AI-virksomheder hyrer tusindvis af gig-arbejdere til at træne robotter ved hjælp af bærbar teknologi. Praksissen rejser etiske spørgsmål om arbejdsudnyttelse, privatliv og dataejerskab, især i udviklingsøkonomier, hvor meget af dette arbejde outsources.
Sådan fungerer gig-træningen
Arbejdere bærer motion capture-sensorer eller andre bærbare enheder, der optager deres fysiske bevægelser. Optagelserne bruges derefter til at lære robotter at udføre opgaver som at sortere varer, folde tøj eller betjene maskiner. Arbejderne betales pr. opgave, ofte gennem digitale platforme, der forbinder dem med AI-virksomheder. Arbejdet er stykkevist, uden garanterede timer eller stabil indkomst.
Nogle arbejdere bruger timer på at udføre gentagne bevægelser, mens sensorerne logger hver eneste vrid og drejning. Dataene fodres ind i algoritmer, der hjælper robotter med at efterligne menneskelige handlinger. Det er et lavteknologisk job med et højteknologisk formål, og efterspørgslen vokser hurtigt.
De etiske bekymringer
Arbejdsforkæmpere har påpeget flere problemer. Lønnen er ofte lav, og arbejderne har ingen adgang til goder som sundhedsforsikring eller betalt ferie. De kan blive fjernet fra platformene uden forklaring. Privatliv er en anden bekymring. Den bærbare teknologi kan indsamle mere end blot bevægelsesdata – den kan fange biometriske oplysninger, placering eller endda lyd. Arbejderne ved sjældent præcis, hvad der bliver optaget, eller hvordan det bruges.
Dataejerskab er et tredje problem. Arbejderne genererer dataene, men virksomhederne, der hyrer dem, kontrollerer dem. Der er ingen klar aftale om, hvem der ejer træningsdataene, eller hvad der sker med dem efter projektets afslutning. Arbejderne har ingen indflydelse på, hvordan deres data deles eller sælges.
En dynamik i udviklingslandene
Mange af disse gig-arbejdere er baseret i udviklingslande, hvor lønnen, selvom den er beskeden efter globale standarder, kan være en betydelig indtægtskilde. Men magtubalancen er markant. Virksomheder kan fastsætte vilkårene ensidigt, og arbejderne har ringe forhandlingsstyrke. Lokale arbejdslove dækker ofte ikke gig-arbejde, hvilket efterlader arbejderne uden juridisk beskyttelse. Privatlivsregler, hvor de findes, håndhæves sjældent.
Resultatet er en arbejdsstyrke, der er afgørende for AI-boomet, men usynlig i dets belønninger. De træner de systemer, der til sidst vil erstatte dem, og de gør det uden et sikkerhedsnet.
Hvad mangler der
Der er ingen omfattende reguleringsramme for denne slags arbejde. I mange lande klassificeres gig-arbejdere som uafhængige kontraktører, hvilket udelukker dem fra arbejdsbeskyttelse. Databeskyttelseslove er enten fraværende eller anvendes ikke på træningsdata. Virksomheder er ikke forpligtet til at oplyse deres datapraksis eller de sande omkostninger ved det arbejde, de bruger.
Industrien bevæger sig hurtigt, og reglerne er ikke fulgt med. Nogle arbejdere er begyndt at organisere sig, men de står over for en op ad bakke-kamp mod platforme, der kan afskære dem når som helst.
Det centrale spørgsmål – hvem ejer dataene, og hvem drager fordel af dem – er stadig åbent. Indtil regulatorer træder ind, eller virksomheder ændrer deres praksis, vil de arbejdere, der træner robotterne, sandsynligvis fortsætte med at arbejde uden klare rettigheder.
