高顿为大家准备历年真题，大家可以看看和你复习的有什么不同，各省可能侧重点不一样。可以多多比较当地省份的历年真题。

材料一

作为28岁的单身母亲，易卜拉欣每天从下午5点半到清晨6点上12个半小时的夜班，在机场、渔船工作过的她认为，亚马逊仓库的工作条件是最恶劣的。她表示：“每天我走进那扇门时都充满了恐惧，认为今晚将成为我被解雇的时刻。当你在仓库工作时，你必须做好心理和身体准备，但我以前从未感受过像这样的职场压力。我想为了家人竭尽所能地挣钱，但有时我无法忍受这种压力。”因为与巴尔的摩的一名前员工存在劳动纠纷，亚马逊向美国全国劳资关系委员会出示了开除员工的名单和理由，在这份被公开的文件中，代表亚马逊的律师承认，该公司在2017年8月至2018年9月期间因未能达到生产率指标而解雇了巴尔的摩仓库中心至少300名员工。这个数字并非小数，巴尔的摩仓库中心目前有大约2500名全职员工。假设这个比例稳定的话，这意味着亚马逊每年因生产力原因解雇的员工将超过10%。在整个北美范围，亚马逊运营着超过75个仓库，拥有超过12.5万名全职员工，每年被解雇的人数可想而知。这份文件还显示，亚马逊的AI监工系统可以实现深度自动化的跟踪过程。如果员工的工作速度变慢，或者长时间没有接触包裹(上厕所、喝水等情况)，该系统会将这些情况视作偷懒，算在怠工时间内。可怕的是，如果生产率指标多次不达标，AI系统会自动生成警告，并且最终在线生成解雇员工的指令，这个过程不需要主管的意见。也就是说，亚马逊的基层员工可以因为AI的判断而自动被开除。去年，美国明尼苏达州仓库的东非移民工人组织了抗议亚马逊的活动。仓库员工易卜拉欣称，当时仓库要求的打包速度是每小时240个包裹，但在旺季时最高可达每小时400个包裹。英国一家劳工保护组织的问卷调查显示，有74%的英国亚马逊仓库员工表示不敢在上班期间正常去厕所。

2019年《华尔街日报》曾经报道，微软公司会用自己公司的Office365服务，收集员工跟客户之间的聊天、发邮件和开会的频率，甚至是员工日历上的日程，然后微软会对这些数据进行分析，来评估员工的工作效率或者管理的成效。年初，每个微软员工都收到一份个性化的报告，报告里的表格展示了每个人把时间都花在哪里，并且还针对他们如何能建立更好的社会网络给出了建议。微软还把这个分析软件出售给其他企业，包括零售巨头梅西百货，以及做房地产贷款的房地美公司。而这种软件其实还是比较基础的，更高科技的软件可以通过自然语言处理的技术，分析员工打电话的语调或者会议室的对话，从而判断一个团队的团队文化怎么样，比如说是不是有人霸占对话不让别人说话，谁会经常表示反对，谁特别不愿意聊一些情绪化的问题等等。这些现象都指向同向，那就是在职场上，越来越多的员工行为都可以被转化成数据，而当管理者对于数据进行充分地挖掘和分析的时候，他们可以找到所谓更高效的方式来开展业务，甚至是针对每一个员工的个体行为进行优化。

材料二

零工经济是一个拥有许多一次性或按需工作的行业,从业者主要是在数字市场上被那些技术力量雄厚的公司所雇用。当下，其共同特征包括低工资、不稳定的工作，除了可能基于特定任务或工作时间的工资之外没有任何额外福利。据估计，现在有400万美国人就业于零工经济之中，到2021年，这个数字预计将超过900万。亚马逊在这方面是领导者，比如它的劳务外包渠道。在亚马逊，外包工作是计件制的，每次只执行一项任务，通常涉及那些计算机无法完成的任务。一家公司或个人可能需要雇人在照片中找到目标对象，为网站撰写评论，或者参加一次社会科学实验，相关工作在网站上发布，并设定好报酬价格。然后这些任务发布者就在应征者中进行筛选，后者被称为“服务提供者”或“任务承接者”。由于非常低的计件制报酬和几乎无保护的状态，对任务承接者的剥削已经非常猖獗，一些从业者已经在线上团结起来。然而，考虑到需要额外现金，或渴望短期项目工作自由度的个体数量在不断增长，这项服务仍然很受欢迎。借助劳务外包，亚马逊为那些几乎不需要为劳动者投入成本的任务提供了基础，因为接活儿的人会用自己的工具完成任务，获得很少的报酬，从公司那里得不到任何福利，这与在谷歌总部玩桌上足球的员工是不可同日而语的。

零工经济的典型代表是拼车公司优步(Uber)，它将技术进步与不稳定的劳动力结合在一起，在全球大部分地区撼动了传统的出租车行业。利用数字技术将司机与乘车人进行匹配，并在后者的帮助下测量、监控和量化驾驶员劳动的准确价值，优步已经成为一家价值600亿美元的公司。该公司雇用了数百名社会科学家和数据专家来管理和操控司机行为，以尽可能低的工资来换取司机最大可能的工作量，同时将司机的破坏和抵抗降到最低。凭借其能够测量和监控司机行为（比如超速）以及交通流量的精确细节，优步管理层可以对员工实施强大且密不透风的控制。优步在美国的主要竞争对手——来福车（Lyft）公司一贯把自己描绘成“较善良”者。2016年，当这家公司的公关部门决定宣传一位司机做出的卓越贡献时，这个形象就坍塌了，因为她已经怀孕9个月，并且正在经历宫缩，但仍在载客。幸运的是，她最后一单生意是一个短程订单，随着宫缩的加剧，她几乎没有足够的时间在不出意外的情况下分娩。对于来福车来说，这位司机就是劳模了，对工作如此投入，以至于一直开车到孩子出生。这位司机在一篇帖子中被称赞，照片中她的女儿被拍到穿着一件印着“小来福车小姐”（Little Miss Lyft）字样的婴儿连体服，好像是在述说这家公司不只是在她妈妈身上打广告。这篇帖子最后号召来福车员工都来分享类似的“激动人心的来福车故事”。然而，公司并没有提供给她健康保险、产假或任何福利。

材料三

下一代互联网（the next Internet）对就业和劳动力的影响是一个重要的政策议题。有专家倾向于将云计算定义为“只不过是将IT运作外包出去的下一个步骤”。这与私人智库高德纳联合公司的一位研究人员简要概括的总体趋势相一致:“IT业的长期价值主张并不是要支持人力资源，而是要取代它。”下一代互联网为公司实现信息技术运营的合理化提供了直接机会。根据一位观察家的说法:“在未来的40年里，分析系统将取代今天知识工人所做的大部分工作。”2013年的一份报告得出结论，目前美国近一半的劳动力受到直接威胁，而且处于失业的高风险类别中。全球最大的投资基金公司贝莱德在2017年开始重组，并砍掉了一些顶级交易员的工作，因为现在许多投资决策都是由算法做出的。预计贝莱德等资本共同将把人工智能系统支出从2017年的15亿美元增加到2021年的28亿美元。但是，这笔投资也将伴随一定代价，到2025年，资本市场将失去23万个工作岗位。在下一代互联网业结构的另一端，无人驾驶卡车有望摧毁曾经是一种很好的、全职的、工会化工作的主要部分。据2017年的一场人工智能专家会议预测，在未来的15年内，所有卡车中有一半将是无人驾驶的，这将导致175万卡车司机失去工作。此外，他们还预测，在目前分析医疗记录的人群中，半数将在9年内被人工智能取代。马克思所说的“活劳动”正迅速被机器的“死劳动”所取代。不少专家认为，一场席卷全世界工人的危机近在眼前。人类社会最终将为这些先进技术的负面后果付出代价，各国政府正在寻求解决办法。

材料四

中国外卖经济的急剧增长成为近几年共享经济的重要组成部分。外卖行业自2010年左右起步，在2015-2017年迎来发展高峰，外卖平台数量不断增多，市场竞争趋于白热化，劳动力人口也不断增加。截至2018年12月，中国外卖送餐就业人口已达300多万，市场覆盖扩至全国1300多个城市，生产总值达到4000万美元。

与传统服务行业不同的是，信息传播技术在平台劳动过程中的大规模使用，打破了既有的标准化与个性化、低端与高端服务的二分逻辑。手机与平台的算法应用系统，成为劳动过程中的常态中介，从而改变了传统服务行业的组织规范和管理措施。在劳动过程中，算法在外卖员的订单分配、时间计算、路线预估和送单监测等方面，发挥了重要的监管作用。为了吸引客源，各外卖平台纷纷将时间元素纳入广告语，以凸显送餐服务的快速、高效，如广告语“××外卖，叫啥都快”“高效、品质、安全”等。与传统的制造业或者服务业相比，互联网平台经济下的劳动，因为算法技术的介入而展现出全然不同的时间性特征。在这里，时间的及时性成为平台塑造高质量服务的重要依据。从接到订单、去餐馆取餐、开始送餐到完成订单的每一步操作都要求在规定时间内完成，而后台算法在接到外卖员的步骤“签到”后，会同步传送给顾客，顾客即可通过送餐App实时跟进自己的外卖订单。

在A平台工作的直营外卖员小季表示，仅在2017年上半年，他所在的站点送餐时间要求由原来的45分钟缩减至29分钟。“太忙了。你一看手机，发现还剩下几分钟就超时了，肯定着急，就得赶紧跑。”他说。“与时间赛跑”几乎成了外卖员的工作日常。送餐时间的不断缩短与算法对送餐员的“规训”密不可分。随着外卖员订单数的不断增加，后台有关送餐信息的数据记录也不断增多，后台算法通过不断地自我训练，日益实现更高效的订单派送和时间管理。例如，每个外卖站点都会根据送餐员的日常表现来统计其个人的接单率、准点率、迟到率等，以此来确定对送餐员的奖惩计划。这样一来，数字平台通过算法匹配了劳动和消费的关系，充当了中介，通过建构高效、及时等时间话语来赢得资本市场，但同时也对外卖送餐员实行了算法管理下的时间规训和时间操控。

虽然人工智能算法天然带有“技术正确”的逻辑话语，但很多外卖员对后台算法的时间预测非常不满。小李是B平台的一名外包送餐员，他表示：“平台给我们的时间是按照直线距离算的，就是点对点。实际送餐路线不是这样的！我们送餐的时候得拐弯、等红灯，有时候还得绕大圈。昨天送了一单，系统显示5千米以内，我跑了7千米！系统当我们是直升飞机呢！”

2017年上半年，上海市公安局交警总队数据显示，上海平均每2.5天就有1名外卖骑手伤亡。同年，深圳3个月内骑手伤亡12人。2018年，成都交警7个月间查处骑手违法近万次，事故196件，伤亡155人次，平均每天就有1个骑手因违法导致伤亡。2018年9月，广州交警查处外卖骑手交通违法近2000宗，美团占一半，饿了么排第二。

问题一:

根据“材料1”~“材料4”，概述数字经济中劳动者可能遭遇哪几类不利问题，并分别简述其原因。（20分）

要求：

概括准确，条理清楚，语言精练，字数不超过300字。

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