機器人並非自行運作：推動實體人工智慧的勞動力

根據 HireArt 的說法，機器人規模擴展需要新的勞動力指標。來源：Lee AI，經由 Adobe Stock

隨著機器人系統從試點階段過渡到大規模部署，一個關鍵趨勢逐漸浮現：瓶頸極少出在硬體上，而是出在需要人力來操作、維護，並在實際環境中持續調整這些系統。

大多數機器人計畫都從一種熟悉的模式開始——由小型且緊密協作的團隊支援初期部署。工程師始終貼近系統運作，操作員接受過高度訓練，且由於全員皆參與其中，問題得以迅速解決。在受控環境中管理五到十台機器人時，這種架構運作良好。

然而，當部署規模擴大至橫跨數十個據點、涵蓋多個班次，且面臨各異的實體環境時，這種模式便會失效。此時，機器人技術的運作模式便不再像產品發布那樣，而是轉變為分散式營運業務。

實體 AI 部署改變了勞動力優先順序

過去十年間 AI 勞務的演變，提供了一個有用的對照。早期的電腦視覺系統高度依賴簡單、基於任務的資料標註，這類工作能夠廣泛分派。

隨著模型轉向大型語言模型，工作本身不再僅關乎獨立任務，而是更側重於判斷、細微差異與品質控制。這項轉變促使勞動力從鬆散協調的群眾外包，轉向結構更完善、經過專業培訓且責任歸屬更明確的團隊。

實體 AI 目前正經歷類似的轉型，但風險更高。當智慧體現於運作於倉庫、醫院、工廠或公共空間的機器時，「品質」不再僅僅是模型指標，而是轉化為動態環境中的運行時間、安全、硬體完整性以及客戶體驗。

這種轉變揭露了許多團隊在勞動力設計思維上的缺口。傳統的零工模式或純粹以任務為導向的勞動力模式，在需要穩定輪班覆蓋、安全培訓、特定場地協議及升級處理程序的環境中難以應對。實際上，許多機器人部署案例發現，責任歸屬與可重複性比純粹的處理量更為重要。

這正推動著一場向混合型勞動力結構轉變的悄然變革。部分組織正在建立一個穩定的核心團隊，由受過訓練、按小時計薪的 W-2 合約操作員和技術人員組成，負責基礎執行、標準作業程序（SOP）的遵循以及升級處理流程。

圍繞這個核心，則設有更靈活的應變人力層級，用以應對試點計畫、新據點啟用及特殊部署需求。雖然具體配置各不相同，但常見的模式是固定人力與彈性人力各佔一半，並隨著系統成熟及事件量趨於穩定而進行調整。

新職務帶來組織層面的挑戰

在這些團隊中，正湧現出一些無法明確歸類於傳統職務類別的新型角色。 機器人操作員、現場技術人員、遠端操作員、品質保證驗證員以及資料擷取專員，皆處於工程與營運之間。他們不僅負責系統運作，還需解讀邊界案例、記錄故障，並將現實世界中的行為轉化為工程反饋循環。

在此背景下，激勵機制與組織架構同等重要。早期數位勞動中常見的「僅追求速度」指標，在實體環境中反而可能積極地削弱績效。

相反地，團隊正更加重視程序遵循度、文件品質、升級處理的準確性，以及在不確定情況下的安全行為。

越來越明顯的是，機器人技術的擴展不僅是技術上的挑戰，更是組織層面的挑戰。成功與否取決於企業能否建立出與機器本身同樣堅韌且適應力強的勞動力系統。

換言之，機器人技術擴展的下一階段，不僅僅取決於更強的自主能力，更取決於團隊能否在各據點、各班次，以及往往與預期不符的現實環境中，讓人類判斷與機器智慧同步且可靠地擴展。

關於作者

克里斯多福·鮑爾（Christopher Bower）是 HireArt 的聯合創始人、首席營收官兼總裁，該公司提供合約僱用平台。這家總部位於紐約的公司，其明確使命是透過連結勞工與企業並提升其生產力，從而重塑彈性就業模式。

HireArt 表示，其工具讓客戶能透過單一平台建立並管理現代化的合約勞動力。客戶可在同一個自助式使用者介面中，處理「名義僱主」、隨需人才招募、供應商管理及自由工作者管理等事務。

鮑爾曾任職於 HumanEdge、Tandym Group 及 Access Confidential。他同時也是紐約公共圖書館的志願職涯教練。