Kako avtomatizacijo dela narediti čim bolj pravično in transparentno? – O umetni inteligenci v svetu dela
5. 10. 2023
Veliko se govori o tem, kako umetna inteligenca spreminja svet dela z avtomatizacijo in roboti, ki nadomeščajo delavke in delavce, ter ukinja stara in ustvarja nova delovna mesta. Vendar pa je delo v različnih panogah tudi brez umetne inteligence pogosto posredno ali neposredno avtomatizirano. Zmožnost digitalnih tehnologij, da ustvarjajo, analizirajo in uporabljajo podatke, pridobljene na delovnem mestu, moramo sindikati zato budno spremljati, pri tem pa paziti, da odločitve, ki jih na podlagi teh podatkov sprejmejo delodajalci, ne bodo okrnile delavskih pravic.
Vse obsežnejša digitalna preobrazba dela v informacijski dobi ne spreminja le vrste in količine delovnih mest, temveč pomembno vpliva tudi na način opravljanja dela, še posebej na dodeljevanje, usklajevanje, spremljanje, nadziranje in ocenjevanje delovnih operacij. Kjer digitalne tehnologije omogočajo zbiranje in analizo podatkov za koordinacijo dela, govorimo o algoritemskem oziroma algoritmičnem menedžmentu (AM). Ta se nanaša na uporabo algoritmov, ki zbirajo podatke o načinu in naravi našega dela in delodajalcem predlagajo postopke za optimizacijo delovnih mest, večinoma za povečanje zaslužka s čim manjšim vložkom. Pri AM gre torej v najosnovnejšem smislu za avtomatizirane in polavtomatizirane računalniške procese, ki izvajajo eno ali več nalog: načrtujejo in dodeljujejo delovne naloge; določajo plačilo za posamezno nalogo; nadzorujejo, ocenjujejo in spremljajo potrebni čas delavcev ter merijo učinek glede na čas; ustvarjajo priporočila za izboljšanje učinkovitosti; kaznujejo delavce.
Uporaba AM je najbolj pogosta v ekonomiji na poziv: pri različnih mikro delih in platformnem delu pa tudi v bančništvu, logistiki, prometu, zdravstvu in zavarovalništvu. Najbolj očitne prakse AM zaznavamo prav pri platformnem delu, kjer platforme (kot so AMT, Foodora, Upwork, Uber, Glovo, Wolt itn.) z računalniško programirani postopki koordinirajo delo outsourcanih in prostorsko razpršenih delavk ter delavcev, jih spremljajo v realnem času, zbirajo in obdelujejo njihove podatke. Namen teh tako imenovanih »pospeševalnih tehnologij« je intenzivirati delo in podrediti delavce upravljavskim tehnikam, na katere ti nimajo vpliva. Na podlagi izsledkov teh velikih količin podatkov se nato delodajalci odločajo za spremembe delovnih procesov ali poslovnih strategij; zaposleni so na primer razvrščeni v razrede glede na hitrost in uspešnost, od česar je odvisen tudi njihov zaslužek. AM običajno ni popolnoma avtomatiziran, temveč so za njim ekipe programerjev in drugih tehničnih delavcev, ki določajo osnovne algoritemske parametre: za oblikovanje delovnih kolektivov, določanje delovne obremenitve in podobno.
Negativni učinki algoritmičnega menedžmenta
V praksi opažamo več oblik AM, ki lahko negativno vplivajo na delavstvo in na delovni proces: algoritme, ki odrejajo vrsto in količino dela, do katerega delavke in delavci lahko dostopajo; algoritme za analizo čustev, s katerimi se ocenjuje vzdušje v ekipi in prepoznajo »priložnosti« za povečanje produktivnosti; algoritme za vključevanje »poceni« delavcev z migrantskim ozadjem, ki se jih izrecno obravnava kot premik od drage avtomatizacije k poceni ročnemu delu; algoritme, ki ustvarjajo baze podatkov o delavkah in delavcih ter na njih usposabljajo sistem umetne inteligence, ki bi jih sčasoma lahko nadomestil. Delavke in delavci v delovnih okoljih, kjer so v uporabi takšne oblike AM, poročajo o različnih negativnih učinkih na njihovo psihofizično počutje in zdravje. Pogosti so občutki neravnovesja moči, asimetrije informacij, zmanjšanja transparentnosti in osebne odgovornosti, izgubljanja avtonomije, nevidnosti in odtujenosti, pogosto pa jim je onemogočena tudi pravica do sindikalnega združevanja.
Pozitivni učinki algoritmičnega menedžmenta
Algoritmični menedžment pa ima lahko tudi pozitivne učinke na delovni proces in zaposlene v podjetju, in sicer, če uvedba digitalnih tehnologij in njihova uporaba potekata transparentno, torej če so delavci in delavke seznanjeni z vsemi uporabljenimi orodji, ki vplivajo nanje, in ima s tem v zvezi delodajalec pripravljen tudi načrt za zaposlene. To pomeni, da vzporedno vlaga v svojo delovno silo z usposabljanjem na področjih, ki bodo po uvedbi algoritmov postala pomembnejša, da tako pomaga delavkam in delavcem prerazporediti čas ali se preusmeriti v nove vloge. Zaradi opuščanja ali avtomatizacije določenih proizvodnih procesov se lahko povečata produktivnost in prožnost v podjetju, zaposleni lahko delajo krajši delovni čas, v manjšem številu izmen itd. Vsekakor morajo delodajalci pred uvedbo orodij AM najprej dobro premisliti, ali so ta sploh potrebna. Če je odgovor »zato, ker lahko« ali »zato, ker so moderna« in ker to počne tudi konkurenca, se takšnega projekta praviloma ne bi smeli lotiti.
Umetna inteligenca, sodelavka prihodnosti
Sistemi umetne inteligence in algoritmičnega menedžmenta so med seboj tesno povezani, se prepletajo in dopolnjujejo. Navsezadnje jih poganja skupni imenovalec – strojno učenje. Na delavke in delavce lahko vplivajo na različne načine: z uporabo klepetalnih robotov in prepoznavanja obrazov nadomestijo človeške značilnosti teh storitev za stranke; z uporabo priporočilnih sistemov in personaliziranega trženja nadomeščajo človeško lastnost poznavanja izdelkov v prodaji; s strojnim učenjem in podatkovno analitiko nadomeščajo človeško lastnost natančnosti in pozornosti do podrobnosti; z uporabo velikih baz znanja in diagnostičnih orodij nadomeščajo človeško lastnost domiselnega odpravljanja težav; z uporabo algoritmov in tehnik optimizacije nadomeščajo človeško lastnost odločanja in reševanja problemov, in še bi lahko naštevali. Učinki kombinirane uporabe obeh digitalnih orodij so številni in raznoliki, vendar umetna inteligenca ne bi smela negativno vplivati na temeljne pravice in delovne pogoje.
Vse več raziskav namreč kaže, da bodo sistemi umetne inteligence in algoritmičnega menedžmenta v prihodnosti naši »sodelavci«. Letošnje poročilo Svetovnega ekonomskega foruma (WEF) The Future of Jobs Report 2023, nastalo z raziskavo na vzorcu 803 največjih svetovnih delodajalcev, predvideva, da bo do leta 2027 ustvarjenih 69 milijonov delovnih mest za polni delovni čas, izginilo pa jih bo kar 83 milijonov od skupno 673 milijonov; brez dela bi torej ostalo okoli 14 milijonov ljudi. Investicijska banka Goldman Sachs je pri napovedih še bolj črnogleda, saj napoveduje, da bodo sistemi umetne inteligence do leta 2030 zamenjali okoli 300 milijonov zaposlitev za polni delovni čas, obenem pa bi ti sistemi lahko opravljali več kot četrtino vseh delovnih nalog v ZDA in Evropi. Kljub temu so pričakovanja delodajalcev pozitivna. Več kot polovica anketiranih delodajalcev v študiji WEF pričakuje, da bo implementacija sistemov umetne inteligence in algoritmičnega menedžmenta dolgoročno ustvarila nove zaposlitve. Zmanjšala pa so se tudi njihova pričakovanja glede avtomatizacije delovnih procesov; če so še pred tremi leti pričakovali avtomatizacijo do 50 odstotkov delovnih procesov, jih zdaj le še 40 odstotkov. A na to se sindikati ne smemo zanašati.
Spremembe so neizbežne
Učinki sistemov umetne inteligence na naša delovna okolja so namreč vidni že zdaj. Delodajalci od kandidatov na razgovorih pričakujejo drugačne veščine in spretnosti, kot so jih še pred nekaj leti; prednost dajejo predvsem mehkim spretnostim in večopravilnosti, fleksibilnosti opravljanja različnih delovnih nalog, kreativnemu in analitičnemu mišljenju ter ozkim specializacijam na poklicnem področju. Poročilo omenja tudi počasno izginjanje delovnih mest v analizi in raziskavah podatkov, hotelirstvu, logistiki, prodaji, proizvodnji, računovodstvu, službah za stike s strankami ipd. Pa vendar smo lahko vsaj delno optimistični: obstajajo poklici, ki jih sistemi umetne inteligence še dolgo – če sploh – ne bodo mogli v celoti zamenjati: na primer v vzgoji in izobraževanju, odvetniških in sodniških službah, pri vodenju kompleksnih poslovnih sistemov, zdravstvu, kreativnih poklicih, kmetijstvu, predelovalnih in obrtnih dejavnostih in podobno, pojavljale pa se bodo tudi nove oblike dela ali celo »sodelovanja« s sistemi umetne inteligence.
V pripravi evropska zakonodaja
Na ravni Evropske unije sta v pripravi direktiva o platformnem delu in akt o umetni inteligenci, oba naj bi bila sprejeta do leta 2025. Direktivo nujno potrebujemo za urejanje razmer na področju platformnega dela – v lanskem letu je za skoraj 500 digitalnih platform v EU delalo okoli 28 milijonov delavk in delavcev, do leta 2025 naj bi jih že 43 milijonov –, akt o umetni inteligenci pa naj bi jasno določil obveznosti in prepovedi uporabe umetne inteligence glede na predvidena tveganja.
Takšen trend so v junija objavljeni študiji opazili raziskovalci švicarskega zveznega inštituta za tehnologijo. S strojnim pregledom ponudb mikro delavcev na Amazonovem portalu Mturk so ugotovili, da si skoraj polovica vseh ponudnikov del za podjetja, ki razvijajo sisteme umetne inteligence, pri svojem delu pomaga s splošnimi jezikovnimi modeli. Povedano drugače: delavci, ki trenirajo modele umetne inteligence, si pri delu pomagajo s prav takimi orodji. Do podobnih ugotovitev so prišli tudi v študiji medijske platforme Rest of the World, ki je na vzorcu 31 tisoč mikro delavcev za medijske in tehnološke konglomerate v ZDA, Indiji in Evropski uniji ugotovila, da si polovica pri svojem delu pomaga z orodji umetne inteligence. Tak način dela jim omogoča večjo konkurenčnost, a hkrati znižuje ceno storitev za originalna avtorska dela.
Kakšen naj bo naš, sindikalni odziv?
Čeprav se zdi umetna inteligenca še tako nevarna, smo, kar zadeva nevarnost, na tem enkrat že bili. Predpostavke o pogubni usodi za sindikate in kolektivne akcije ob globalnih spremembah se niso vedno izkazale za resnične; prav tako sindikatom ni bila vedno priznana odločujoča vloga pri blaženju teh ostrih sprememb. Na primer, povečanje neenakosti, ki so jo povzročile velike gospodarske spremembe ob uvedbi avtomatiziranih proizvodnih linij v tridesetih letih prejšnjega stoletja ter robotiziranih proizvodnih linij v sedemdesetih letih, je ublažilo prav odločno delavstvo, ki je organiziralo prekinitve dela in splošne stavke. Zato je še toliko bolj pomembno, da nove trende spremljamo in oblikujemo ustrezen odziv, na primer, če so kršene delavske pravice.
Evropski sindikalni inštitut (Etui) je v zadnjih letih izdal več priporočil, kako naj sindikati ravnamo, ko se v delovna okolja vpeljujejo sistemi UI, AM ali strojnega učenja. Podobna priporočila pa je, v decembra objavljenem dokumentu, podala tudi Mednarodna organizacija dela (ILO). Na najosnovnejši ravni delavskega organiziranja so pomembne kolektivne pogodbe na podjetniški ravni, v katerih je jasno določeno, kakšne pristojnosti ima delodajalec nad podatki, ki jih zbira v okviru digitalizacije svojega delovnega procesa ali ob uvedbi digitalnih orodij (na primer, kaj sme in česa ne sme početi s posnetki varnostnih kamer, ali sme dostopati do osebnih koledarjev, beležiti delo delavcev in podobno). Delavci in delavke si morajo izboriti pravico, da so seznanjeni z vsemi uporabljenimi digitalnimi orodji, ter zagotoviti dostop do vseh podatkov, zbranih o njih pri delu.
Naštejmo nekaj osnovnih zahtev, ki jih moramo opredeliti kot najpomembnejše točke morebitnega dogovora: algoritmi morajo biti v podporo človeškim menedžerjem, ne smejo pa jih nadomestiti; algoritme morajo redno revidirati neodvisne tretje osebe, ki jih izberejo delodajalci skupaj s predstavniki sindikata, da preverijo, ali so rezultati pristranski in diskriminatorni; vsako zbiranje podatkov mora imeti jasno utemeljen namen; pred uvedbo mora potekati preizkusna faza; odločitve morajo biti sprejete pregledno in biti razložene v jasnem in razumljivem jeziku; določiti je treba postopke v primeru ovir z vidika delodajalca (pravice do tehnologije so v tuji lasti, pogodbe jim preprečujejo, da bi posredovali informacije itd.); zagotoviti spoštovanje delovnega prava, varnosti in zdravja pri delu, varstva podatkov in drugih pravic. Cilj kolektivnega dogovora torej ni zgolj spoštovanje delavskih pravic, temveč tudi dobro telesno in duševno počutje ter finančno blagostanje delavk in delavcev.
Uspešni primeri iz prakse
Primeri iz prakse potrjujejo, da takšni dogovori niso nemogoči. Španska vlada je s socialnimi partnerji pred dvema letoma dosegla dogovor, ki delodajalce zavezuje, da sindikatom razkrijejo algoritem ali drugo obliko umetne inteligence, ki bi imela vpliv na njihove delovne pogoje, vključno s profiliranjem delavstva. Največji španski sindikalni centrali CCOO in UGT sta leto pozneje dosegli podpis panožnega kolektivnega dogovora, ki dostavljalskim platformam prepoveduje profiliranje zaposlenih. V Veliki Britaniji so sindikati dosegli, da ljudje ostanejo ključni nosilci odločanja v podjetjih, in zaščitili uporabo podatkov v skladu z obstoječo zakonodajo o varstvu podatkov. V Italiji so sindikati CGIL, CISL in UIL dosegli sporazum z dostavljalsko platformo, ki mora sindikatom razkriti prakse algoritemskega upravljanja ter ohranja človeški nadzor nad tehnologijo. Švedski sindikati so dosegli spremembo zakona o soodločanju na delovnem mestu, ki zagotavlja pravico do sodelovanja in pogajanj z delodajalci, kadar se delovno okolje bistveno spremeni (na primer zaradi uvedbe umetne inteligence). V Nemčiji so s posodobitvijo ureditve svetov delavcev določili obvezno sodelovanje sindikalnih predstavnikov pri uvajanju sistemov umetne inteligence na delovnem mestu. Sveti delavcev morajo oceniti, ali je uvedba in uporaba umetne inteligence v delovnem okolju nujna, v to oceno pa lahko vključijo zunanjega strokovnjaka po svojem izboru. Na Poljskem pa je bil pred kratkim v parlament vložen predlog zakona, ki bi pravico do informacij o uporabi algoritmov vključil v zakon o sindikalnem organiziranju.
Tudi pogled čez lužo je optimističen: sindikat hollywoodskih igralcev (SAG-AFTRA) in scenaristov (WGA) je dosegel začetek kolektivnih pogajanj s produkcijskimi studii, v okviru katerih želijo doseči jasne smernice uporabe generativnih jezikovnih umetnointeligenčnih orodij, ne pa njihovo popolno prepoved. Delavci v energetskem sektorju, ki se preoblikuje z uresničevanjem zavez o zelenem prehodu, so dosegli dogovor o dostojnem plačilu za nadomestna delovna mesta; pred dvema letoma je celo delavcem Amazona, ki velja za okolje s strogo prepovedjo sindikalnega združevanja, v skladišču na newyorškem Staten Islandu uspelo ustanoviti reprezentativen sindikat, ki želi izpogajati prepoved zbiranja podatkov o učinkovitosti zaposlenih.
Umetna inteligenca prinaša neverjeten napredek, ki pa je šele na začetni razvojni stopnji. Tako kot pri vsaki tehnologiji je tudi pri tem od nas samih odvisno, ali bodo spremembe prispevale k napredku civilizacije in splošnemu izboljšanju življenja ali pa jo bodo ohromile z večjo neenakostjo. In dokler bomo delavke in delavci prek sindikatov ohranjali močan, enoten in skupen glas, bomo dovolj opremljeni, da nam nove tehnologije ne bo težko niti osedlati niti zajahati v korist delovnega ljudstva in celotne družbe, ne le korporacij, ki si prizadevajo za vedno večje dobičke. Kakšen naj bo torej sindikalni odziv v svetu umetne inteligence, povprašam ChatGPT. »Sindikalni odziv v svetu umetne inteligence naj bo usmerjen v zaščito pravic delavcev, pravične delovne pogoje ter spodbujanje izobraževanja in usposabljanja za prilagajanje spreminjajočim se potrebam na trgu dela,« se glasi odgovor.
Sploh ni slabo za inteligentni stroj, mar ne?
Miha Poredoš
Delavska enotnost
To besedilo je bilo najprej objavljeno v tematski številki z naslovom Umetna inteligenca v svetu dela (september 2023) Delavske enotnosti, glasila ZSSS. In edinega rednega periodičnega delavskega časopisa, ki nepretrgoma izhaja že 81 let, od novembra 1942. Ter nujnega vira informacij za vse delavke in delavce, sindikalistke in sindikaliste, delovne ljudi, ki jih zanimajo pomembne, relevantne, kompleksne teme, s pomočjo katerih lahko bolje razumemo svet, v katerem živimo.
Na Delavsko enotnost se lahko naročite tukaj. E-izvod tematske številke Umetna inteligenca v svetu dela pa je mogoče tudi kupiti, in sicer s klikom na spodnjo grafiko:
Nalagam ...