Come l’ia generativa aumenta lo sfruttamento dei lavoratori

“Come per altre ondate di automazione, il presunto potenziale dell'ia generativa di trasformare il nostro modo di lavorare ha suscitato un grande entusiasmo”, affermano le ricercatrici dell'organizzazione Data & Society, Aiha Nguyen e Alexandra Mateescu in un nuovo rapporto sull'ia generativa e il suo utilizzo nell’ambiente lavorativo. Per comprendere come questa nuova fase influenzerà il mondo del lavoro, bisogna superare la dicotomia tra “ia che ci migliora” e “ia che ci rimpiazza”.

I sostenitori dell'ia generativa non fanno altro che ribadire che questa migliorerà l'efficienza del lavoro e automatizzerà le attività noiose in tutti i settori, dal servizio clienti alla diagnostica medica. In realtà, il suo impatto è più ambivalente e molto meno prodigioso di quanto si voglia far credere. L'intelligenza artificiale influirà sull'organizzazione del lavoro, ma non offrirà sostanzialmente nulla ai lavoratori, se non l’aumento del loro stesso sfruttamento.

L’attenzione mediatica intorno all'ia generativa ha avuto tre conseguenze: prima di tutto, ci ha fatto dimenticare che la maggior parte delle sue applicazioni non saranno ricreative, ma riguarderanno soprattutto il mondo del lavoro; secondo, ha esagerato la sua capacità di replicare le conoscenze e le competenze dei lavoratori, e infine, ne ha minimizzato le limitazioni, come lo sfruttamento delle zone grigie del diritto, in particolar modo del diritto d’autore. 

Ma soprattutto, l'Ia riduce il lavoro umano a semplici dati, rimanendo comunque molto dipendente da questi. Per sviluppare questi sistemi, infatti, non basta sfruttare la proprietà intellettuale senza il consenso, bisogna anche attingere dai dati che i lavoratori producono nel corso della loro attività.

Cosa significa?  Nei call center, ad esempio, i dati delle conversazioni degli operatori vengono impiegati per creare ia conversazionali (ovvero che interagiscono con l’utente), senza che i lavoratori vengano remunerati per questa nuova forma di interazione. Lo stesso vale per quegli autori i cui contenuti vengono ceduti dagli editori all’ia generativa. 

Oggi, per contrastare “la mercificazione non retribuita del loro lavoro”, i lavoratori hanno pochi mezzi. Questo tipo di sfruttamento potrà però avere conseguenze a lungo termine, dato che mira, tra le altre cose, anche a sostituire il lavoro umano con strumenti tecnologici.

In alcuni settori ci sono stati progressi. Per esempio, l'associazione americana delle voci degli attori di doppiaggio ha fatto pressioni per imporre che gli attori diano il consenso prima che la loro voce (o immagine) venga utilizzata dall’ia, con limiti sulla durata dell'utilizzo e sui ricavi derivanti. Le ricercatrici di Data & Society ricordano che “le gravi asimmetrie di potere e informazione tra le industrie e i lavoratori sono evidenti” e richiedono nuove tipologie di diritti e protezione per i lavoratori.

Nei luoghi di lavoro, l'ia inizialmente si presenta in modo “innocuo” per poi essere gradualmente integrata nelle modalità operative già in uso. In pratica, l'automazione non sostituisce completamente i lavoratori: automatizza solo parzialmente alcune attività specifiche e, soprattutto, riorganizza il modo in cui gli esseri umani interagiscono con le macchine: spesso, i risultati dell'ia devono essere rimaneggiati per poter essere utilizzati. 

Alcuni redattori, per esempio, vengono assunti per “umanizzare” i testi sintetici generati dall'intelligenza artificiale, ma vengono pagati meno rispetto a quanto riceverebbero se li avessero scritti da soli, con la scusa che il loro lavoro aggiunge meno valore.

I chatbot, ovvero i software che simulano una conversazione umana, come per i servizi clienti, somigliano sempre di più ai veicoli autonomi e gli esseri umani possono intervenire sui loro centri di comando remoti e riprendere il controllo se necessario. Sono molte le persone che lavorano dietro le quinte per addestrare i chatbot a generare risposte corrette. La svalutazione di queste persone e del loro operato nasconde spesso la portata del lavoro umano necessario al loro buon funzionamento.

Molto spesso, l'uso dell'ia generativa porta a semplificazioni problematiche dei processi lavorativi. Nel 2023, per esempio, la National Eating Disorders Association americana ha licenziato il personale responsabile dell'assistenza online per sostituirlo con un chatbot, che però è stata rapidamente sospesa dopo aver suggerito alle persone che chiedevano aiuto... di perdere peso.

Allo stesso modo, l'utilizzo crescente degli strumenti di traduzione automatica anziché degli interpreti umani nel sistema di immigrazione degli Stati Uniti, che si occupa delle richieste di asilo, ha portato a rifiuti a causa di evidenti errori di traduzione, come nomi trasformati in mesi dell’anno, o scadenze mal interpretate. Se la traduzione automatica permette di ridurre i costi, viene troppo spesso utilizzata in situazioni complesse e delicate, in cui non è adeguata.

Infine, spiegano le ricercatrici, l'ia generativa tende a sostituire determinati tipi di profili, in particolare i ruoli junior, a detrimento della formazione e dell'apprendimento di competenze fondamentali... Senza contare che questi posti sono anche quelli dove la rappresentanza di donne e minoranze è più elevata.

Con il ricorso all’ia generativa aumenta la sorveglianza e le attività lavorative vengono trasformate in dati quantificabili, aggravando la pratica di decisioni automatizzate che sono già molto poco trasparenti agli occhi dei lavoratori. Tra queste decisioni, ci sono l’automazione dell’attribuzione delle mansioni, la valutazione dei dipendenti, l'applicazione di misure disciplinari…

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L’intelligenza artificiale influirà sull’organizzazione del lavoro, ma non offrirà sostanzialmente nulla ai lavoratori, se non l’aumento del loro stesso sfruttamento

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Mentre si cerca di sfruttare al massimo il lavoro umano per creare tecnologie che lo sostituiscano, questi strumenti finiscono per limitare ulteriormente il lavoro stesso. Come detto prima, l'ia generativa monitora gli operatori nei centri di assistenza telefonica per creare chatbot che potrebbero sostituirli, ma le risposte dei dipendenti vengono anche utilizzate per generare script che gestiscono e regolano le interazioni con i clienti, restringendo sempre di più la loro autonomia in cicli di retroazione ininterrotti.

In realtà, presentare i chatbot e l'uso dell'Ia generativa come assistenti piuttosto che come supervisori nasconde l’aumento dell’asimmetria di potere in gioco, come sottolineano a ragion veduta Aiha Nguyen e Alexandra Mateescu. Questo discorso permette di mascherare l’opacità e il rafforzamento del controllo che la diffusione dell’ia implica attualmente. 

In effetti, sottolineano le autrici del rapporto, “la valutazione critica dell’integrazione dell’ia generativa nei luoghi di lavoro dovrebbe cominciare chiedendosi cosa un determinato strumento permette di fare ai datori di lavoro e quali incentivi ne motivano l’adozione, oltre alle promesse di aumento della produttività”.

In molti settori, l’adozione dell’ia generativa è spesso motivata da una prospettiva di riduzione dei costi o dei tempi di produzione. Si sta diffondendo attivamente negli strumenti di pianificazione del personale, in particolare nel commercio al dettaglio, nella logistica o nella sanità, dove ottimizza pratiche di riduzione dell’organico o di outsourcing, portando a una massimizzazione dei profitti a discapito delle condizioni di lavoro. 

La sostituzione con le macchine rafforza l’idea che i dipendenti siano diventati elementi intercambiabili.

L’ia generativa viene impiegata in particolar modo per accelerare la produzione e ridurre i costi; sfrutta maggiormente il lavoro umano raccogliendo i dati del lavoro svolto e trasferendoli a macchine monitorate da dipendenti che sostituiscono il lavoro umano diretto, motivo per il quale diminuiscono i costi.  

Ora che il lavoro umano è sempre più ridotto a dati, dobbiamo riflettere su come estendere i diritti dei lavoratori e su come proteggere i dati generati dal loro lavoro.

👉 L'articolo originale su Dans les Algorithmes