Inteligența artificială este vândută drept încă o mare eliberare tehnologică: productivitate mai mare, costuri mai mici, muncă făcută mai repede. Probabil că multe dintre aceste lucruri sunt adevărate. AI nu este doar încă un sector al economiei, ci o tehnologie care poate intra aproape peste tot: în fabrică, în birou, în contabilitate, în presă, în logistică, în programare, în agenții de publicitate.
Dacă un angajat ajunge să facă în șase ore munca pentru care înainte avea nevoie de opt, acele două ore ar putea deveni timp liber. În practică, firma poate ajunge la o concluzie ceva mai profitabilă: că nu mai are nevoie de douăzeci de oameni, ci de zece. Cei rămași muncesc în continuare opt ore, produc mai mult, iar câștigul de productivitate este însușit privat și transformat în profit.
Tehnologia economisește muncă. Capitalul transformă economia de muncă în profit.
AI nu trebuie să elimine profesii întregi ca să lovească piața muncii. E suficient ca aceeași muncă să poată fi făcută de mai puțini oameni: echipe mai mici, mai multă muncă pentru cei rămași și o putere de negociere tot mai slabă. Creșterea productivității ar putea însemna mai mult timp liber. În logica actuală, riscă să însemne mai puține salarii plătite și mai mult profit pentru giganții din industrie.
Un contabil asistat de AI poate produce mai mult. Un designer poate genera într-o zi variațiile pentru care înainte avea nevoie de trei. Programatorul scrie mai repede, operatorul din call-center gestionează mai multe solicitări. Foarte bine. Dar dacă salariul rămâne același, programul tot de opt ore, iar echipa se reduce, productivitatea suplimentară nu l-a eliberat pe muncitor. A mărit surplusul aflat la dispoziția celui care controlează firma.
Ni se promite de două secole că următoarea mașină ne va elibera de muncă. Capitalismul a avut până acum prostul obicei de a transforma o parte considerabilă din această eliberare în profit.
Automatizarea lovește într-un punct sensibil: munca de început. Juniorul învață meseria tocmai prin sarcinile simple, repetitive, care sunt și primele împinse spre automatizare. Dacă eliminăm munca de început a juniorilor pentru că este „ineficientă”, riscăm nu doar să rămânem fără seniorii de mâine, ci și să accelerăm deskilling-ul: mai puține competențe acumulate și o dependență tot mai mare de tehnologie.
Din această perspectivă, AI poate crea o nouă formă a ceea ce Marx numea „armata industrială de rezervă”: oameni disponibili pentru muncă, dar obligați să concureze pentru un număr mai mic de poziții, o rezervă care nu stă neapărat în șomaj total, ci circulă între subocupare, freelancing precar și perioade tot mai lungi fără venit stabil.
Mai mulți oameni pentru mai puține posturi înseamnă salarii mai ușor de comprimat, contracte mai precare și mai puțină putere de negociere. Nu trebuie să dispară toate joburile. Este suficient ca muncitorului să-i fie amintit permanent că poate fi înlocuit. Uneori de alt muncitor. Alteori de un model AI construit din munca și cunoașterea colectivă a celor pe care ajunge să-i înlocuiască sau, cel puțin, antrenat pe datele produse de ei.
Inteligență colectivă, avere privată
Produsele AI nu au apărut din capul câtorva fondatori din Silicon Valley. Sunt construite pe date istorice, literatură, cărți, jurnalism, fotografii, cod, cercetare, artă, utilizarea zilnică a instrumentelor AI și multe alte forme de cunoaștere acumulate social de-a lungul generațiilor. O mare parte a infrastructurii tehnologice pe care s-a construit economia digitală provine, la rândul ei, din cercetare și investiții publice.
Materia primă intelectuală este colectivă. Proprietatea asupra mașinii care o procesează devine privată. Se conturează astfel o burghezie digitală a cărei putere nu derivă doar din proprietatea asupra fabricii, ci din controlul infrastructurii prin care circulă munca, datele și cunoașterea.
De aici și caracterul extractiv al actualului model. Nu mai vorbim doar despre companii care inventează un produs și îl vând, ci despre rente algoritmice: infrastructura, datele și algoritmii sunt folosite pentru concentrarea valorii în platformă, reducând partea care se întoarce către creatorii și comunitățile din care aceasta provine.
Mariana Mazzucato descrie destul de precis mecanismul:
„Companiile care dezvoltă AI generativă prezintă deja semnele clasice: folosirea conținutului protejat prin drepturi de autor fără o compensare echitabilă, centralizarea valorii în propriile servicii și reducerea fluxurilor de valoare către creatorii și dezvoltatorii de care aceste companii depind. […] Actuala infrastructură AI servește interesele celor din interiorul sistemului și riscă să accentueze inegalitățile economice.”
Mazzucato – AI for What?
Aici „datele sunt noul petrol” devine o metaforă cam leneșă. Petrolul există sub pământ fără să facem nimic. Datele există pentru că trăim, muncim, vorbim, cumpărăm, scriem, căutăm, ne deplasăm și interacționăm. Datele sunt produse social.
Dataficarea înseamnă transformarea acestor fragmente ale vieții în ceva măsurabil, stocabil și exploatabil economic. Viața socială începe să fie reorganizată și modelată de algoritmi astfel încât să poată deveni input pentru capital.
De la muncitor la colonia de date
La scară globală, aceeași logică produce o nouă periferie economică. Câteva state și corporații concentrează infrastructura: cipurile, centrele de date, cloud-ul și modelele. Restul furnizează materia primă socială: utilizatori, limbaj, cultură, comportamente și date. Colonia digitală exportă viață socială dataficată și cumpără înapoi inteligența procesată sub forma unor abonamente.
Aici, Nick Couldry și Ulises Mejias merg chiar mai departe:
„Actuala cuantificare a socialului, cunoscută și sub numele de dataficare, reprezintă primul pas într-o nouă formă de colonialism. […] A recunoaște ceea ce se întâmplă cu datele drept o mișcare colonială înseamnă să recunoaștem întreaga amploare a aproprierii de resurse care are loc astăzi prin dataficare: viața umană însăși este apropriată pentru a putea fi anexată direct capitalului.”
Couldry & Mejias – Making data colonialism liveable: how might data’s social order be regulated?
Nu rezonez aproape deloc cu Yuval Noah Harari și nici nu îl iau drept reper pentru o critică la adresa capitalismului, dar tocmai dintr-o poziție ideologică foarte diferită ajunge la o observație greu de ignorat și perfect compatibilă cu problema de față:
„Câteva corporații sau guverne care colectează datele lumii ar putea transforma restul globului în colonii de date.”
Yuval Noah Harari – Never summon a power you can’t control
Pentru statele periferice, dependența tehnologică devine rapid dependență economică și politică. Când infrastructura esențială este controlată din exterior, nu mai depinzi doar de o tehnologie, ci și de interesele, prețurile și deciziile celui care o deține.
Cine plătește automatizarea?
O companie poate concedia sute de oameni și economisi milioane. Profitul suplimentar rămâne privat. Muncitorul își plătește lunile fără venit și reconversia profesională, iar statul suportă șomajul și pierderea contribuțiilor.
Profitul rămâne privat. Costul concedierii este împins spre muncitor și spre stat.
Dacă automatizarea produce bogăție suplimentară, o parte din ea trebuie întoarsă obligatoriu către societatea care a făcut-o posibilă: reducerea programului fără reducerea salariului, compensații pentru cei înlocuiți, reconversie profesională gratuită, servicii publice și forme de proprietate colectivă asupra infrastructurii AI.
AI nu creează contradicția dintre muncă și capital, ci o comprimă. Face posibilă producția cu tot mai puțină muncă, dar pentru cei mai mulți oameni traiul rămâne dependent de salariu, în timp ce câștigurile se duc către proprietarii mijloacelor de producție. Cu cât tehnologia devine mai eficientă, cu atât devine mai greu de justificat de ce beneficiul acestei eficiențe rămâne concentrat în aceleași mâini.
Lasă un răspuns