日之內為不同公司工作。工作波動幅度大，而這些網站以彈性為由，擺出具備前瞻思想的善心守衛者姿態，推行專為新世代工作者設計的新型勞動契約，指稱他們渴望「獨立」更勝於安穩保障及合理報酬。不過這樣的安排之下，受惠方只有發包業主，像是推特、臉書和 Google 等大型科技公司，因為它們能夠規避較典型的聘僱所需負擔的責任。在這些網站工作的人，不再歸類為「勞工」，而是「自由工作者」、「獨立承攬人員」，甚至還有「玩家」（player）的離譜之稱。他們放棄了權益、法規保障以及最後一丁點議價的籌碼。
平台資本的殘酷性質，將本來就已經慘不忍睹的全球勞動景觀，改造為充斥著雜務與臨時工的就業荒土。不過，很多關於微工作的文獻都表示，這些資料處理工作是前所未見的新現象。自信滿滿的「人力雲」、「人即勞務」（Human-as-a-Service，以人作為一種勞務形式，簡稱 HaaS）和「即時人力」等講法，顯現出從過去沉悶的世界，縱身一躍進入了「人機混和式」的大好未來。貝佐斯所謂的「人工的人工智慧／工人智慧」（artificial artificial intelligence），表示人與演算法之間的高科技關係，將在「新經濟」中帶來爆炸性成長。9 因此，為了幫助南半球經濟體免於緩慢步入非正式工作、負債以及貧民窟擴大的末日浩劫，世界銀行（World Bank）等機構在提出一長串措施時，便將微工作視為其中最新的救世辦法。本書要旨即在讓讀者知道，微工作非但不是南半球的浴火鳳凰，還是致使地球工作陷入進一步危機的推手。微工作由以下各個過程加總而來：成長遲滯、無產階級化，以及勞動力需求降低，這些全都使印度、委內瑞拉和肯亞等國的非正式部門大幅膨脹。如同我們將在第一章看到，這些網站的人數增加，並非資本主義成功的體現，而是反映出越來越多人在正式勞動市場找不到工作的悲慘紀實。其中許多人住在監獄、難民營和貧民窟中，他們完全無業或是低度就業（underemployment）。這就是過剩人力的悲歌。
這樣看來，從二○○八年至今這段漫長的經濟失序期間，使用群包網站的人數激增並不奇怪。雖然全球從事微工作的人數沒有精確的統計數據，但目前推估約落在兩千萬左右，其中大半部分的人位在南半球，包括南美洲、東亞以及印
度次大陸。這些人當中不乏受教育人士，但因故脫離了正式勞動市場。北半球的高學歷低就者，數量也正在增加。調查顯示，英國的工作年齡層人口中，高達百分之五每週至少使用一次群包網站。對他們而言，微工作主要是用來拉高工時並在薪資凍漲下增加收入的方法。然而，對其他世界各地眾多的人而言，微工作就是他們的全職工作。根據國際勞工組織（International Labour Organization，ILO）的一份調查報告，百分之三十六的接案者每週固定工作七日。
依照個別平台自稱的服務對象數量看來，利用這些網站工作的人數可能遠高於目前的統計數字。過去十年來，光是Clickworker 的使用者人數就增至超過兩百萬人，就連較小型的Appen 等網站現在的使用人數也破一百萬。如果把這些平台的接案者歸類為受聘員工，發包公司就會在現今的僱主名單中名列前茅，僅次於幾個政府和沃爾瑪大賣場（Walmart）。其中很驚人的是，中國群包平台「豬八戒」擁有一千兩百萬名使用者，使得它成為世界上最大的人力承包商。
提倡華盛頓共識（Washington Consensus）18 的機構明顯因AI 科技得益。它們順勢利用仰賴處理零碎資料維生者人數的增加這一點，反駁主流媒體長期對自動化會傷害就業市場的預測。然而，得利與受害之間的界線其實很模糊。客服中心接電人員受到聊天機器人的威脅，櫃台結帳人員受到無人商店衝擊，他們最容易在二十一世紀的資本風暴中載沉載浮，因此不得不躲進線上接案的收容地。
微工作的擁戴者會堅決表示還是有工作可做。但從「託客」平均時薪不到兩美元這點來看，就算自動化沒有消滅所有勞工，卻也把他們推到快無法生存的邊緣地帶。
這就是本書第二主題。過剩人力不被計入一般人力，長期以來都受到殘酷的國家政策擺布。而現在，他們更是在矽谷菁英進行的實驗中受到非人對待。貝佐斯把 MTurk 描述為「工人智慧」，可見接案者不被當作是人，而是運算設備。用來接洽業主和接案者的應用程式介面（Application Programming Interface，API），原本是工程師用來與電腦互動的工具。而在微工作網站上，業主是與以電腦為形象的人類互動。接案者隱沒在機器底下的長長陰影之中，因此業主能無後顧之憂地盡情操用行銷策略，尤其是平台大客戶。臉書、Google、亞馬遜等尋求取得風險投資的無數新創公司，採用的手法就在於企業模式十分精實，甚少仰賴高風險的勞動力市場，而幾乎是透過複雜的演算法來經營。它們允諾要完結十九世紀馬克思（Karl Marx）預測的進程，即用科學和科技來取代處於資本生產力核心的勞動。雖然各平台正在加速這個進程，但只要看看富士康黑暗的血汗廠房，或是玻利維亞有「吃人山」惡名的塞雷里科錫礦場（Cerro Rico），就會知道這些期望都還沒實現。平台將勞動外包，所以沒有記在帳上，也不會讓使用者、投資人、顧客看見，從而營造出深具科技實力的假象，但實際上跟利用人力處理資料來支應 AI 沒什麼兩樣。
雖然資料是平台的命脈，我們平常卻不會去想到它的製程。我們看得見 iPhone 的硬體，因此能從它的物理性質推論出製造過程所需的勞動，但我們看不見也碰不著軟體內流通的資料。我們壓根不會想到資料也要經歷生產的過程—這麼難以捉摸的無形物質同樣出自人類之手，就跟硬體一樣。由於動手動腦的產物都只顯現為智慧機器的成果，讓人有了科技萬能的錯覺。這種資料拜物教（以為有自動操作的無人機而不用有人標注資料，以為媒體能自動刷新動態而不需要人管理版面）掩蓋了自動化真正的面貌：一群又一群被剝奪正常就業地位的工作者，用如同抽搐般的動作在訓練機器學習。
為了要像馬克思揭露十九世紀工廠那樣拆穿這一面，本書也必須探索平台資本主義（platform capitalism）的陰暗處，即在二十一世紀快速竄升至主導地位的經濟模式。二○一九年時，亞馬遜、臉書、微軟、字母控股（Alphabet，為 Google 的母公司）及蘋果分別是世界上市值最高的公司，而中國平台阿里巴巴、京東商城和百度緊跟其後。這些公司能興起，一大關鍵在於擁有巨大的運算能力。隨著數位基礎設施讓使用者有空間能相聚、交際、貿易和消費，各平台獲得了大量個人資訊的特殊存取權限；這些個資取自線上瀏覽、GPS 定位、在社交軟體上與人對話，或是對著語音助理 Siri 說話。這些平台累積越多資料，便能把越多數據輸入 AI，並越能夠提升自動化程度。
但是，就算自動化真的只剩下「最後一里路」，想必也不好走完。縱使矽谷有了奇蹟似的進展而實現夢想，成功讓剛果礦坑自動挖採銅礦、富士康零件都用電腦自動組裝，且Uber 的車輛都學會自動駕駛，這些技術也幾乎都還是要仰賴
人工的資料處理，亦即標注、分級、歸類，科技解決方案尚且應付不來。除了最開始要先清理好資料才能輸入演算法，在開始執行後也要持續監督和修正。如伊拉尼（Lilly Irani）所說：「為了要適應不斷變化的世界，必須用人力來配置、校正和調整自動技術；變化包含產品形狀不一，或是有鳥飛入工廠
裡。」
想達成全自動奢華資本主義（fully automated luxury capitalism）的矽谷夢，終究只是個夢，但這樣的宏願卻在二十一世紀遲遲不散；此世紀一開場就是金融危機，其後經濟長期不景氣，民主體制搖搖欲墜，時不時又遇上氣候災害，以及好幾波的緊縮期。現在，想像中的烏托邦與現實中的反烏托邦，一來一往踏著怪誕的舞步赴往劫難。聊天機器人進步時，加州燃起大火；電腦下圍棋勝過人類時，數百萬人染上人畜共通的怪病。人類若無法在歷史的此刻主動出擊改善世界，就只能面臨一輛輛智慧計程車在永恆暴風夜中默默漂來的未來。怪異天氣和流行傳染病使得眾人成為難民、階下囚或是經濟邊緣人，這種在經濟體系主體中找不到安身處的人生重擔，到了矽谷人士的眼中卻變成一串軟體程式碼，任憑他們決定要拿來使用與否。
但在多處的前線，被視為過剩的人口正在起身抵抗，且有機會促使世界變得更好。微工作者光憑一己之力不易組織動員，並實際動搖資本，但在越來越多事件中，可看到平台工作者聯合其他無依無靠的族群付諸行動。本書便是抱持如此期望，謹慎寫下結語。
我們活在科技奇蹟的時代。現今，機器不僅能下圍棋打敗人類，還能寫出流行歌曲、憑自身意志駕駛車子。無人商店讓顧客能在選購產品後，不須經過結帳櫃台即可離開。顯然，若把小型晶片植入人腦中，機械便能開始學習如何讀懂人的心思了。這麼一個矽谷理想國信誓旦旦表示要淨化受毒害的地球，把大家送上火星，實現永生，並使人類脫離庸碌生活抵達超凡境界。這個世界物資豐厚且充滿智慧解決方案，便利程度可謂與奢華程度彼此相襯。
然而，這世界的根基卻疑點重重，看似有著突飛猛進而銳不可擋的科學進展，但其實只不過是某些科技大亨的夢想罷了。反烏托邦的醜惡戳破了模控（cybernetics） 的和諧假象；光鮮亮麗的表層底下是壓迫、監控和原子化（細部分工）的現實。每個影響全球的事件，諸如金融危機或傳染病疫情，都讓我們更快速步入這個世界所擁戴的「零接觸未來」—鼓勵大家多待在家裡避免與他人往來，而住家不再只是個人的居處，同時也兼作辦公室、購物中心、健身房、醫療診斷室以及娛樂場所。 物聯網（IoT）滲入我們的睡眠、會議和心律，並將這些現象的數據回報，其後再以優化的服務回饋到我們的生活，且這一切都是由某個平台來提供。出了家門後，「智慧城市」的監控又高了一層。街上的一無所有者在討生活時，生物識別及臉部辨識技術會監管他們的風險評估檔案。一連串的演算法圍繞著所有團體、空間和機構，形成一張張的機械感知網，密布到各種形態的運算智能宛如隱形一般。透過這種不易察覺的感應器、追蹤器和攝像鏡頭共同組成的多重設置，資本能夠取得新的編碼及認知用性質資訊。從測量學到生物識別技術，從顯微科學到宇宙學，生活受資訊交換的控制程度更甚以往。數據經轉換後輸入各種奇異的機器裝置：自駕車取代計程車和貨車司機，演算法替代主管職權，還能以勝過任何醫師的高精確度診斷癌症。
不過，這個自動化夢想世界的幻想程度居多，而非現實。搜尋引擎、應用程式及智慧裝置背後都有著工作者，這些人通常是在全球體系中被排擠到邊緣的族群，因為別無選擇而被迫要清理資料及管控演算法，領到的錢卻寥寥無幾。臉書和推特的動態貼文系統看似能精準地自動清除暴力內容，但哪些內容算是色情或仇恨言論，並非交由演算法判斷。臉部辨識鏡頭似乎能自動偵測到人群中的一張臉孔，而自駕車不需人為操控就能開動；但實際上，看似神奇的機器學習（machine learning）成果，所靠的是標注資料的苦差事。矽谷帶起的貨物崇拜（cargo cult）現象背後，是過濾仇恨言論、注釋影像以及教導演算法如何偵測出貓的艱辛勞力。
本書主張，這些低薪且損害心神的任務，是讓數位生活得以成形的主要因素，而非演算法。貝佐斯（Jeff Bezos）在亞馬遜的 MTurk 平台正式上線時告訴全世界：「大家可以把這想成是微工作（microwork）。以一美分的價碼，你可以請人告訴你一張照片裡面有沒有人。」在這種性質的網站中，MTurk不僅是首創，且知名度至今仍居第一。這些群包網站用標籤注記影像中出現的人物來訓練人工智慧，這類任務多半只花個一分鐘。就算作業時間拉得較長，通常頂多就一小時。微工作網站讓業主能把大型案件拆分成極短的工作。業主把這些人類智慧任務（Human Intelligence Task，HIT）發布到網站上，於是就會出現在數千名接案者（又稱「託客」﹝Turker﹞）的螢幕上。託客要迅速搶案，而且是論件計酬。每次成功發案後，平台會抽取百分之二十的費用。工作是在遠端完成，而且接案者只會在線上平台顯示虛擬頭像，並不會相互碰面。
MTurk 所開啟的二十一世紀新工作型態對資本很有利，卻讓勞工大受打擊。現在，其他競爭公司如 Appen、Scale 和Clickworker 也仿造同樣模式，提供方便好用的已清理資料和廉價勞力給業主，無論是學術機構，或是資本的現代大代理人，如臉書和 Google。這些網站扮演著以勞動套利的中盤商角色，鎖定戴維斯（Mike Davis）所稱的「過剩人力」（surplus humanity，全球人口中，被視為不在經濟體系主體之內的群體），以見縫插針滿足大科技公司的需求。接案者只在執行任務期間維持承攬關係，因此在就業和無業的狀態之間跳動，且可能在一日之內為不同公司工作。工作波動幅度大，而這些網站以彈性為由，擺出具備前瞻思想的善心守衛者姿態，推行專為新世代工作者設計的新型勞動契約，指稱他們渴望「獨立」更勝於安穩保障及合理報酬。不過這樣的安排之下，受惠方只有發包業主，像是推特、臉書和 Google 等大型科技公司，因為它們能夠規避較典型的聘僱所需負擔的責任。在這些網站工作的人，不再歸類為「勞工」，而是「自由工作者」、「獨立承攬人員」，甚至還有「玩家」（player）的離譜之稱。他們放棄了權益、法規保障以及最後一丁點議價的籌碼。
平台資本的殘酷性質，將本來就已經慘不忍睹的全球勞動景觀，改造為充斥著雜務與臨時工的就業荒土。不過，很多關於微工作的文獻都表示，這些資料處理工作是前所未見的新現象。自信滿滿的「人力雲」、「人即勞務」（Human-as-a-Service，以人作為一種勞務形式，簡稱 HaaS）和「即時人力」等講法，顯現出從過去沉悶的世界，縱身一躍進入了「人機混和式」的大好未來。貝佐斯所謂的「人工的人工智慧／工人智慧」（artificial artificial intelligence），表示人與演算法之間的高科技關係，將在「新經濟」中帶來爆炸性成長。9 因此，為了幫助南半球經濟體免於緩慢步入非正式工作、負債以及貧民窟擴大的末日浩劫，世界銀行（World Bank）等機構在提出一長串措施時，便將微工作視為其中最新的救世辦法。本書要旨即在讓讀者知道，微工作非但不是南半球的浴火鳳凰，還是致使地球工作陷入進一步危機的推手。微工作由以下各個過程加總而來：成長遲滯、無產階級化，以及勞動力需求降低，這些全都使印度、委內瑞拉和肯亞等國的非正式部門大幅膨脹。如同我們將在第一章看到，這些網站的人數增加，並非資本主義成功的體現，而是反映出越來越多人在正式勞動市場找不到工作的悲慘紀實。其中許多人住在監獄、難民營和貧民窟中，他們完全無業或是低度就業（underemployment）。這就是過剩人力的悲歌。
這樣看來，從二○○八年至今這段漫長的經濟失序期間，使用群包網站的人數激增並不奇怪。雖然全球從事微工作的人數沒有精確的統計數據，但目前推估約落在兩千萬左右，其中大半部分的人位在南半球，包括南美洲、東亞以及印
度次大陸。這些人當中不乏受教育人士，但因故脫離了正式勞動市場。北半球的高學歷低就者，數量也正在增加。調查顯示，英國的工作年齡層人口中，高達百分之五每週至少使用一次群包網站。對他們而言，微工作主要是用來拉高工時並在薪資凍漲下增加收入的方法。然而，對其他世界各地眾多的人而言，微工作就是他們的全職工作。根據國際勞工組織（International Labour Organization，ILO）的一份調查報告，百分之三十六的接案者每週固定工作七日。
依照個別平台自稱的服務對象數量看來，利用這些網站工作的人數可能遠高於目前的統計數字。過去十年來，光是Clickworker 的使用者人數就增至超過兩百萬人，就連較小型的Appen 等網站現在的使用人數也破一百萬。如果把這些平台的接案者歸類為受聘員工，發包公司就會在現今的僱主名單中名列前茅，僅次於幾個政府和沃爾瑪大賣場（Walmart）。其中很驚人的是，中國群包平台「豬八戒」擁有一千兩百萬名使用者，使得它成為世界上最大的人力承包商。
提倡華盛頓共識（Washington Consensus）18 的機構明顯因AI 科技得益。它們順勢利用仰賴處理零碎資料維生者人數的增加這一點，反駁主流媒體長期對自動化會傷害就業市場的預測。然而，得利與受害之間的界線其實很模糊。客服中心接電人員受到聊天機器人的威脅，櫃台結帳人員受到無人商店衝擊，他們最容易在二十一世紀的資本風暴中載沉載浮，因此不得不躲進線上接案的收容地。
微工作的擁戴者會堅決表示還是有工作可做。但從「託客」平均時薪不到兩美元這點來看，就算自動化沒有消滅所有勞工，卻也把他們推到快無法生存的邊緣地帶。
這就是本書第二主題。過剩人力不被計入一般人力，長期以來都受到殘酷的國家政策擺布。而現在，他們更是在矽谷菁英進行的實驗中受到非人對待。貝佐斯把 MTurk 描述為「工人智慧」，可見接案者不被當作是人，而是運算設備。用來接洽業主和接案者的應用程式介面（Application Programming Interface，API），原本是工程師用來與電腦互動的工具。而在微工作網站上，業主是與以電腦為形象的人類互動。接案者隱沒在機器底下的長長陰影之中，因此業主能無後顧之憂地盡情操用行銷策略，尤其是平台大客戶。臉書、Google、亞馬遜等尋求取得風險投資的無數新創公司，採用的手法就在於企業模式十分精實，甚少仰賴高風險的勞動力市場，而幾乎是透過複雜的演算法來經營。它們允諾要完結十九世紀馬克思（Karl Marx）預測的進程，即用科學和科技來取代處於資本生產力核心的勞動。雖然各平台正在加速這個進程，但只要看看富士康黑暗的血汗廠房，或是玻利維亞有「吃人山」惡名的塞雷里科錫礦場（Cerro Rico），就會知道這些期望都還沒實現。平台將勞動外包，所以沒有記在帳上，也不會讓使用者、投資人、顧客看見，從而營造出深具科技實力的假象，但實際上跟利用人力處理資料來支應 AI 沒什麼兩樣。
雖然資料是平台的命脈，我們平常卻不會去想到它的製程。我們看得見 iPhone 的硬體，因此能從它的物理性質推論出製造過程所需的勞動，但我們看不見也碰不著軟體內流通的資料。我們壓根不會想到資料也要經歷生產的過程—這麼難以捉摸的無形物質同樣出自人類之手，就跟硬體一樣。由於動手動腦的產物都只顯現為智慧機器的成果，讓人有了科技萬能的錯覺。這種資料拜物教（以為有自動操作的無人機而不用有人標注資料，以為媒體能自動刷新動態而不需要人管理版面）掩蓋了自動化真正的面貌：一群又一群被剝奪正常就業地位的工作者，用如同抽搐般的動作在訓練機器學習。
為了要像馬克思揭露十九世紀工廠那樣拆穿這一面，本書也必須探索平台資本主義（platform capitalism）的陰暗處，即在二十一世紀快速竄升至主導地位的經濟模式。二○一九年時，亞馬遜、臉書、微軟、字母控股（Alphabet，為 Google 的母公司）及蘋果分別是世界上市值最高的公司，而中國平台阿里巴巴、京東商城和百度緊跟其後。這些公司能興起，一大關鍵在於擁有巨大的運算能力。隨著數位基礎設施讓使用者有空間能相聚、交際、貿易和消費，各平台獲得了大量個人資訊的特殊存取權限；這些個資取自線上瀏覽、GPS 定位、在社交軟體上與人對話，或是對著語音助理 Siri 說話。這些平台累積越多資料，便能把越多數據輸入 AI，並越能夠提升自動化程度。
但是，就算自動化真的只剩下「最後一里路」，想必也不好走完。縱使矽谷有了奇蹟似的進展而實現夢想，成功讓剛果礦坑自動挖採銅礦、富士康零件都用電腦自動組裝，且Uber 的車輛都學會自動駕駛，這些技術也幾乎都還是要仰賴
人工的資料處理，亦即標注、分級、歸類，科技解決方案尚且應付不來。除了最開始要先清理好資料才能輸入演算法，在開始執行後也要持續監督和修正。如伊拉尼（Lilly Irani）所說：「為了要適應不斷變化的世界，必須用人力來配置、校正和調整自動技術；變化包含產品形狀不一，或是有鳥飛入工廠
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想達成全自動奢華資本主義（fully automated luxury capitalism）的矽谷夢，終究只是個夢，但這樣的宏願卻在二十一世紀遲遲不散；此世紀一開場就是金融危機，其後經濟長期不景氣，民主體制搖搖欲墜，時不時又遇上氣候災害，以及好幾波的緊縮期。現在，想像中的烏托邦與現實中的反烏托邦，一來一往踏著怪誕的舞步赴往劫難。聊天機器人進步時，加州燃起大火；電腦下圍棋勝過人類時，數百萬人染上人畜共通的怪病。人類若無法在歷史的此刻主動出擊改善世界，就只能面臨一輛輛智慧計程車在永恆暴風夜中默默漂來的未來。怪異天氣和流行傳染病使得眾人成為難民、階下囚或是經濟邊緣人，這種在經濟體系主體中找不到安身處的人生重擔，到了矽谷人士的眼中卻變成一串軟體程式碼，任憑他們決定要拿來使用與否。
但在多處的前線，被視為過剩的人口正在起身抵抗，且有機會促使世界變得更好。微工作者光憑一己之力不易組織動員，並實際動搖資本，但在越來越多事件中，可看到平台工作者聯合其他無依無靠的族群付諸行動。本書便是抱持如此期望，謹慎寫下結語。
