por ROB HORNO*
“Inteligencia artificial” y la búsqueda de redefinir la autonomía de los trabajadores
El término "inteligencia artificial" es una forma profundamente ideológica de caracterizar las tecnologías de automatización. Es una manifestación de la tendencia general a discutir las tecnologías como si fueran “poderosas” por derecho propio, como si el poder no fuera una medida relativa para diferenciar las capacidades y prerrogativas de las clases sociales.
Por el contrario, la “inteligencia artificial” parece sugerir que la tecnología se desarrolla por sí misma, por sus propios motivos, ejerciendo sus capacidades independientemente de las luchas políticas humanas. Sus desarrollos y consecuencias parecen misteriosos y oscuros: ¿qué quiere la inteligencia artificial? ¿Esclavizará a la humanidad? –, desplazando a un futuro lejano el mal implacable que el capital ya realiza abundantemente y que dio vida al desarrollo tecnológico.
No hay nada particularmente misterioso en los avances en el aprendizaje automático [máquina de aprendizaje] que alimenta la fiebre actual por la inteligencia artificial. Esto se deriva de la expansión de las capacidades de vigilancia masiva y la aparición de empresas lo suficientemente grandes como para centralizar y explotar todos los datos que han capturado unilateralmente. A través de una estupenda aplicación de la capacidad de procesamiento de uso intensivo de energía, los datos se convierten en simulaciones de predicción [simulaciones predictivas] de diversas actividades laborales.
A veces, el propósito de la simulación es reemplazar a los trabajadores humanos, como en los casos destacados en un informe reciente del El Correo de Washington, sobre redactores publicitarios que supuestamente perdieron sus trabajos por culpa de ChatGPT: “Los expertos dicen que incluso la inteligencia artificial más avanzada no se compara con las habilidades de escritura de un ser humano: carece de entusiasmo y estilo, y a menudo da como resultado respuestas incorrectas, sin sentido o sesgadas. Sin embargo, para muchas empresas, la reducción de costos compensa la caída de la calidad”.
Tales simulaciones pueden ocurrir no solo para reemplazar a los trabajadores, sino también para disciplinarlos. Actúan como un ejército de pieles de reserva permanente, listos para trabajar por estándares más bajos y costos más bajos; y también sirven como puntos normativos de comparación, permitiendo transferir el control del proceso de trabajo a la dirección.
Las simulaciones brindan datos que respaldan las concepciones (impuestas por la gerencia) de que los trabajos se pueden realizar de manera viable y sostenible sin la contribución de trabajadores humanos. Esto está en consonancia con las prácticas de gestión basadas en la vigilancia prescritas desde la llegada del taylorismo, si no antes, como lo detalla Meredith Whittaker en su cuenta de las teorías de Charles Babbage – uno de los primeros defensores de las máquinas computacionales.
Las ideas de Charles Babbage "sobre cómo disciplinar a los trabajadores", explica Meredith Whittaker, "están unidas umbilicalmente a las máquinas calculadoras que intentó construir a lo largo de su vida". Del mismo modo, la "inteligencia artificial" es inseparable de los esfuerzos capitalistas para administrar la rentabilidad del trabajo: la ganancia proporciona el estándar de lo que cuenta como "inteligente", al igual que los dispositivos "inteligentes" son los que nos someten a vigilancia.
Al igual que los estudios de tiempos y movimientos de Taylor, las simulaciones de pronóstico aparecen como correctivos al uso ineficiente de las capacidades cognitivas y corporales por parte de los propios empleados, abstrayendo todas las contingencias y proponiendo patrones supuestamente válidos o de productividad en cualquier caso. Esta dimensión abstracta, que hace que los trabajadores sean intercambiables, es incluso más importante que los propios estándares y resultados.
La simulación de pronóstico, según Sun-ha Hong, “no es tanto un instrumento para predecir la productividad futura, sino más bien un modelo social para extraer y concentrar poder arbitrariamente, es decir, [para suprimir] la capacidad habitual de las personas para definir su propia situación”.
Quien emplea tales sistemas está menos preocupado por el producto (el resultado generado por un gran modelo de lenguaje, por ejemplo) que por cómo los sistemas debilitan a quienes están sujetos a ellos. El “modelo social” asumido en los sistemas de previsión, en el que las contribuciones individuales de cada trabajador pueden señalarse y representarse en términos de instrucciones repetitivas, es más importante que las previsiones específicas. La aceptación de la tecnología de automatización, desde este punto de vista, no depende tanto del rendimiento de su trabajo, sino de la cantidad de datos que produce el trabajo. Resultará útil para los jefes a medida que haga el know-how de los trabajadores aparecen como inútiles.
Este proceso es examinado por el libro Impulsado por datos [“Datos dirigidos”], por Karen Levy. Es un estudio reciente sobre cómo las nuevas formas de vigilancia han afectado a la industria de camiones de larga distancia de EE. UU.
En el caso de los camiones, el gobierno federal [estadounidense] ordenó la instalación de dispositivos de monitoreo para evitar que los conductores violen las reglas del límite diario de horas de conducción (reglas que las empresas privadas pretendían que no existían). Esto ha permitido a las empresas instalar monitores que rastrean muchos más datos sobre el rendimiento del conductor, creando flujos de datos que eliminan la discreción del trabajador y cambian la toma de decisiones a sistemas algorítmicos automáticos.
Como señala Karen Levy, el transporte de larga distancia es un caso interesante para estudiar los efectos de la automatización, ya que la industria depende en gran medida de una atmósfera de independencia que parece gratificante para el conductor.
“Los camioneros son considerados por sus conductores como un lugar de trabajo relativamente libre de supervisión burocrática y como un hogar, donde viven, comen, duermen durante días o incluso semanas. En un lugar así, tu privacidad es sacrosanta. Así, considerar el camión como un mero trabajo de conducción es tomar sólo una faceta de lo que significa para quienes se autodenominan camioneros. El trabajo del camionero está ligado a construcciones valores culturales de masculinidad y virilidad, realizados a través de demostraciones de resistencia física y mental”.
El equilibrio entre las condiciones peligrosas y la explotación de la industria es un sentido compensatorio de independencia, basado en la ilusión de la falta de un jefe. La misma lógica se puede encontrar en trabajar en casa [oficina en casa], cuando se asimila como un beneficio especial para los empleados y no como un medio para aumentar la productividad. En ambos casos, la aparente ausencia de supervisión humana sirve como pretexto para imponer formas automatizadas de vigilancia, sometiendo aún más el tiempo y el comportamiento de los trabajadores a la medición al convertirlos en datos.
Bajo vigilancia, el trabajo se vuelve a trabajar para que sea más legible por máquina, y la mayor parte del esfuerzo del trabajador debe dirigirse a ajustar el monitoreo en lugar de idear formas más apropiadas de hacer las cosas. Como afirma Karen Levy, “el monitoreo abstrae el conocimiento organizacional de los contextos locales y biofísicos (lo que sucede en la carretera, alrededor del camión y en el cuerpo del conductor del camión) para enriquecer las bases de datos y proporcionar a los gerentes una colección de elementos para evaluar el trabajo de los conductores de camiones. de nuevas formas, controlándolos en tiempo real”.
Esta intensificación de la vigilancia, gracias a tales datos, allana el camino para una mayor modificación de los procesos de trabajo; al mismo tiempo, parece sustentar la posibilidad de que el empleador, en el límite, automatice todo el trabajo. A medida que el trabajo se vuelve más supervisado y menos autónomo, también se vuelve más tedioso y reemplazable.
Bajo tales condiciones, la "autonomía" se ve menos como hacer las cosas a la manera de uno y más como resistirse al control que suprime la independencia. Todas las formas de “conocimiento tácito” [conocimiento tácito] – para usar el término de Michael Polanyi – existentes en el trabajo se vuelven menos defendibles como fuente de productividad y más prescindibles como mera resistencia de los empleados. La autonomía del trabajador persiste allí, no como una forma particular de virtuosismo o práctica social realizada en conjunto con otros trabajadores, sino como una fantasía de una identidad individual inflada (es decir, el camionero como el "lobo solitario", el "vaquero del asfalto”, conquistador del camino abierto). Así que todo esto todavía sirve como justificación de su entorno para la intrusión aún más profunda de la gerencia en el comportamiento de los trabajadores, independientemente de cuánta vigilancia ya se haya implementado.
A medida que se implementa más vigilancia, lo que se sale [fuera de control] se vuelve más destacado e irrelevante. Hong, dirigiéndose a los trabajadores del almacén obligados a ponerse dispositivos que monitorean y corrigen sus actividades, escribe: “Las expectativas cuantificadas que rigen el lugar de trabajo algorítmico cumplen el deseo, de gerentes y empleadores, de una cierta claridad no humana, en la que las diversas variaciones y las ambigüedades inherentes a cualquier acto de trabajo no se eliminan exactamente, sino que simplemente se descuidan. La consecuencia para el trabajador es que su propio trabajo y su vida se vuelven menos presuntivos y menos opcionales”.
Para aquellos que trabajan desde casa, esto ocurre a través de varias suites de monitoreo y administración instaladas en los dispositivos de los trabajadores (como se detalla en este Informes del Reino Unido). En el caso de los camioneros, Karen Levy especula que esto ocurre debido a formas cada vez más invasivas de vigilancia biométrica: “Más que ser expulsado de la cabina del camión por la tecnología, el camionero permanece firme allí, haciendo su trabajo, pero él está cada vez más acompañado de sistemas inteligentes, que monitorean tu cuerpo de manera directa e intrusiva, con dispositivos portátiles y cámaras, a menudo integrados en los sistemas de gestión de flotas […]. La inteligencia artificial, en camiones, se experimenta como un híbrido de hombre y máquina. En los camiones, la vigilancia y la automatización son complementos, no sustitutos”.
El hecho de que la vigilancia y la automatización tiendan generalmente a aparecer como “complementos, no sustitutos” apuntala más claramente la idea de la Inteligencia Artificial “aumentada”, un potencial a menudo evocado como un lado positivo, que idealiza a los trabajadores asistidos o incluso empoderados por el uso. de tecnologías
Gran parte de la IA, cuando la implementa la gerencia, no es un tipo diferente de "inteligencia", sino una forma más receptiva de supervisión de los empleados. Como cualquier otra tecnología de la información, puede insertarse, dice Karen Levy, “entre las tareas laborales y el conocimiento incorporado. Divide los procesos de trabajo en tareas simples, racionalizadas, no calificadas; descontextualiza el conocimiento del lugar de trabajo físico a bases de datos centralizadas abstractas; convierte las prácticas laborales en registros ostensiblemente objetivos, calculables y neutrales de la acción humana”.
Su propósito no es empoderar a los trabajadores, sino “legitimar ciertas formas de conocimiento mientras se restan valor a otras, con un efecto potencialmente perjudicial sobre el poder de los trabajadores”. Tales tecnologías, a veces llamadas eufemísticamente "copilotos" en el contexto de la codificación u otras tareas del lenguaje, se introducen para estrechar el arco de posibilidades del trabajador, haciendo que se concentre solo en aquellas actividades incorporadas que pueden ser expropiadas, siempre ya subsumidas al capital y rentable para la gerencia.
La Inteligencia Artificial no aparece como una realidad “aumentada” para los trabajadores, sino como lo que Karen Levy llama una “hibridación forzada”. Se implementa como un supervisor dinámico, o peor aún, como un parásito capaz de alterar el comportamiento de su huésped. Karen Levy cita el libro de 2008 La cultura del trabajo blando ["La cultura del trabajo blando"], de Heather Hicks, en el que se argumenta que "cuando las actividades laborales codificadas en partes de máquinas se fusionan con el cuerpo humano el resultado no son seres humanos liberados, sino más controlados".
A los camioneros consultados por Karen Levy les repugna la idea del camión cyborg, del cual son un títere encarnado, cohabitado e impulsado por máquinas capitalistas para maximizar su autoexplotación. “Aquí está la realidad que se siente en el trabajo de los camioneros hoy”, escribe. Y la “destrucción algorítmica de los cuerpos de los trabajadores” impulsada por dispositivos portátiles en el trabajo en los almacenes, como la describe Hong, es de hecho una descripción oscura y distópica de la misma.
Pero también se puede imaginar una interfaz híbrida, que combina la manipulación emocional de Chatbots con el estímulo algorítmico-gerencial de la caja de Skinner [cámara de condicionamiento operante] – de tal manera que el parásito nos hace amar la fuente, de la misma manera que la infección por taxoplasma gondii hace que la gente ame a los gatos. Tal vez sea algo similar a los anteojos. Visión profesional presentado recientemente por Apple, o quizás algo aún más absurdo.
A finales de marzo, OpenAI publicó un reporte de trabajo llamado "Los GPT son GPT: una mirada temprana al potencial de impacto en el mercado laboral de los modelos de lenguaje grande” [“GPTs son GPTs: una mirada temprana al impacto potencial de los modelos de idiomas grandes en el mercado laboral”]. Básicamente es una pieza de marketing para gerentes, con el objetivo de exaltar el potencial de ChatGPT para realizar tareas abstraídas de una amplia gama de ocupaciones descritas como "expuestas" a la depredación de LLM [Modelos de lenguaje grande, grandes modelos de lenguaje].
Tal metodología da por sentado y naturaliza los efectos de la tecnología de la información destacados por Karen Levy: la división del trabajo en tareas simples, la abstracción de contextos específicos y la reducción del trabajo a datos. Los autores utilizan esta metodología para concluir que "todas las ocupaciones exhiben algún grado de exposición a LLM, y aquellas con salarios más altos generalmente tienen más tareas con alta exposición".
Estos hallazgos (que deben tomarse grano de sal) invertir la suposición habitual de que todo lo que puede automatizarse es, ipso facto, trabajo de "baja calificación", algo de lo que los trabajadores se beneficiarían en última instancia al ser liberados. Por el contrario, los hallazgos prometen a los gerentes un futuro en el que más de sus subordinados pueden ser expulsados de puestos que les permitan ejercer el juicio.
La lista de “ocupaciones con tareas no indicadas como expuestas” [a los LLM] es reveladora. Incluye "operadores de equipos", "ayudantes" y "reparadores", así como actividades más "expresivas", como "sirvientes", "carniceros", "cortadores de pescado". Muchos puestos se refieren a la extracción de energía: "operadores de torres de perforación", "instaladores de líneas eléctricas". quizas el los hippies se calman cuando encuentran allí la actividad de los “Mecánica de Motos”...
Obviamente, la mayoría de estos trabajos comparten los requisitos de fuerza física, lo que implica que la “Inteligencia Artificial” hace que lo que nos queda sea más o menos inútil económicamente. Esto sugiere que un futuro dominado por la automatización cognitiva no será uno de humanos liberados de los "trabajos de mierda" que se quejó David Graebner (cuando reivindicó un reordenamiento radical del mundo y de la vida político-social).
En cambio, aboga por un trabajo humano reorientado hacia el mantenimiento de las ruedas capitalistas en un sentido más literal: alimentar máquinas con datos y energía y mantener nuestros cuerpos. a medida que nos convertimos en extensiones biomecánicas de software programado para la exploración.
* Rob Horning es periodista Editor ejecutivo del portal La nueva consulta. Autor, entre otros libros, de La nueva era de la ciencia y la tecnología (Revisión de libros de Los Ángeles).
Traducción: Rafael Almeida.
Publicado originalmente en el portal Por tierra.
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