רכב אוטונומי | צילום: שאטרסטוק
דו"ח טכנולוגי
בסדנאות היזע החדשות לא מייצרים נעליים - אלא בודקים אלגוריתמים להייטק
כדי לאמן את האלגוריתמים של המכונית האוטונומית, מעסיקות חברות הטכנולוגיה עובדים במדינות עניות בשכר נמוך, בעוד הן ממשיכות לגייס הון. מה שהחל כפתרון לעבודה מרחוק עלול להפוך לבעיית זכויות אדם
אחת התופעות שהביאו לעולם המהפכה התעשייתית ואחריה הגלובליזציה היתה סדנאות היזע (Sweatshops) - סביבות העבודה הירודות' שבהן הועסקו מאות או אלפי עובדים בתנאי צפיפות וסניטריה לקויה, כשהם מבצעים משימות חד-גוניות, פשוטות וחוזרות על עצמן במשך שעות ארוכות תמורת שכר נמוך - לרוב ללא תנאים סוציאליים או ביטחון תעסוקתי.
סדנאות יזע אלה צמחו והתרחבו בסוף המאה ה-19 וראשית המאה ה-20, וביסודן עמדה התפיסה שאפשר לקחת אנשים מוחלשים - פעמים רבות ילדים - ולנצל אותם על מנת לייצר מוצרים שיספקו את התאווה הצרכנית של מעמד הביניים ההולך ומתרחב, שכמובן אינו מודע לניצול האנושי מאחורי התוצר הסופי. אף שחוקי תעסוקה מתקדמים הפכו את סדנאות היזע למחזה נדיר עד לא קיים בעולם המערבי, הן ממשיכות להתקיים גם כיום במדינות מתפתחות, שבהן יש כוח אדם עצום ולא מיומן, ולצד מוצרים מסורתיים כמו ביגוד והנעלה, הן מספקות את הרעב למכשירים דיגיטליים מודרניים.
קראו עוד בכלכליסט:
העסקה היא אותה עסקה: ניצול אוכלוסיות מוחלשות, על מנת לייצר בזול את המוצרים שהצרכן שהפרוטה בכיסו כה משתוקק להם, מבלי שהוא יודע על הדם, היזע והדמעות שנכנסו לסמארטפון או לטלוויזיה החכמה שלו. המוצרים השתנו, המדינות השתנו, סביבות העבודה נראות מתקדמות ומודרניות יותר, אך הניצול דומה.
אבל, במקביל לממשיכות המסורתיות של סדנאות היזע ההיסטוריות, בעשור האחרון צומחות סדנאות יזע מסוג חדש. הן לא נמצאות במפעלי ענק, ולא מספקות מוצרים שניתן להחזיק ביד, אך פועלות על אותו עיקרון בסיס שמאחורי אחיותיהן הוותיקות. במקום מפעלים צפופים ודחוקים, העובדים יושבים מול מחשב, לרוב בבתיהם. ובמקום לייצר אייפון או נייקי, הם מספקים את הבסיס האלגוריתמי למה שאמורה להיות המהפכה הטכנולוגית הבאה: מכוניות אוטונומיות.
אחד מהעובדים האלה הוא רמסס מברקיסימטו, ונצואלה, שסיפר ל-Rest of the World, כי במשך ארבע שנים, מדי יום, הוא נהג להפעיל את המחשב, להתחבר לפלטפורמת מיקור ההמון Remotasks ולתייג תמונות של חפצים כמו עצים, עמודי תאורה, הולכי רגל ושלטי עצור, במטרה לאמן את האלגוריתם של מכוניות אוטונומיות לזהות את החפצים האלה בזמן אמת. בעבורו, מדובר היה באפשרות לקבל כסף בדולרים, בשעה שהכלכלה המקומית סבלה מהיפר-אינפלציה היסטורית. "עבדתי מיום ראשון עד יום ראשון", הוא סיפר לאתר. "אף פעם לא נחתי, אבל במשך 12 שעות ביום שבעה ימים בשבוע השתכרתי כסף טוב".
העבודה של אנשים כמו רמסס היא חלק מהותי בפיתוח מכוניות אוטונומיות, שכן האפשרות לזהות במהירות ובמדויק חפצים במרחב העירוני היא קריטית ליכולת שלהן לנסוע בבטחה ברחובות ולהגיב למצבים לא צפויים כמו כלב שרץ לכביש, רמזור מקולקל או שינוי פתאומי במזג האוויר. החל מראשית העשור הקודם, כשהעניין בתחום התחמם וחברות טכנולוגיה ורכב החלו לעמול על פיתוח המכוניות האוטונומיות, גדל הרעב שלהן לכוח אדם אנושי רב, שיוכל לאמן את האלגוריתם שלהן באמצעות תיוג כמויות עצומות של מידע ויזואלי.
לגוגל, אחת השחקניות המובילות בתחום, היה פתרון מקורי, שסיפק לה גישה לכוח אדם עצום באפס מאמץ מצדה. היא הפכה את מערכת ה-CAPTCHA שלה למערך עצום לזיהוי ותיוג מידע ויזואלי. בכל פעם שאתם מתבקשים להוכיח שאתם לא רובוט באמצעות זיהוי גשרים, מעברי חצייה או פרטים אחרים מתוך שורה של תמונות, אתם מלמדים את המכוניות האוטונומיות של גוגל איך לזהות חפצים אלה ברחוב.
אבל לא לכל החברות בתחום יש פלטפורמה מקוונת ענקית, שמספקת להן גישה רציפה למיליארדי גולשים תמימים, שיכולים לסרוק ולתייג עצמים במאות אלפי תמונות וסרטונים שלוכדות מצלמות המכוניות האוטונומיות. ואלה שהיו זקוקות נואשות לגורם האנושי בהליך פיתוח האלגוריתם שלהן פנו לפלטפורמות מיקור המון, שמאפשרות לחברות לשלם פרוטות בעבור משימות פשוטות שמבצעים גולשים מהשורה בזמנם הפנוי. פלטפורמות כאלה, מהראשונות והמוכרת שבהן היא Mechanical Turk של אמזון, קיימות לפחות שני עשורים. אבל תעשיית המכוניות האוטונומיות הזניקה אותן לשלב הבא.
"הכסף שזרם מתעשיית הרכב שינה משמעותית את תעשיית מיקור ההמון", אמר ל-Rest of the World פרופ' פלוריאן אלכסנדר שמידט מאוניברסיטת דרזדן למדעים שימושיים בגרמניה, שחקר את התחום. "בעבר, חברות בעיקר סיפקו גישה למאגר גדול של גולשים שענו על סקרים או השלימו עבודה רבה מהר ובזול. הבעיה היתה שהתוצאות לא היו בהכרח מדויקות. הרבה מהמידע היה זבל. זה לא עובד בתחום המכוניות האוטונומיות".
כתוצאה, הסביר שמידט, חברות מיקור המון החלו בשנים האחרונות לשנות את אופן פעילותן. ראשית, הן יצרו מנגנוני בקרת איכות, כדי לוודא שמשימות לרכבים אוטונומיים מנפקות כמה שפחות טעויות. היו לא רק עובדים שתייגו תמונות, אלא גם עובדים שאימנו אותם ובדקו ותיקנו משימות שהושלמו.
החברות גם יצרו ריחוק גדול יותר בין הלקוחות לעובדים, שאינם יכולים לתת משוב לחברת הרכב האוטונומי או לשאול אותה לגבי המשימה שקיבלו. תשעה עובדים בתחום סיפרו לאתר כי הלקוח נוהג לספק הוראות מפורטות על איך להשלים את המשימה, אבל אין קשר ישיר איתו. במקרים מסוימים, נציג מטעם הלקוח יאמן אישית כמה עובדים, כדי שילמדו את עמיתיהם ויבדקו את העבודה שלהם.
התשלום הוא פר-משימה, בלי קשר לשעות העבודה שנדרשות על מנת להשלים אותה. משימה קשה, שיכולה לדרוש שלושה או ארבעה ימי עבודה, תספק הכנסה של 30-20 דולר. "הפרויקט שלי עכשיו הוא לוודא שאנחנו צובעים כל מה שהמכונית רואה על הכביש. צריך לתייג כל דבר, זה בקנה מידה גדול מאוד", סיפרה ל-Rest of the World מאריסה זוניגה מהפליפינים. "אם מחלקים את זה לתשלום לפי שעה, זה לא הרבה כסף. אבל אני נהנית מהעבודה שאני עושה עכשיו". זוניגה הועסקה בעבר בסין במשרה בתחום המינהל והפיננסים, אך עם תחילת סגרי הקורונה ב-2020 נתקעה בפיליפינים ונאלצה להתחיל לעבוד בתחום מיקור ההמון, על מנת להתפרנס.
רמסס, מנגד, סיפר שהחליט להפסיק את העבודה עם Remotasks לפני כמה חודשים, לאור הירידה בתשלום שקיבל. "כשהתחלתי, יכולתי להשתכר 200 דולר בשבוע, אבל התעריפים התחילו לרדת. לפעמים עשיתי רק 20 או 30 דולר בשבוע". Remotasks, אגב, נמצאת בבעלות הסטארט-אפ Scale AI מסן פרנסיסקו, שגייס יותר מ-600 מיליון דולר ממשקיעים, והשווי שלו הוערך ב-7 מיליארד דולר.
המקרה של רמסס אינו יוצא דופן. ג'וליאן פוסדה, דוקטורנט באוניברסיטת טורונטו, שחוקר את תעשיית מיקור ההמון באמריקה הלטינית, אמר שהמחקר שלו העלה כי התעריפים בתחום נמצאים במגמת ירידה. "כשהפלטפורמות נכנסו לשוק, הן ניסו לגייס אנשים. אבל עכשיו יש להן מסה קריטית של מבצעי משימות, והן יכולות להוריד תעריפים", הסביר.
חברות מכוניות אוטונומיות נעזרות גם בשירותיהן של חברות שמפעילות סדנאות יזע מסורתיות יותר. ג'וי אולוונדה מניירובי סיפרה ל-Rest of the World שב-2019 הועסקה במשך כחצי שנה באתר של חברת מיקור החוץ CloudFactory, שהעסיק מאות עובדים, שעבדו שמונה שעות ביום בתיוג תמונות תמורת שכר של דולר בשעה.
עובד לשעבר אחר ב-CloudFactory, שכעת עובד עם Remotasks, סיפר שהדברים שהוא מתבקש לזהות השתנו. "הם מציגים תגיות חדשות. לדוגמה, אם יורד גשם קל. כל המצלמות כל כך חזקות, שהן יכולות לזהות טיפות מים קטנות". במקרים מסוימים, עובדים אף יכולים להתבקש לתייג כל טיפת מים שנקלטה בעדשה, כדי שהמכונית לא תזהה אותה בטעות כמכשול.
העניין מתפשט גם לתחומים אחרים בעולם הבינה המלאכותית, כומ טכנולוגיה רפואית, מכשירים ביתיים חכמים וזיהוי ומיון אשפה, והחברות מנסות לפצל את המשימות לחלקים קטנים יותר, כדי לאפשר לאנשים לבצע אותן מהסמארטפונים שלהם. לדברי שמידט, הדבר יפתח את התחום למאגר עובדים גדול יותר, ולא מדובר בהכרח בדבר רע: "תחשבו כמה אנשים יזכו לחיבור טוב לאינטרנט במדינות עניות בשנים הקרובות. זה יהיה כוח עבודה עצום לשרשרת האספקה הגלובלית".
סדנאות היזע החדשות לא דומות כל כך לאמהותיהן המייסדות. העובדים מועסקים בתנאים נוחים הרבה יותר, מביתם או ממרכז דמוי משרד, והמשימות אולי חד-גוניות ומייגעות, אבל לא מאמצות מבחינה פיסית ובוודאי שאינן מסכנות את העובדים בפציעות. פעמים רבות הם גם יכולים לבחור את שעות העבודה שלהם, ולעבוד מעט או הרבה - ככל שהם רוצים. מהעדויות שמובאות בכתבה עולה שבאופן כללי העובדים מרוצים מהסידור, מהיכולת להתפרנס גם בשעה שהמדינה שבה הם גרים סובלת ממשבר כלכלי קיצוני או בתקופה שמגבלות הקורונה מנעו מהם אפשרויות העסקה אחרות.
אי אפשר להכחיש שמדובר בתחום בעל יתרונות מובהקים. אבל בו בזמן, כמה מהאלמנטים הנצלניים, שאפיינו את סדנאות היזע המסורתיות – שכר נמוך, היעדר זכויות סוציואליות או יציבות תעסוקתית – קיימים גם בו. בשעה שהוא מתפשט למדינות, לעובדים ולתחומים נוספים, ומספק אפיקי תעסוקה מושכים לעובדים רבים חסרי כישורים, תוך שהוא מסייע בפיתוח תשתיות טכנולוגיות מודרניות, חשוב לוודא שהדבר לא נעשה תוך ניצול עובדים חסרי ברירה אחרת, ושהם אינם מועסקים בתנאים שמקשים עליהם לייצר הכנסה מהותית אמיתית. עוד יש לוודא שתנאים אינם מחייבים אותם לעבוד שעות ארוכות בעבור הכנסה זעומה, ובלי הטבות כמו חופשה בתשלום או הגנה מפני פיטורים שרירותיים. אחרי הכל, לא תהיה זו הפעם הראשונה שהבטחות לאוטופיה טכנולוגית התגלו עם חלוף הזמן כמציאות אפוקליפטית.