von ROB HORNING*
„Künstliche Intelligenz“ und das Bestreben, die Autonomie der Arbeitnehmer neu zu definieren
Der Begriff „künstliche Intelligenz“ ist eine zutiefst ideologische Art, Automatisierungstechnologien zu charakterisieren. Es ist ein Ausdruck der allgemeinen Tendenz, Technologien so zu diskutieren, als ob sie selbst „mächtig“ wären – als ob Macht kein relatives Maß für die Differenzierung von Fähigkeiten und Vorrechten sozialer Klassen wäre.
Im Gegenteil scheint „künstliche Intelligenz“ darauf hinzudeuten, dass sich Technologie aus eigenen Gründen von selbst entwickelt und ihre Fähigkeiten unabhängig von menschlichen politischen Kämpfen ausübt. Ihre Entwicklungen und Folgen erscheinen mysteriös und undurchsichtig – was will künstliche Intelligenz? Wird es die Menschheit versklaven? – und verschiebt das unerbittliche Übel, das das Kapital bereits in Hülle und Fülle vollbringt und das der technologischen Entwicklung Leben eingehaucht hat, in eine ferne Zukunft.
Es gibt nichts besonders Geheimnisvolles an den Fortschritten beim maschinellen Lernen [Maschinelles Lernen], das das aktuelle Fieber für künstliche Intelligenz anheizt. Dies ist auf die Ausweitung der Massenüberwachungskapazitäten und das Aufkommen von Unternehmen zurückzuführen, die groß genug sind, um alle Daten, die sie einseitig erfasst haben, zu zentralisieren und auszunutzen. Durch den großartigen Einsatz energieintensiver Verarbeitungsfähigkeiten werden die Daten in Vorhersagesimulationen umgewandelt [Vorhersagesimulationen] verschiedener Arbeitstätigkeiten.
Manchmal besteht der Zweck der Simulation darin, menschliche Arbeitskräfte zu ersetzen, wie in Fällen, die in einem aktuellen Bericht des US-amerikanischen Forschungsinstituts an prominenter Stelle genannt werden Die Washington Post, über Texter, die angeblich ihren Job durch ChatGPT verloren haben: „Experten sagen, dass selbst die fortschrittlichste künstliche Intelligenz nicht mit den Schreibfähigkeiten eines Menschen mithalten kann: Es mangelt ihr an Schwung und Stil und die Ergebnisse sind oft falsch, bedeutungslos oder voreingenommen.“ Für viele Unternehmen kompensieren Kosteneinsparungen jedoch den Qualitätsverlust.“
Solche Simulationen können nicht nur stattfinden, um Arbeitnehmer zu ersetzen, sondern auch, um sie zu disziplinieren. Sie fungieren als ständige Reservearmee von Häuten, die bereit sind, für niedrigere Standards und niedrigere Kosten zu arbeiten; Darüber hinaus dienen sie als normative Vergleichspunkte, mit denen die Kontrolle über den Arbeitsprozess an das Management übertragen werden kann.
Die Simulationen liefern Daten, die die (vom Management auferlegte) Vorstellung stützen, dass Arbeitsplätze auf tragfähige und nachhaltige Weise ohne den Beitrag menschlicher Arbeitskräfte ausgeführt werden können. Dies steht im Einklang mit überwachungsbasierten Managementpraktiken, die seit dem Aufkommen des Taylorismus, wenn nicht schon früher, vorgeschrieben sind, wie Meredith Whittaker in ihrem Buch ausführlich darlegt Darstellung der Theorien von Charles Babbage – ein früher Verfechter von Rechenmaschinen.
Charles Babbages Ideen „wie man Arbeiter diszipliniert“, erklärt Meredith Whittaker, „sind eng mit den Rechenmaschinen verbunden, die er sein ganzes Leben lang zu bauen versuchte.“ Ebenso ist „künstliche Intelligenz“ untrennbar mit den kapitalistischen Bemühungen verbunden, die Rentabilität der Arbeit zu steuern – der Profit liefert den Maßstab dessen, was als „intelligent“ gilt, genauso wie „intelligente“ Geräte diejenigen sind, die uns der Überwachung unterwerfen.
Wie bei Taylors Zeit- und Bewegungsstudien erscheinen Prognosesimulationen als Korrekturen für die ineffiziente Nutzung kognitiver und körperlicher Fähigkeiten durch die Mitarbeiter selbst, indem sie alle Eventualitäten abstrahieren und in jedem Fall vermeintlich gültige Muster oder Produktivität vorschlagen. Diese abstrakte Dimension, die Arbeitnehmer austauschbar macht, ist noch wichtiger als die Standards und Ergebnisse selbst.
Die Prognosesimulation, laut Sun-ha Hong„ist nicht so sehr ein Instrument zur Vorhersage zukünftiger Produktivität, sondern eher ein soziales Modell zur willkürlichen Entnahme und Konzentration von Macht – das heißt, zur Unterdrückung der üblichen Fähigkeit der Menschen, ihre eigene Situation zu definieren.“
Wer solche Systeme einsetzt, kümmert sich weniger um das Produkt – zum Beispiel um die Ausgabe, die von einem großen Sprachmodell generiert wird – als vielmehr darum, wie die Systeme diejenigen entmachten, die ihnen ausgesetzt sind. Das in Prognosesystemen angenommene „soziale Modell“, in dem die individuellen Beiträge jedes Arbeitnehmers durch sich wiederholende Anweisungen signalisiert und dargestellt werden können, ist wichtiger als spezifische Prognosen. Die Akzeptanz der Automatisierungstechnik hängt aus dieser Sicht nicht so sehr von ihrer Arbeitsleistung ab, sondern davon, wie viele Daten die Arbeit liefert. Es wird sich für die Chefs als nützlich erweisen, wenn Sie das tun Know-how der Arbeiter erscheinen als nutzlos.
Dieser Prozess wird im Buch untersucht Datengesteuert [„Directed Data“], von Karen Levy. Es handelt sich um eine aktuelle Studie darüber, wie sich neue Formen der Überwachung auf die US-amerikanische Fernverkehrsbranche ausgewirkt haben.
Im Fall von Lastkraftwagen ordnete die [US-]Bundesregierung die Installation von Überwachungsgeräten an, um zu verhindern, dass Fahrer gegen die Regeln der täglichen Lenkstundenbegrenzung verstoßen (Regeln, von denen private Unternehmen behaupteten, dass sie nicht existierten). Dies hat es Unternehmen ermöglicht, Monitore zu installieren, die viel mehr Daten über die Fahrerleistung verfolgen und so Datenströme erzeugen, die den Ermessensspielraum der Mitarbeiter eliminieren und die Entscheidungsfindung auf automatische, algorithmische Systeme verlagern.
Wie Karen Levy anmerkt, ist der Fernverkehr ein interessanter Fall für die Untersuchung der Auswirkungen der Automatisierung, da die Branche stark auf eine Atmosphäre der Unabhängigkeit angewiesen ist, die für den Fahrer lohnend erscheint.
„Lkw werden von ihren Fahrern sowohl als Arbeitsplatz ohne bürokratische Aufsicht als auch als Zuhause betrachtet, in dem sie tagelang oder sogar wochenlang leben, essen und schlafen. An einem solchen Ort ist Ihre Privatsphäre unantastbar. Wenn man den Lkw lediglich als Fahrerberuf betrachtet, bedeutet dies nur, dass er nur eine Facette dessen versteht, was er für diejenigen bedeutet, die sich Trucker nennen. Die Arbeit des LKW-Fahrers ist damit verbunden Konstrukte kulturelle Werte der Männlichkeit und Männlichkeit, verwirklicht durch Demonstrationen körperlichen und geistigen Widerstands“.
Der Ausgleich zwischen den gefährlichen Bedingungen und der Ausbeutung der Industrie ist ein kompensatorisches Gefühl der Unabhängigkeit, das auf der Illusion des Fehlens eines Chefs beruht. Die gleiche Logik lässt sich auch bei der Arbeit zu Hause finden [Innenministerium], wenn es als besonderer Vorteil für Arbeitnehmer und nicht als Mittel zur Produktivitätssteigerung angesehen wird. In beiden Fällen dient die scheinbare Freiheit von menschlicher Aufsicht als Vorwand für die Einführung automatisierter Formen der Überwachung, wodurch die Zeit und das Verhalten der Arbeitnehmer durch die Umwandlung in Daten noch stärker der Messung unterzogen werden.
Unter Überwachung wird die Arbeit überarbeitet, um sie besser maschinenlesbar zu machen, und der Arbeitsaufwand muss mehr auf die Anpassung der Überwachung gerichtet werden, als auf die Entwicklung geeigneterer Methoden zur Erledigung von Aufgaben. Wie Karen Levy feststellt, „abstrahiert die Überwachung organisatorisches Wissen aus lokalen und biophysikalischen Zusammenhängen – was auf der Straße, rund um den Lkw und im Körper des Lkw-Fahrers passiert –, um Datenbanken zu bereichern und Managern eine Sammlung von Elementen zur Bewertung der Arbeit von Lkw-Fahrern bereitzustellen.“ auf neue Weise und steuern sie in Echtzeit.“
Diese Intensivierung der Überwachung dank dieser Daten ebnet den Weg für eine stärkere Änderung der Arbeitsprozesse; Gleichzeitig scheint es die Möglichkeit zu unterstützen, dass der Arbeitgeber im Extremfall die gesamte Arbeit automatisiert. Da die Arbeit zunehmend überwacht und weniger autonom wird, wird sie gleichzeitig auch mühsamer und ersetzbarer.
Unter solchen Bedingungen bedeutet „Autonomie“ weniger, Dinge auf die eigene Art und Weise zu tun, sondern eher als Widerstand gegen die Überwachung, die die Unabhängigkeit unterdrückt. Alle Formen von „stillschweigendem Wissen“ [implizites Wissen] – um den Ausdruck von Michael Polanyi zu verwenden – wird die Existenz am Arbeitsplatz als Quelle der Produktivität weniger vertretbar und entbehrlicher als bloßer Widerstand der Mitarbeiter. Die Autonomie der Arbeiter bleibt dort bestehen, nicht als eine besondere Form von Virtuosität oder sozialer Praxis, die gemeinsam mit anderen Arbeitern ausgeübt wird, sondern als Fantasie einer überhöhten individuellen Identität (d. h. der LKW-Fahrer als „einsamer Wolf“, der „Cowboy des Asphalts“, Eroberer der offenen Straße). All dies dient also immer noch als Rechtfertigung ihres Milieus für einen noch tieferen Eingriff des Managements in das Verhalten der Arbeitnehmer – unabhängig davon, wie viel Überwachung bereits implementiert wurde.
Je mehr Überwachung implementiert wird, desto wichtiger und irrelevanter wird das, was außer Kontrolle gerät. Hong wendet sich an Lagerarbeiter, die gezwungen sind, Geräte anzuziehen, die ihre Aktivitäten überwachen und korrigieren, und schreibt: „Die quantifizierten Erwartungen, die den algorithmischen Arbeitsplatz bestimmen, erfüllen den Wunsch – von Managern und Arbeitgebern – nach einer gewissen nichtmenschlichen Klarheit, in der die verschiedenen Variationen und Unklarheiten, die jedem Arbeitsakt innewohnen, werden nicht vollständig beseitigt, sondern einfach vernachlässigt. Die Konsequenz für den Arbeitnehmer ist, dass seine eigene Arbeit und sein Leben weniger anmaßend und weniger optional werden.“
Für diejenigen, die von zu Hause aus arbeiten, geschieht dies durch verschiedene Überwachungs- und Verwaltungssuiten, die auf den Geräten der Mitarbeiter installiert sind (wie hier beschrieben). Berichterstattung aus Großbritannien). Im Fall von Lkw-Fahrern vermutet Karen Levy, dass dies auf immer invasivere Formen der biometrischen Überwachung zurückzuführen ist: „Der Lkw-Fahrer wird durch die Technologie nicht nur aus dem Fahrerhaus des Lkw geworfen, er bleibt auch fest dort und erledigt seine Arbeit – aber er.“ geht zunehmend damit einher. durch intelligente Systeme, die Ihren Körper auf direkte und intrusive Weise überwachen, mit tragbaren Geräten und Kameras, oft integriert in Flottenmanagementsysteme […]. Künstliche Intelligenz wird im Lkw als Hybrid aus Mensch und Maschine erlebt. Bei Lkw sind Überwachung und Automatisierung Ergänzungen, kein Ersatz.“
Die Tatsache, dass Überwachung und Automatisierung im Allgemeinen eher als „Ergänzungen und nicht als Ersatz“ auftreten, untermauert die Idee der „erweiterten“ künstlichen Intelligenz deutlicher – ein Potenzial, das oft als positive Seite hervorgehoben wird und Arbeitnehmer idealisiert, die durch den Einsatz unterstützt oder sogar befähigt werden von Technologien.
Ein Großteil der KI ist, wenn sie vom Management implementiert wird, keine andere Art von „Intelligenz“, sondern eine reaktionsfähigere Form der Mitarbeiteraufsicht. Wie jede andere Informationstechnologie kann sie, sagt Karen Levy, „zwischen Arbeitsaufgaben und verkörpertem Wissen eingefügt werden.“ Es unterteilt Arbeitsprozesse in einfache, rationalisierte, unqualifizierte Aufgaben; es dekontextualisiert Wissen vom physischen Arbeitsplatz in abstrakte zentralisierte Datenbanken; „wandelt Arbeitspraktiken in scheinbar objektive, berechenbare und neutrale Aufzeichnungen menschlichen Handelns um.“
Sein Zweck besteht nicht darin, die Arbeitnehmer zu stärken, sondern „bestimmte Formen des Wissens zu legitimieren und andere weniger wertvoll zu machen, was sich möglicherweise nachteilig auf die Macht der Arbeitnehmer auswirkt“. Solche Technologien, die im Zusammenhang mit Codierung oder anderen Sprachaufgaben manchmal beschönigend „Co-Piloten“ genannt werden, werden eingeführt, um den Handlungsspielraum des Arbeiters einzugrenzen und ihn dazu zu bringen, sich nur auf jene verkörperten Aktivitäten zu konzentrieren, die enteignet werden können, die immer bereits dem Kapital unterworfen sind profitabel für das Management.
Künstliche Intelligenz erscheint nicht als „erweiterte“ Realität für Arbeitnehmer, sondern als das, was Karen Levy als „erzwungene Hybridisierung“ bezeichnet. Es wird als dynamischer Überwacher oder, schlimmer noch, als Parasit implementiert, der in der Lage ist, das Verhalten seines Wirts zu ändern. Karen Levy zitiert das Buch von 2008 Die Kultur der sanften Arbeit [„Die Kultur der sanften Arbeit“] von Heather Hicks, in der argumentiert wird, dass „wenn in Maschinenteilen kodierte Arbeitsaktivitäten mit dem menschlichen Körper verschmelzen, das Ergebnis keine befreiten, sondern kontrollierteren Menschen sind“.
Die von Karen Levy konsultierten Lkw-Fahrer sind von der Idee des Cyborg-Trucks abgestoßen, dessen fleischgewordene Marionette sie sind und die von kapitalistischen Maschinen bewohnt und angetrieben werden, um ihre Selbstausbeutung zu maximieren. „Das ist die Realität, die heute in der Arbeit von Lkw-Fahrern zu spüren ist“, schreibt sie. Und die „algorithmische Zerstörung der Körper von Arbeitern“, die durch tragbare Geräte bei der Arbeit in Lagerhäusern vorangetrieben wird, wie Hong es beschreibt, ist in der Tat eine düstere und dystopische Beschreibung davon.
Man kann sich aber auch ein hybrides Interface vorstellen, das die emotionale Manipulation von kombiniert Chatbots mit dem algorithmisch-manageriellen Reiz der Skinner-Box [operanter Konditionierungsraum] – und zwar so, dass der Parasit uns dazu bringt, die Quelle zu lieben, genauso wie die Infektion durch Taxoplasma gondii bringt Menschen dazu, Katzen zu lieben. Vielleicht ist es etwas Ähnliches wie eine Brille VisionPro kürzlich von Apple eingeführt, oder vielleicht etwas noch Absurderes.
Ende März veröffentlichte OpenAI eine Arbeitsbericht genannt "GPTs sind GPTs: Ein früher Blick auf das Arbeitsmarktwirkungspotenzial großer Sprachmodelle„[„GPTs sind GPTs: ein früher Blick auf die potenziellen Auswirkungen großer Sprachmodelle auf den Arbeitsmarkt“]. Es ist im Grunde ein Stück Marketing für Manager, die darauf abzielen, das Potenzial von ChatGPTs hervorzuheben, Aufgaben außerhalb einer breiten Palette von Berufen auszuführen, die als „der LLM-Raubsucht ausgesetzt“ sind [Large Language Models , große Sprachmodelle].
Eine solche Methodik setzt die von Karen Levy hervorgehobenen Auswirkungen der Informationstechnologie als selbstverständlich voraus und naturalisiert sie: die Aufteilung der Arbeit in einfache Aufgaben, die Abstraktion spezifischer Kontexte und die Reduzierung der Arbeit auf Daten. Die Autoren nutzen diese Methodik, um zu dem Schluss zu kommen, dass „alle Berufe in gewissem Maße LLMs ausgesetzt sind und diejenigen mit höheren Löhnen im Allgemeinen mehr Aufgaben mit hoher Belastung haben“.
Diese Erkenntnisse (die übernommen werden sollten Körnchen Salz) kehren die übliche Annahme um, dass alles, was automatisiert werden kann, ipso facto, „geringqualifizierte“ Arbeit – etwas, von dem Arbeitnehmer letztendlich profitieren würden, wenn sie entlassen würden. Im Gegenteil: Die Ergebnisse versprechen den Managern eine Zukunft, in der mehr ihrer Untergebenen aus Positionen verdrängt werden können, die ihnen ein Urteilsvermögen ermöglichen.
Die Liste der „Berufe mit Aufgaben, die nicht als exponiert für LLMs eingestuft sind“ ist aufschlussreich. Dazu gehören „Gerätebediener“, „Helfer“ und „Mechaniker“ sowie „ausdrucksstärkere“ Tätigkeiten wie „Diener“, „Schlächter“ und „Fischschneider“. Viele Positionen betreffen die Energiegewinnung: „Bohrturmbetreiber“, „Stromleitungsinstallateure“. vielleicht das Hippies Beruhige dich, wenn sie dort die Aktivität des finden „Motorradmechanik“...
Offensichtlich erfordern die meisten dieser Berufe körperliche Stärke, was bedeutet, dass „Künstliche Intelligenz“ das, was uns übrig bleibt, wirtschaftlich mehr oder weniger nutzlos macht. Dies deutet darauf hin, dass eine Zukunft, die von kognitiver Automatisierung dominiert wird, nicht von Menschen geprägt sein wird, die von ihren „Scheißjobs“ befreit sind beschwerte sich David Graebner (als er eine radikale Neuordnung der Welt und des politisch-gesellschaftlichen Lebens forderte).
Stattdessen befürwortet es eine neu ausgerichtete menschliche Arbeit, die darauf abzielt, die kapitalistischen Räder im wahrsten Sinne des Wortes aufrechtzuerhalten – Maschinen mit Daten und Energie zu versorgen und unseren Körper zu erhalten. fits während wir zu biomechanischen Erweiterungen von Software werden, die für die Erforschung programmiert ist.
*Rob Horning ist Journalist. Chefredakteur des Portals Die neue Untersuchung. Autor, unter anderem von Das neue Zeitalter der Wissenschaft und Technologie (Los Angeles Review of Books).
Tradução: Rafael Almeida.
Ursprünglich auf dem Portal veröffentlicht Auf dem Landweg.
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