職場性騷擾？找人工智能機器人投訴
"請告訴我你記得的所有事情。
盡量不要遺漏，即使是微不足道的事情。 只要你需要，我的時間都很充裕。" 雖然這場對話很像是警察在錄口供，但實際上卻是來自一個電腦程序，它的任務就是專門應對工作中的歧視和騷擾。 這來自一個名叫Spot的聊天機器人。這款2月發佈的免費產品可以通過網站使用，它可以針對一系列問題記錄用戶的文字反應。之後借此製作一份報告，詳細闡述職場中的性騷擾或性別歧視狀況。例如，如果有人講了一次老闆對自己性騷擾的遭遇，這個機器人可能就會調查更加詳細的細節："感謝你把此事告訴我們。請提供事情發生的具體日期和時間。" 人們希望這種方式有助於消除正式的投訴所附帶的恥辱感——也希望這能給所有員工都帶來更安全、更開放的環境。 工作模式 目前，任何個人都可以在Spot網站上生成一份報告（如果不願讓僱主知道，還可以通過家用電腦操作）。 使用人工智能聊天機器人是為了提供一種不必接受別人評判的服務，這樣就不會讓用戶感到匆忙或慌張。他們希望，用機器代替高級員工來解決問題，可以讓受害者更加主動地報告問題。 職場虐待和性騷擾都與抑鬱有關，但如果人們報告的問題能夠得到妥善處理，那就不會構成健康問題（圖片來源：Getty Images） 根據用戶對事件細節的記憶程度，包括誰在現場、他或她感受如何、是否還有其他證據（例如不當信息的截屏等），這樣的聊天可能會花費幾分鐘的時間——但只要用戶願意，多長時間都可以。例如，如果用戶提到證人，它也會鼓勵他們讓證人也製作一份報告。 在溝通結束後，用戶可以選擇下載一份帶有時間戳的PDF文件，裏面配有經過組織的對話文字記錄，之後還可以選擇是否使用該報告向所在公司投訴。 職場性騷擾具體有多麼嚴重，目前還比較難以判斷，但BBC最近對2000多人進行的調查發現，有半數受訪女性經歷過某種程度的性騷擾。但多數職場騷擾和歧視事件仍未上報——許多機構的研究報告都凸顯了這個令人壓抑的結論，這也意味著急需通過更多工具來解決此事。 "我們找到的最全面的測算顯示，美國大約有30%的案例上報。"英國薩塞克斯大學研究員兼博士候選人卡米拉·艾爾菲克（Camilla Elphick）說。效力於Spot的艾爾菲克也參加了一個研究團隊，他們很快就會發佈一份針對一些現有的職場騷擾和歧視報告進行的元分析，從而判斷究竟有多少這類事件沒能上報，並探索背後的原因。 艾爾菲克表示，"我們希望這款工具可以遵循記憶方面的心理學原理，通過使用既有的認知訪談技術來引出精確的信息。" 報告還可以匿名處理，讓用戶在發給自己公司的人力資源部之後，可以不必立刻公開自己的身份。他們還可以自行保留原始副本，以供日後使用。 "比如，你遭遇了一些事情，3個月後又遭遇了一次，你隨後匯報了兩次遭遇。"Spot聯合創始人、倫敦大學學院記憶專家茱莉亞·肖（Julia Shaw）說。在第一次事件發生後的3個月時間裏，你可能忘記了一些關鍵細節，例如證人。"在這種情況下，你就會失去重要而有用的細節。我們希望避免這種情況發生。" 在#MeToo和#TimesUp活動之後，各行各業的領導者都希望找到一些工具，以便有效解決已經頗為普遍的騷擾和歧視問題。但仍然需要克服一些阻礙人們報告自身遭遇的常見障礙。 就在歷史性的女權大遊行結束一年後，很多參與者又於今年1月聚集在拉斯維加斯，希望為女性爭取更多權益（圖片來源：Getty Images） "人們不知道如何匯報——例如，他們並不知道自己組織內部有這方面的政策。"她說，"人們很擔心報復，因為其他人遭遇過負面結果，例如糟糕的評估、在職場遭到疏遠、失去晉升機會，等等。他們也不願披露性取向和健康問題等個人特徵，而且對信任和保密問題心存擔憂。" 在一項針對在美國國防部軍官院校接受訓練的女性進行的調查中，受訪者表示，她們因為擔心被排斥或報復而不敢報告性騷擾遭遇。騷擾還與負面的職場結果和糟糕的健康狀況有關。例如，針對埃塞俄比亞某大學的教職員工進行的調查發現，職場虐待和性騷擾都跟較高的抑鬱率相關。"然而，如果人們能夠報告這些問題，並且得到妥善處理，就不會產生健康問題。"艾爾菲克說，"這表明，如果人們報告的問題可以獲得組織的妥善處理，他們就不應該遭受疾病困擾。" 特殊的訪談 聊天機器人或許可以利用一些認知訪談方法，這對犯罪證人尤其有效。 倫敦皇家霍洛威學院心理學教授阿米娜·梅蒙（Amina Memon）表示，想要完成一次較好的認知訪談，關鍵技巧包括不要問"是"或者"否"，也不要問誘導性問題；應該向證人傳達一種信號，即他們可以控制訪談節奏，確保其能夠自由闡述某件事情是否不夠明確，或者他們並不知道某件事情。 "認知訪談利用了我們對記憶原理的了解，還利用了有效溝通的基本原理。"她說，"然後把它們湊在一起，試圖獲得一份詳細的記憶報告，獲得盡可能多的細節信息。" 雖然面對面的認知訪談效果好於非結構性訪談，但可能也會增加不準確的細節比例。例如，受訪者可能希望取悅某個有權有勢的人。梅蒙表示，越是柔弱的證人，面臨的風險就越大，包括自閉症患者或兒童。 然而，茱莉亞·肖認為，機器人可能比人類更容易獲得真實的反饋。 "例如，在考慮哪些人值得信任的時候，人們可能對長相和聲音有一些預設。無論是警方調查，還是人力資源部門跟某人溝通，都會出現這種情況。機器人比人類更好的原因在於，它不會存在這種預設觀念，而且可以很自然地從中立的觀點出發。"茱莉亞·肖說，"關鍵要詢問開放性問題……然後展開所謂的探查。例如，'你剛剛提到了你的老闆，能否多告訴我一些。'或者'你剛剛說事情發生在周二，能否多談談。'" 潛在的缺點 但並非所有專家都認為，目前的這種機器人能實現跟人類主導的認知面談一樣的效果。 "一般而言，我們有可能進行一場高質量的認知訪談，使用各種認知訪談技術讓調查者和受訪者展開數字互動——比如通過Skype或Messenger。" 朴茨茅斯大學應用認知心理學教授洛林·霍普（Lorraine Hope）說，"但到目前為止，還沒有研究證據表明，像Spot這樣的'機器人'互動技術能成功地進行認知訪談……換句話說，我們不知道通過機器人訪談收集到的信息能達到什麼樣的質量，我們也不知道通過這種方式接受訪談的證人是何感受。" 霍普說，以目前的形式來看，Spot無法進行真正的認知訪談。主要在於技術，而不只是開放性問題。她表示，Spot並沒有在訪談雙方之間建立融洽的關係（這是認知訪談的一個重要方面），也沒有使用倒序檢索（讓證人從事件結束一直回憶到事件開始）或者背景恢復（嘗試把證人帶回到事件中去）這樣的助記技術。"機器人的反應不算特別複雜，也不算特別敏感。它提出的問題是脫節的，而且這種互動很快就變得相當混亂——這就像跟一個不太有幫助的Siri交流一樣。" 德比大學的犯罪學副教授拉希德·米納斯（Rashid Minhas）就一直在研究Spot的有效性。他表示，在一項仍在進行的研究中，參與者觀看了一段有人遭到性騷擾的視頻，然後用機器人複述事件。該公司還在研究，今後如何使用數據來檢驗職場中對待騷擾和歧視報告的最佳反應。 然而，由於目前已經擁有數百份用戶生成的報告，所以機器人似乎已經讓更多人的遭遇被傾聽——儘管傾聽者只是機器。 請訪問 BBC Capital 閲讀 英文原文。