Ни для кого не секрет, что человечество столкнулось с феноменом низкой оплаты определённого вида работ, ровно в тот момент времени, как изобрело торгово-денежные отношения. Меняется время, меняются эпохи, но дешевая рабочая сила продолжает свое существование – меняется только сфера ее использования. О «невидимом труде» заговорили еще в конце прошедшего десятилетия, когда стало очевидно, что подобная модель оплаты распространилась на индустрию искусственного интеллекта. По прогнозам антрополога Мэри Грей и специалиста по вычислительной социологии Сиддхарта Сури (авторов книги «Призрачная работа: как помешать Силиконовой долине создать новый глобальный низший класс») максимальный уровень спроса на подобную работу в цифровой сфере стоит ожидать к 2030 году[1].
«Для меня драматический сдвиг заключается в том, что у нас никогда не было отраслей, которые бы так полностью продавали контрактную рабочую силу, как автоматизация — не только для того, чтобы потребителю было сложно увидеть цепочку поставок, как мы можем в текстильной, пищевой и сельскохозяйственной отраслях, но и для того, чтобы сказать, что на самом деле здесь вообще нет человека, работающего по контракту. У меня мурашки бегут по коже при одной мысли: если это будет применено к каждому сектору, который эффективно продает информационные услуги, это приведет к потере многих людей и их участия в экономике»[2], – отметила Мэри Грей в интервью для MIT Technology Review еще в 2019 году.
Придуманный ученой термин «призрачной работы» подразумевает ручной труд людей, направленный на улучшение функционирования ИИ – это и маркировка контента, и прикладное программирование, и многие другие действия. Иногда перечень задач может доходить до абсурда: так, по заверениям The Guardian[3], на месте цифрового ассистента Google Assistant иногда оказываются вполне обычные люди, имитирующие поведение виртуального помощника. Как сказал один из работников корпорации: «Искусственный интеллект не настолько искусственный; это люди, которые выполняют работу»[4].
Может показаться, что индустрия искусственного интеллекта стала кризисной фазой в динамике занятости «белых воротничков» развитых стран, однако, это не совсем так. Как показывает практика новый «цифровой низший класс» формируется в странах, находящихся в состоянии затяжного экономического кризиса – когда образованные молодые люди с доступом в Интернет теряют иные способы заработка.
Масштабы «призрачной работы» продемонстрировал кризис в Венесуэле, который стал крайне болезненным для южноамериканской республики. «Действительно трудно представить человеческую трагедию такого масштаба вне гражданской войны»[5], – так охарактеризовал происходящее в стране Кеннет Рогофф, профессор экономики Гарвардского университета и экс-главный экономист МВФ. Его слова The New York Times приводит в материале 2019 года, посвящённого Венесуэлле. Рухнувшая под тяжестью санкций, коррупции и ряда других причин, экономика одной из самых богатых стран Латинской Америки, оставила без средств к существованию большую часть населения. Введенный для снижения уровня инфляции стейблкоин El Petro не стал панацеей для государственного бюджета.
Для венесуэльской молодежи работа над «совершенствованием ИИ» оказалась выходом из непростой ситуации. Несмотря на то, что за последние годы ситуация в стране медленно стабилизируется (за год средняя зарплата в Венесуэле поднялась на 0,72 доллара), «призрачный труд» все равно пользуется популярностью из-за более высокой оплаты[6]. При хороших условиях занятые в индустрии могут получить до 180 долларов в месяц, без учета комиссии, взимаемой платформами по выполнению набора задач. Для сравнения, зарплата судьи в республике – 130 долларов, а ректора университета – 120[7].
«За последние пять лет охваченная кризисом Венесуэла стала основным источником этой рабочей силы. Страна погрузилась в самую страшную экономическую катастрофу мирного времени, с которой столкнулась страна почти за 50 лет, как раз в тот момент, когда спрос на маркировку данных резко возрос. Толпы хорошо образованных людей, которые были подключены к Интернету, начали присоединяться к платформам для краудворкинга в качестве средства выживания»[8], – приводит краткий анализ причин популяризации цифровых платформ для заработка MIT Technology Review.
Популярность сервисов по маркировки контента возросла во время пандемии COVID-19, что вызвало значительное снижение стоимости предлагаемых для выполнения задач. На платформе Appen, разделяющей задания по уровню доступа (чем он выше – тем больше появляется дорогостоящих предложений), возник даже «черный рынок» по продаже аккаунтов для более высокого заработка[9]. Все это свидетельствует об одном: из-за своей общедоступности, «призрачная работа» становится крайне конкурентной. А это может означать, что процент дешевой рабочей силы, задействованной в сфере улучшения искусственного интеллекта и не имеющей доступа к «очному труду», будет только расти.
Автор статьи Чернопятова Софья
[1] [2] https://www.technologyreview.com/2019/05/31/103015/the-ai-gig-economy-is-coming-for-you/
[3] [4] https://www.theguardian.com/technology/2019/may/28/a-white-collar-sweatshop-google-assistant-contractors-allege-wage-theft
[5] https://www.nytimes.com/2019/05/17/world/americas/venezuela-economy.html
[6] https://www.technologyreview.com/2022/04/20/1050392/ai-industry-appen-scale-data-labels/
[7] https://bdeex.com/venezuela/
[8] [9] https://www.technologyreview.com/2022/04/20/1050392/ai-industry-appen-scale-data-labels/
