Живущая в Берлине исследовательница Милагрос Мисели задалась вопросом о том, как положение работников влияет на продукты, которые они обучают. В 2021 году Мисели в соавторстве с Джулианом Посадой опубликовала исследование, в котором анализировались 200 различных задач по обработке данных для ИИ (включая разметку изображений и распознавание лиц), выполняемых фрилансерами из Венесуэлы и Аргентины для ряда западных компаний{19}. Ученые хотели выяснить, каким образом условия труда работников сказываются на качестве самих алгоритмов. Они выдвинули гипотезу, что притеснение работников не просто нарушает права человека, но и приводит к снижению точности технологий, которые они помогают развивать.

«Например, все инструкции даются на английском, даже в Латинской Америке, где мало кто на нем говорит», – сказала Мисели в разговоре со мной. Как и Хиба, большинство работников обращаются к Google Translate, чтобы в общих чертах переводить инструкции на родной язык. Они пользуются этим инструментом и при описании и разметке изображений. «Нетрудно догадаться, как это сказывается на итоговом наборе аннотированных данных», – отметила Мисели.

Она также выяснила, что у работников нет возможности сообщить о том, что инструкции не имеют смысла в их географических условиях, или предложить идеи по улучшению задач на аннотирование данных. «Им нужно позволить думать. Если они не проявляют покорность или отваживаются высказывать сомнения, им угрожают, их отстраняют от работы, их лишают доступа к платформе. У них нет возможности напрямую обратиться к заказчику, если возникла проблема… или, например, [если] что-то [в инструкциях] просто непонятно латиноамериканцам», – сказала Мисели.

Она была права: многие работники, с которыми я беседовала, не понимают, в какой сфере трудятся, и редко напрямую общаются с клиентами, присылающими им задачи для обучения алгоритмов. Это разительно отличалось от следующей истории.

Я познакомилась с командой из четырех специалистов по работе с данными из аргентинской компании Arbusta, которые обслуживают преимущественно латиноамериканских клиентов, в частности гиганта интернет-торговли Mercado Libre. Эти работники, с которыми я встретилась в их офисе на месте бывшего склада в Буэнос-Айресе одним солнечным октябрьским днем, общались с клиентом напрямую и говорили с ним на одном языке. Их приглашали на встречи с заказчиком. Они сказали, что чувствуют, что их ценят, и что у них есть некоторая власть, и это подталкивает их принимать активное участие в развитии ИИ-систем Mercado Libre. В сравнении с работниками Sama и Humans in the Loop их взаимодействие с цепочкой разработки ИИ было гораздо более личным.

Но большинство работников, с которыми я говорила, со временем замечали в своей работе не только плюсы, но и минусы. Несомненно, возможность самостоятельно решать, как и когда работать, давала им чувство независимости и контроля, но вместе с тем они признавали, что за свободу приходится платить. И в Софии, и в Буэнос-Айресе работники отмечали, что их доход слишком мал, чтобы обеспечивать семью. По крайней мере четверо сказали мне, что им приходится месяц за месяцем подрабатывать или занимать деньги у родственников, просто чтобы покрывать свои обычные расходы.

Я спросила у Ивы Гумнишки, каким образом она рассчитала размер оплаты труды, и она ответила, что индексация зарплат международной рабочей силы на совершенно разных рынках оказалась одной из самых сложных задач, которые встали перед ней, когда она только основала компанию. Сначала она планировала платить работникам в Софии больше, чем фрилансерам из Сирии и Афганистана, в силу разного уровня жизни в этих странах. Но затем она прочитала несколько работ уругвайского поэта и журналиста Эдуардо Галеано, который утверждает, что различия в зарплате – корень глобального неравенства. Его слова убедили ее, и она посчитала, что несправедливо было бы платить работникам из более бедных стран меньше, ведь они выполняют такие же задачи. «В конце концов, цель цифровой работы состоит в том, чтобы получить доступ к более денежным рынкам и зарабатывать больше, чем у себя на родине», – сказала Гумнишка. В результате она попыталась учесть интересы всех сторон и решила платить всем работникам по 4 евро в час, беря с клиентов вдвое больше. «Мы пришли к выводу, что так будет справедливо, но что такое справедливость? Все относительно», – отмечает она.

Тем временем в Найроби такая зарплата позволяет работникам гораздо лучше покрывать свои базовые потребности, а также поддерживать родственников, включая родителей, братьев и сестер. Она помогает облегчить бремя текущих расходов и дает финансовую стабильность. Многие специалисты по работе с данными из Sama говорили, что у них есть возможность откладывать деньги, оплачивать образование детей, сестер и братьев или покрывать медицинские расходы родителей. Однако, хоть они и работают в офисе на таких богатых клиентов, как OpenAI, Tesla и Meta, сами они остаются в уязвимом положении – стоит им заболеть или вступить с кем-нибудь в конфликт, как они могут снова оказаться на улице, будучи не в состоянии оплачивать счета. Одна из работниц, Сьюзан, зарабатывала достаточно, чтобы снимать дом и обеспечивать ребенка, но школьные расходы покрывал ее бывший муж. Когда деньги от него вдруг перестали приходить, ей пришлось отказаться от дома и вернуться к родителям, где мы с ней и встретились.

Покойная основательница Sama Лейла Джана признавалась в интервью BBC, что не платила своим кенийским сотрудникам столько же, сколько их коллегам из США, поскольку иначе под ударом оказался бы восточноафриканский рынок труда. При повышении зарплат в Найроби «все посыпалось бы, как карточный домик», поскольку это могло бы негативно сказаться на «стоимости жилья и продовольствия в сообществах, где живут работники»{20}.

Некоторые социологи и экономисты не разделяют этого мнения и отмечают, что умеренное повышение зарплат может изменить жизнь работников, но вряд ли существенно повлияет на местную экономику. «Причина, по которой работникам на глобальном Юге платят так мало, состоит в наследии жестокого империализма, который определял расклад сил на протяжении последних двух столетий, – отмечает Каллум Кэнт, изучающий применение ИИ в трудовой сфере в Оксфордском институте интернета. – Теперь мы как граждане глобального Севера должны перестроить эти отношения… нам необходимо заменить то, к чему мы пришли в XX веке, справедливым распределением плодов этой технологии».

Здесь напрашивается сделанное Мерси Мутеми сравнение с цехами и фабриками развивающегося мира, где рабочие производят одежду, игрушки и электронику для Запада, трудясь в сложных и часто опасных условиях. Это не только долгие смены и низкие зарплаты, но и травмы от постоянного напряжения, пребывание под воздействием отравляющих веществ и общая небезопасность труда.

Я не смогла безоговорочно согласиться с этой критикой – отчасти потому, что условия труда аннотаторов данных, с которыми я беседовала, не показались мне ни эксплуататорскими, ни опасными; многие из них и вовсе работали из дома. Кроме того, я своими глазами видела, как работа изменила жизнь целых семей и помогла таким людям, как Иэн, Сьюзан, Хиба и Ала, и их близким вырваться из нищеты и нестабильности.

Однако я пришла к выводу, что одного наличия такой работы недостаточно. Порождение и разметка данных – важнейшие шаги в создании ИИ-систем. Без чистых наборов данных искусственный интеллект существовать не может. Но я заметила некоторые параллели между специалистами по обработке данных и другими подрядными работниками. Все, с кем я познакомилась, были уязвимы: они либо пребывали в подвешенном состоянии, нетвердо стоя на ногах, либо с трудом сводили концы с концами – по сути, они вообще не имели возможности отстаивать свои интересы. На вопрос об отношении к своим работодателям они в большинстве своем отвечали, что благодарны им – в первую очередь за оплачиваемый труд, гибкий график и обучение базовым цифровым навыкам. Они говорили о том, на что тратят деньги, но почти не упоминали о влиянии на них работы как таковой. Когда я спрашивала, считают ли они справедливыми условия своего труда, им даже не хотелось задумываться об этом. Они не желали анализировать, как работа сказывается на их личной автономии и на чувстве равенства с работниками из других стран. И это само по себе представляло проблему. Я понимала, что их недомолвки связаны не столько с тем, что они не задумываются над этими вопросами, сколько с тем, что попытки постоять за себя могут обойтись им слишком дорого, как показывал опыт их более смелых на язык коллег.

Если специалисты по обработке данных решались проявлять инициативу или выражать неповиновение – как Хиба, Дэниел Мотаунг и все, кто подписал петицию в Кении, – их быстро и безжалостно ставили на место. Подрядчики Facebook по всему миру, включая Дэниела, были связаны жесткими соглашениями о неразглашении, которые заставляли их молчать, в результате чего они отдалялись даже от своих близких. Работа по аннотированию данных в развивающихся странах давала людям новые возможности и некоторую стабильность, но компании относились к своим сотрудникам как к легко заменимым роботам, стоящим ниже их коллег из других стран.

Все представители компаний, с которыми я побеседовала, – Sama в Найроби, Humans in the Loop в Софии и Arbusta в Буэнос-Айресе – утверждают, что хотят помочь людям выбраться из нищеты и сложных обстоятельств и позволить им расти, не цепляясь за одну работу. Но сами компании при этом зависят от своих клиентов. Sama и Humans in the Loop обслуживают преимущественно западные предприятия, которые находятся за пределами тех стран, где живут и работают специалисты по обработке данных, и гонятся за дешевизной, а не за когнитивными способностями людей. Гумнишка отмечала, что ей приходится продвигать Humans in the Loop как премиум-компанию, подчеркивая ее социальную миссию, чтобы клиенты соглашались платить больше. Arbusta оказывает услуги главным образом местным клиентам, которые куда более открыты для коммуникации с работниками, и те, в свою очередь, чувствуют, что рутинная работа с данными открывает им гораздо больше возможностей.

Мне стало очевидно, что этой отрасли нужно срочно меняться к лучшему. Прежде чем ИИ выйдет на широкий потребительский рынок технологий и текущие практики закрепятся, необходимо ужесточить требования к справедливой оплате труда и обеспечению приемлемых условий для работы с данными, а также улучшить средний уровень руководства, чтобы дать работникам автономию и право голоса.

Как отмечает Мисели, сейчас эта работа «дает людям некоторые возможности, но вместе с тем ограничивает их, чтобы они не бунтовали. Они получают почти достаточно, но при этом не слишком много. И эта практика уходит корнями в колониализм».