Писательница Астра Тейлор назвала перепродажу высокотехнологичных систем, которые на самом деле не автоматизированы, обманом^[140]. Кажется, что автоматизированные системы делают работу, которую раньше выполняли люди, но на самом деле система просто координирует работу человека в фоновом режиме. Тейлор приводит примеры киосков самообслуживания в ресторанах быстрого питания и систем самостоятельной кассы в супермаркетах как мест, где труд работника, казалось бы, заменен автоматизированной системой, но на самом деле он просто перенесен с оплачиваемого работника на клиента. Между тем, многие онлайн-системы, принимающие на первый взгляд автоматизированные решения, такие как удаление дублирующихся записей или оскорбительного контента, на самом деле обслуживаются людьми, работающими из дома над бесконечными очередями рутинных задач^[141]. Подобно потемкинским декоративным деревням и образцовым мастерским, многие ценные автоматизированные системы включают в себя комбинацию низкооплачиваемых цифровых рабочих и потребителей, выполняющих бесплатные задачи для обеспечения функционирования систем. Тем временем компании стремятся убедить инвесторов и общественность в том, что работу выполняют умные машины.

Что же стоит на кону такого искусства? Истинные трудозатраты на ИИ постоянно преуменьшаются и замалчиваются, но силы, движущие этим представлением, лежат глубже, чем просто маркетинговый трюк. Это часть традиций эксплуатации и увольнения, когда люди должны выполнять более утомительную и повторяющуюся работу, чтобы заполнить автоматизированные системы. Однако этот подход может масштабироваться, обеспечивая снижение затрат и увеличение прибыли, при этом скрывая, насколько он зависит от удаленных работников, получающих прожиточный минимум и перекладывающих на потребителей дополнительные задачи по обслуживанию или проверке ошибок.

Ложная автоматизация не заменяет напрямую человеческий труд, скорее, она перемещает и рассредотачивает его в пространстве и времени, при этом усиливая разрыв между трудом и стоимостью, и тем самым выполняя идеологическую функцию. Работники, отчужденные от результатов своего труда и отделенные от других людей, выполняющих ту же задачу, легче подвергаются эксплуатации со стороны работодателей. Об этом свидетельствует крайне низкий уровень компенсации, которую получают краудворкеры по всему миру^[142]. Они сталкиваются с реальным фактом, что их труд взаимозаменяем любым из тысяч других сотрудников, конкурирующих с ними за работу на платформах. В любой момент их может заменить краудворкер или, возможно, более автоматизированная система.

В 1770 году венгерский изобретатель Вольфганг фон Кемпелен сконструировал сложный механический автомат. Он построил шкаф из дерева с часовым механизмом, внутри которого прятался человек. Механический шахматист, как считали другие, отлично играл и все время выигрывал. Необычное устройство впервые было продемонстрировано при дворе императрицы Марии Терезии Австрийской, после чего его начали приглашать сановники и министры правительства, все из которых были абсолютно убеждены, что это разумный автомат. Реалистичная машина носила тюрбан, широкие штаны и отороченный мехом халат, чтобы создать впечатление «восточного колдуна»^[143]. Этот расистский облик сигнализировал об экзотической непохожести, в то время, когда элиты Вены пили турецкий кофе и одевали своих слуг в турецкие костюмы^[144]. Он стал известен как Механический Турок (Mechanical Turk). Однако, как оказалось, шахматный автомат являлся всего лишь искусной иллюзией: во внутреннем отсеке прятался умелый игрок, незаметно управлявший машиной.

Спустя 250 лет эта мистификация продолжает жить. Компания Amazon решила назвать свою краудсорсинговую платформу, основанную на микроплатежах, «Amazon Mechanical Turk», несмотря на ассоциации с расизмом и обманом. На платформе Amazon реальные работники остаются вне поля зрения в угоду иллюзии, что системы искусственного интеллекта автономны и разумны^[145]. Первоначальная мотивация Amazon для создания Mechanical Turk возникла из-за неудач ее собственных систем искусственного интеллекта, которые не могли адекватно обнаружить дублирующие страницы товаров на розничном сайте. После ряда тщетных и дорогостоящих попыток решить эту проблему инженеры проекта привлекли людей, чтобы заполнить пробелы в своих оптимизированных системах^[146]. Теперь Mechanical Turk связывает предприятия с невидимой и анонимной массой работников, которые борются за возможность поработать над серией микрозадач. Mechanical Turk – это массовая распределенная мастерская, где люди имитируют и улучшают системы искусственного интеллекта, проверяя и корректируя алгоритмические процессы. Это то, что глава Amazon Джефф Безос нагло называет «искусственным ИИ»^[147].

Такие примеры потемкинского ИИ встречаются повсюду. Некоторые из них непосредственно видны: когда мы замечаем на дорогах один из современных самоуправляемых автомобилей, мы также видим человека-оператора на водительском месте, готового взять управление машиной на себя при первых признаках неисправности. Другие менее заметны, например, когда мы взаимодействуем с веб-интерфейсом чата. Мы имеем дело только с фасадами, скрывающими их внутреннюю работу, призванную скрыть различные комбинации машинного и человеческого труда в каждом взаимодействии. Мы не знаем, получаем ли мы ответ от самой системы или от человека-оператора, которому заплатили за ответ от ее имени.

Парадокс, с которым сталкивались многие из нас, заключается в том, что якобы для подтверждения подлинной человеческой личности при чтении веб-сайта нам необходимо убедить в этом систему reCAPTCHA компании Google. Поэтому мы послушно выбираем несколько квадратиков с номерами улиц, машин или домов. Мы бесплатно обучаем алгоритмы распознавания образов Google. И снова миф о доступности и эффективности ИИ зависит от слоев эксплуатации, включая использование массового неоплачиваемого труда для тонкой настройки систем ИИ самых богатых компаний на Земле.

Современные формы искусственного интеллекта не являются ни искусственными, ни интеллектуальными. Мы можем и должны говорить о тяжелом физическом труде шахтеров, труде на конвейере, кибернетическом труде в когнитивных потогонных цехах программистов-аутсорсеров, о низкооплачиваемом краудсорсинговом труде работников Mechanical Turk и неоплачиваемом нематериальном труде повседневных пользователей. Это те места, где мы видим, как планетарные вычисления зависят от эксплуатации людей по всей цепочке его добычи.

Концепция поточной линии и автоматизации рабочих мест: Бэббидж, Форд и Тейлор

Чарльз Бэббидж хорошо известен как изобретатель первого механического компьютера. В 1820-х годах он разработал идею дифференциального двигателя – механической вычислительной машины, предназначенной для составления математических и астрономических таблиц. К 1830-м годам он разработал концептуальный проект аналитического двигателя, программируемого механического компьютера общего назначения с системой перфокарт для подачи инструкций^[148].

Бэббидж также проявлял большой интерес к либеральной социальной теории и много писал о природе труда – сочетание его интересов в области вычислений и автоматизации работы. Вслед за Адамом Смитом он отметил разделение труда как средство рационализации фабричной работы и повышения эффективности. Однако он пошел дальше, утверждая, что промышленную корпорацию можно рассматривать как аналог вычислительной системы. Как и компьютер, она включает в себя множество специализированных подразделений, выполняющих определенные задачи. Все они координируются для производства определенного объема работы, но при этом трудоемкость конечного продукта остается практически незаметной для процесса в целом.

В своих более спекулятивных работах Бэббидж представлял себе идеальные потоки работы, проходящие через систему, которую можно представить в виде таблиц данных и отслеживать с помощью шагомеров и повторяющихся механизмов^[149]. По его мнению, благодаря сочетанию вычислений, наблюдения и трудовой дисциплины можно будет обеспечить все более высокую степень эффективности и контроля качества^[150]. Это было странное пророческое видение. Только в последние годы, с внедрением искусственного интеллекта в рабочем пространстве, необычные цели Бэббиджа – вычисления и автоматизация труда – стали возможны в масштабах страны.

Экономическая мысль Бэббиджа развивалась по аналогии с экономикой Смита, но отличалась от нее в одном важном аспекте. Для Смита экономическая ценность объекта понималась в зависимости от стоимости труда, необходимого для его производства. В представлении Бэббиджа, однако, стоимость фабрики проистекала из инвестиций в разработку производственного процесса, а не из рабочей силы сотрудников. Настоящей инновацией являлся логистический процесс, а рабочие просто выполняли поставленные перед ними задачи и управляли машинами в соответствии с инструкциями.

По мнению Бэббиджа, роль рабочей силы в цепочке создания стоимости в основном негативная: сотрудники могли не выполнить задачи в срок, предписанный высокоточными станками, на которых они работали, будь то из-за плохой дисциплины, травм, прогулов или сопротивления. Как отмечает историк Саймон Шаффер, «Бэббидж рассматривал фабрики как совершенные двигатели, а вычислительные машины – как идеальные компьютеры. Рабочая сила могла стать источником проблем, но точно не источником ценности»^[151]. Фабрика задумывалась как рациональная вычислительная машина с единственным недостатком: хрупкой и ненадежной человеческой рабочей силой.

На теорию Бэббиджа, безусловно, оказывал влияние финансовый либерализм, что вынуждало его рассматривать труд как проблему, которую необходимо решить с помощью автоматизации. При этом человеческие издержки мало учитывались. Никто не пытался выяснить, каким образом автоматизация сможет улучшить трудовую жизнь работников фабрик. Вместо этого идеализированная машина Бэббиджа в первую очередь нацеливалась на максимизацию финансовой прибыли для владельцев заводов и их инвесторов. Аналогичным образом, сегодняшние сторонники ИИ представляют концепцию производства, где приоритетом является эффективность, сокращение затрат и повышение прибыли, а не, скажем, помощь сотрудникам путем замены монотонной тяжелой работы. Как утверждает Астра Тейлор: «Эффективность, к которой стремятся ИТ-евангелисты, подчеркивает стандартизацию, упрощение и скорость, а не разнообразие, сложность и взаимозависимость»^[152]. Данный факт не должен никого удивлять: это результат стандартной бизнес-модели коммерческих компаний, где наивысшей целью является акционерная стоимость. В настоящее время мы живем в системе, в которой компании настроены на извлечение как можно большей прибыли. Между тем, 94 процента всех новых американских рабочих мест, появившихся в период с 2005 по 2015 год, созданы для «альтернативной работы» – работы, не связанной с полным рабочим днем и зарплатой^[153]. И пока они получают выгоду от растущей автоматизации, люди работают больше часов, на большем количестве мест, за меньшую зарплату и в небезопасных условиях.

Мясной рынок

Одной из первых отраслей промышленности, где была внедрена механизированная производственная линия, стала мясоперерабатывающая промышленность Чикаго в 1870-х годах. Поезда привозили скот к воротам скотобойни; животные направлялись на убой на соседние предприятия; туши перевозились на различные мясные и перерабатывающие станции с помощью механизированной системы подвесных тележек, образуя то, что стало известно как поточная линия. Готовую продукцию можно было отправлять на далекие рынки в специально сконструированных железнодорожных вагонах-холодильниках^[154]. Историк труда Гарри Брэйверман отметил, что чикагские скотобойни настолько полно реализовали концепцию Бэббиджа об автоматизации и разделении труда, что человеческие приемы, необходимые на любом участке поточной линии, мог выполнять практически любой человек^[155]. Низкоквалифицированным рабочим можно было платить минимальную сумму и заменять при первых признаках проблем. Они сами становились таким же товаром, как и упакованное мясо, которое производили.