作为亚马逊公司的合同司机，斯蒂芬-诺曼丁(Stephen Normandin)花了近4年时间，在凤凰城奔走递送包裹。然后在去年的某一天，他收到了一封自动邮件。追蹤他的演算法断定他没有做好自己的工作。这位63岁的退伍老兵惊呆了。他被一台机器解雇了。
诺曼丁说，亚马逊惩罚了他，因为他无法控制的事情妨碍了他完成送货，比如被锁住的公寓里。他说自己对被解职感到很难过，并为自己强烈的职业道德感到自豪。他回忆说，在他当兵时，他曾在阿肯色州的查菲堡(Fort Chaffee)帮助为25万难民做饭。
“我是个老派的人，我为每一份工作付出110%的努力，”他说。“这真的让我很难过，因为我们谈论的是我的名誉。他们说我没干活，但我很清楚我干了。”
对于几十年来机器人将取代工人的预言，诺曼丁的经历似乎是一个证明。在亚马逊，机器通常是老闆--雇佣、评价和解雇数万人，几乎没有人的监督。
多年来，亚马逊一直使用演算法来管理其在线市场上的数百万第三方商家，引发了一些投诉，称卖家被错误地指控销售假货和抬高价格，并被赶出平台。
该公司也越来越多地将人力资源操作让与机器，不仅使用软体管理仓库里的工人，还使用软体监督合同司机、独立送货公司，甚至办公室员工的表现。熟悉该战略的人士表示，亚马逊CEO贝佐斯认为，机器做出决策的速度比人更快、更準确，这降低了成本，给亚马逊带来了竞争优势。
根据对15名被解雇的亚马逊合同司机的採访，其中4人表示自己被错误解雇，还有一些前亚马逊经理表示，这个基本上自动化的系统无法充分适应司机每天面临的现实挑战。这些前管理人员表示，亚马逊知道把工作委托给机器会导致错误和破坏性的头条新闻，但他们认为，只要司机可以轻易更换，相信演算法比付钱让人调查错误解雇更便宜。
当司机对糟糕的评分提出质疑时，他们不知道自己是否在与真人交流。回覆通常只包含名字或根本没有名字，而且这些回覆通常适用于各种情况，而不是特定的问题。据知情人士说，即使附上了一个名字，最初的几封邮件回覆也很可能是由一台机器生成的。
当人类管理者最终参与进来时，他们通常会进行草率的评估--如果他们真的要做的话--因为他们必须满足自己的绩效标準。一名司机支持呼叫中心的前雇员说，数十名没有受过多少培训的兼职季节性工人被派去监督数百万司机的问题。
“亚马逊不在乎，”这位前亚马逊员工说。“他们知道大多数人会拿到包裹，而2%或3%拿不到的人最终也会拿到。”
亚马逊人力资源操作的自动化程度超过大多数公司。但使用演算法来做出影响人们生活的决定的情况越来越普遍。机器可以批准贷款申请，甚至可以决定某人是否应该获得假释或被关进监狱。
在收到亚马逊的解雇通知后，诺曼丁开始了一个熟悉的流程，就像任何人都可能遇到的一样，他发现自己陷入了一个自动客户服务的循环中，但这次，诺曼丁并不是为损坏的产品寻求退款，他在努力夺回他的工作。
在亚马逊给出的10天上诉时间内，他向系统发了一封支持邮件，要求撤销对他的解雇。他解释说，他已经将自己无法控制的情况报告了亚马逊，并得到承诺，不会因为这些违规行为对他不利
第二天，诺曼丁收到了来自“Pavani G”的回覆，感谢他“提供了更多关于您使用Amazon Flex的历史背景”。诺曼丁回覆了邮件，提供了更多的信息，并收到了完全相同的回覆，承诺会调查这个问题，但这次署名是“Bitan Banerjee”。这封电邮承诺将在6天内给出答覆。7天后，一封新的电子邮件为延期道歉，并承诺会尽快更新。
与此同时，诺曼丁没有了收入。他指望亚马逊每年一度的“Prime Day”促销活动(去年被推迟至10月)能让他赚到支付帐单所需的钱。10月19日，诺曼丁再次给亚马逊发信息，这次还将邮件抄送贝佐斯。
大约12小时后，他收到了回覆，通知他贝佐斯已经收到了电子邮件，并指示“Taylor F”研究这个问题，并代表他做出回应。10月23日，诺曼丁在亚马逊Flex支持团队上收到了一封来自“Raquel”的电子邮件，邮件告诉他，他们仍在审查他的上诉。曾在Flex工作过的亚马逊前员工表示，将投诉升级到贝佐斯那里是被停止工作的司机常用的策略，但很少对他们有帮助。
最终判决在10月28日到达，邮件没有直接回覆诺曼丁的说法，但承认了这项工作的挑战，称：“我们理解每个交付合作伙伴都有困难的日子，你可能有时会遇到延误，我们已经考虑到了这一点。”但诺曼丁还是没有回到他的工作岗位。
他之后尝试了其他几家快递公司，最后决定用他的疫情刺激资金开办一家小型发动机维修公司。是时候再次直接与人类打交道了。对于那些设计跟蹤、评价并最终解雇他的演算法的人，诺曼丁说：“他们似乎对现实世界的运作没有任何常识。”
