Amazon ใช้เครื่องมือคาดการณ์ AI ภายในองค์กรที่เรียกว่า Atlas เพื่อคาดการณ์ว่าคนงานในคลังสินค้ามีแนวโน้มที่จะรวมตัวกัน เข้าไปนั่งในโรงงาน หรือจัด "เหตุการณ์แรงงานที่ก่อกวน" อื่นๆ มากน้อยเพียงใด ตามเอกสารภายในที่เปิดเผยต่อสาธารณะโดยเป็นส่วนหนึ่งของการต่อสู้ในศาลระหว่างบริษัทและสหภาพแคนาดา การสืบสวนซึ่งเผยแพร่โดย openDemocracy เมื่อวันที่ 16 ตุลาคม แนะนำว่าเครื่องมือจะกำหนดคะแนนความเสี่ยงให้กับคลังสินค้าแต่ละแห่งที่ 100 ถึง 900 และผู้นำจะได้รับแจ้งว่าคะแนนที่สูงกว่านั้น "ดีกว่า"

สิ่งที่เอกสารพูด For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.

เอกสารซึ่งรายงานของ openDemocracy ดูเหมือนจะเป็นทรัพยากรการฝึกอบรมสำหรับผู้จัดการของ Amazon ในแคนาดา มีภาคผนวกที่ระบุว่า Atlas รวบรวม "จุดข้อมูลหลายร้อยจุด" เกี่ยวกับพนักงาน รายงานข้อมูลเหล่านั้นรวมถึงการโพสต์ในฟอรัม Reddit การตอบสนองของพนักงานต่อการสำรวจความคิดเห็นภายใน ข้อมูลสถานที่ทำงานทั่วไป และการดำเนินการทางอุตสาหกรรมก่อนหน้านี้ที่ไซต์

จากข้อมูลดังกล่าว Atlas จะสร้างคะแนนระหว่าง 100 ถึง 900 สำหรับความน่าจะเป็นของกิจกรรมสหภาพแรงงานของคลังสินค้าแต่ละแห่ง ยิ่งคะแนนต่ำ ระบบก็ยิ่งเชื่อว่าพนักงานซึ่ง Amazon เรียกว่า "ผู้ร่วมงาน" จะต้องรวมตัวกันหรือดำเนินการอื่นที่อาจส่งผลต่อประสิทธิภาพการผลิตหรือความสามารถในการทำกำไรของบริษัท เอกสารระบุว่าสำหรับความเป็นผู้นำของ Amazon คะแนนที่สูงกว่านั้น "ดีกว่า" ซึ่งบันทึกของ openDemocracy แสดงให้เห็นชัดเจนว่าบริษัทถือว่าการรวมตัวเป็นสหภาพเป็นความเสี่ยงที่จะลดลง

คลังสินค้าแบ่งออกเป็นห้าระดับตามคะแนน Atlas ระดับที่ 5 หมายถึง "ไม่มีการรับรู้ถึงความเสี่ยงในทันที" ในขณะที่ระดับที่ 1 หมายถึง "กิจกรรมในอนาคตกำลังใกล้เข้ามา" เอกสารแนะนำว่ามาตราส่วนนี้ใช้เพื่อ "แจ้งการตัดสินใจด้านพนักงาน การวางแผนทรัพยากร การดำเนินการมาตรฐาน และความเป็นเจ้าของเพื่อลดความเสี่ยงต่อโครงสร้างแรงงานของ Amazon"

ภายในโกดังเก็บคะแนน

รายงานดังกล่าวเป็นเรื่องราวที่คลังสินค้าของ Amazon ในโคเวนทรีในสหราชอาณาจักร โดยที่ Garfield Hylton พนักงานวัย 62 ปีบอกกับ openDemocracy ว่าเขารู้มานานแล้วว่า Amazon ติดตามและบันทึกทุกนาทีของวันทำงานของเขา — ทุกผลิตภัณฑ์จะถูกสแกน ทุกวินาทีระหว่างการสแกน ทุกๆ ช่วงเวลาที่เครื่องสแกนของเขาไม่ได้ใช้งานเป็นเวลาสั้นๆ — ทั้งหมดนี้ป้อนเป้าหมายด้านประสิทธิภาพและการคาดการณ์

สิ่งที่ฮิลตันตันกล่าวว่าเขาไม่ทราบก็คือ ดูเหมือนว่าอเมซอนจะติดตาม "ความขัดแย้ง" ที่อาจเกิดขึ้นที่ไซต์โคเวนทรี โดยใช้ AI เพื่อตรวจสอบโพสต์บนโซเชียลมีเดียและกระดานข่าวภายในของบริษัท

การตอบสนองของ Amazon

โฆษกของ Amazon หักล้างลักษณะของ Atlas ว่าเป็น "การติดตามหรือเฝ้าระวังพนักงานรายบุคคล" โดยบอกกับ openDemocracy ว่าระบบทำงานในระดับไซต์และอาคาร แทนที่จะติดตามบุคคล บริษัทไม่ได้โต้แย้งการมีอยู่ของเครื่องมือคาดการณ์ตามรายงาน

Michael Newman หุ้นส่วนของบริษัทกฎหมาย Leigh Day ในลอนดอนบอกกับ openDemocracy ว่าระบบการให้คะแนน "ทำให้ชัดเจนว่าพวกเขาคิดว่าสหภาพแรงงานไม่ดี" และบอกเล่า "เรื่องราวที่แตกต่างออกไปมาก" จากการยืนยันครั้งก่อนของ Amazon ที่ว่าระบบไม่ได้พยายามป้องกันไม่ให้คนงานเข้าร่วมสหภาพแรงงาน

การคำนวณที่กว้างขึ้นมากกว่าการจัดการอัลกอริทึม

การเปิดเผยดังกล่าวเกิดขึ้นท่ามกลางการตรวจสอบอย่างละเอียดถี่ถ้วนว่านายจ้างรายใหญ่ใช้ระบบอัลกอริธึมในการจัดการและติดตามพนักงานอย่างไร คลังสินค้าของ Amazon เป็นหนึ่งในสถานที่ทำงานที่มีอุปกรณ์ครบครันมากที่สุดในโลกมายาวนาน โดยมีการวัดและส่งข้อมูลทางไกลด้านประสิทธิภาพการทำงานมาเป็นอันดับสอง สิ่งใหม่ในเอกสาร Atlas คือการผสมผสานที่ชัดเจนของการวัดระยะไกลในการปฏิบัติงานกับสัญญาณภายนอก เช่น โพสต์บนโซเชียลมีเดีย การตอบแบบสำรวจ ให้เป็นแบบจำลองความเสี่ยงเชิงคาดการณ์ล่วงหน้าที่มุ่งเป้าไปที่การจัดกิจกรรมโดยเฉพาะ

ผู้สนับสนุนด้านแรงงานแย้งว่าการให้คะแนนความเสี่ยงของสหภาพแรงงานที่คาดการณ์ได้ทำให้เกิดคำถามทางกฎหมายที่แตกต่างจากการตรวจสอบประสิทธิภาพการผลิตโดยทั่วไป ซึ่งอาจกระทบต่อคนงานที่จัดให้มีการคุ้มครองในสหรัฐอเมริกา สหราชอาณาจักร และแคนาดา ซึ่งเป็นสามภูมิภาคที่เอกสารระบุว่า Atlas ครอบคลุม การต่อสู้ในชั้นศาลที่ปรากฏเอกสารดังกล่าวยังคงดำเนินต่อไป และยังไม่ชัดเจนว่าเนื้อหาใดเพิ่มเติมที่อาจเข้าสู่บันทึกสาธารณะ

การให้คะแนนแรงงานเชิงคาดการณ์ทำงานอย่างไร — และเหตุใดจึงมีข้อขัดแย้ง

Atlas อยู่ในหมวดหมู่ของระบบสถานที่ทำงานซึ่งบางครั้งเรียกว่า "การพยากรณ์แรงงาน": โมเดลที่ถือว่าการจัดกิจกรรมเป็นตัวแปรในการปฏิบัติงานอีกหนึ่งตัวแปรที่ต้องเพิ่มประสิทธิภาพ ควบคู่ไปกับเส้นอุปสงค์และบัญชีรายชื่อพนักงาน เอกสารดังกล่าวอธิบายถึงวงจรป้อนกลับที่คุ้นเคยจากการปรับใช้ AI ขององค์กรอื่นๆ — การรวบรวมข้อมูล การให้คะแนนความเสี่ยง การตอบสนองแบบแบ่งระดับ — แต่ “การตอบสนอง” ในที่นี้เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจเกี่ยวกับการจัดหาพนักงานและทรัพยากรในไซต์ที่พนักงานพยายามใช้สิทธิ์ในการจัดระเบียบ

นักวิจารณ์เกี่ยวกับระบบดังกล่าวยืนยันว่าคะแนนเช่น Atlas สามารถสร้างไดนามิกที่ตอบสนองตนเองได้ คลังสินค้าที่ถูกทำเครื่องหมายว่ามีความเสี่ยงสูงอาจดึงความสนใจจากฝ่ายบริหารได้มากขึ้น การปรับการจัดพนักงาน หรือ "การดำเนินการมาตรฐาน" ซึ่งมีผลกระทบต่อพนักงานทั้งหมด ไม่ว่าพนักงานคนใดจะมีส่วนร่วมในการจัดระเบียบก็ตาม เนื่องจากเกณฑ์การให้คะแนนไม่ได้เปิดเผยต่อสาธารณะ โดยทั่วไปแล้ว พนักงานในไซต์งานที่กำหนดจึงไม่มีทางรู้ได้ว่าคลังสินค้าของตนมีการจัดระดับ Tier 1 หรือ Tier 5 หรือไม่ หรือมีข้อมูลใดบ้างที่ส่งผลต่อคลังสินค้าดังกล่าว

รายงาน openDemocracy ไม่ได้กล่าวหาว่า Atlas กำหนดเป้าหมายเป็นบุคคล ข้อพิพาทมุ่งเน้นไปที่การให้คะแนนระดับไซต์และสิ่งที่ Amazon ทำกับสิ่งนั้น แต่คำอธิบายของเอกสารเกี่ยวกับการติดตาม Reddit และการวิเคราะห์การสำรวจภายในนั้น ได้รับการวิพากษ์วิจารณ์จากผู้จัดงานแรงงานทางออนไลน์ ซึ่งเรื่องราวดังกล่าวถูกเผยแพร่อย่างกว้างขวางหลังจากที่มีการพูดคุยกันใน Hacker News

สำหรับอุตสาหกรรม AI กรณีนี้เป็นอีกจุดข้อมูลในการถกเถียงที่เปลี่ยนจากสมมุติไปสู่รูปธรรม: นายจ้างไม่ได้ถามว่า AI สามารถทำนายการจัดกำลังคนได้หรือไม่ เอกสารดังกล่าวแนะนำว่าบริษัทที่ใหญ่ที่สุดแห่งหนึ่งของโลกอย่างน้อยหนึ่งแห่งได้สร้างระบบเพื่อทำสิ่งนั้น หน่วยงานกำกับดูแลในสหราชอาณาจักรและสหภาพยุโรปได้ร่างกฎเกี่ยวกับการจัดการอัลกอริทึมและ AI ในสถานที่ทำงานแล้ว ขณะนี้มีตัวอย่างที่มีชื่อและบันทึกไว้เพื่อใช้งาน

_บทความนี้อ้างอิงจากการสืบสวนของ openDemocracy ที่เผยแพร่เมื่อวันที่ 16 ตุลาคม 2026 โดย Evie Breese_

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →