Bu bölüm, YZ'nin Çin'deki temel etkilerini özetlemekte ve paydaşlara, çalışanları bu teknolojinin kötüye kullanımına karşı korumaya yardımcı olacak öneriler sunmaktadır.
Bu çalışma için incelenen ampirik veriler, şimdiye kadar Çin'de YZ'nin yaygınlaştırılmasıyla ilgili önemli bir eğilimin altını çizmektedir: YZ'nin kritik istihdam süreçlerine (işe alım, yönetim, değerlendirme ve personel değişiklikleri) kapsamlı entegrasyonu, işverenler ve çalışanlar arasındaki güç dengesizliğini artırmış ve işçileri daha fazla sömürü riskiyle karşı karşıya bırakmıştır. YZ ile elde edilen gelişmiş verimlilik, çalışanlar için daha iyi iş kalitesine dönüşmemiştir.
Firmalar, çalışanlar için anlaşılmaz kalan opak algoritmalar aracılığıyla kuralları ve normları yeniden şekillendiriyor.
YZ araçlarının uygulanması indirgeyici olabilir. YZ için gerekli olan iş süreçlerinin sayısallaştırılması, karmaşık üretim faaliyetlerini ve çalışan girdilerini basit veri noktalarına indirgemektedir. Bu durum, giderek daha kuralcı talimatları izlemeleri ve davranışları çevrimiçi ve çevrimdışı olarak izlenirken daha yüksek hedeflere ulaşmaları gereken çalışanlar için özerkliğin azalmasına yol açmaktadır. Özellikle, daha fazla bilgi işlemle desteklenen yapay zeka, daha ayrıntılı görev bölümünü mümkün kılıyor ve bu da üretimin daha küçük bir bölümünden giderek daha fazla sorumlu oldukları için çalışanların vasıflarını daha da azaltabilir.
Yapay zekanın esnek çalışmanın yükselişini tetiklemesiyle birlikte, çalışanlar kendilerini işverenlerle daha iyi koşullar için pazarlık yapmakta zorlanırken buluyor. Bu durum, özellikle işçilerin 'bağımsız yüklenici' olarak sınıflandırıldığı iş ekonomisinde açıkça görülmektedir. Bu durum, firmaların tam zamanlı çalışanlar için tipik olarak sahip oldukları yükümlülük ve sorumlulukların birçoğundan kaçınmalarına olanak tanıyor. Gig ekonomisi çalışanları genellikle coğrafi olarak dağınıktır, yüksek bir devir oranına sahiptir ve başkalarıyla sınırlı etkileşime sahiptir. Bu izole çalışma biçimleri, etkili pazarlık için toplu eylemi harekete geçirmeyi zorlaştırmaktadır.
Yapay zeka genellikle çalışanları sıkıcı, tekrarlayan görevlerden kurtararak güçlendirse de, iş yüklerini mutlaka hafifletmez. Bunun yerine, firmalar genellikle insan emeğini optimize etmek için yeni görevleri yeniden ayarlamakta ve uygulamaktadır. Dahası, yapay zeka daha az karmaşık ve standart görevleri devraldıkça, insan işçiler için kalan işler daha zorlu hale gelmektedir. Böyle bir çalışma ortamına uyum sağlamak için, insan işçilerin yeniden eğitilmesi ve becerilerinin artırılması için durmaksızın çaba göstermeleri gerekmekte ve bu durum, özellikle YZ okuryazarlığı düşük olanların (örneğin marjinal nüfuslar ve yaşlılar) zaten ağır olan yükünü daha da artırmaktadır. Sonuç olarak, YZ ile elde edilen gelişmiş verimlilik, çalışanlar için daha iyi iş kalitesine dönüşmemiştir.
Bu makale, bu yeni araçların işyerlerine getirdiği önemli ve temel değişimler göz önüne alındığında, istihdamı yüksek riskli ve yüksek riskli bir YZ uygulama alanı olarak kabul etmektedir. Bu tür YZ uygulamaları, başta çalışanlar olmak üzere çok sayıda paydaş tarafından yakından incelenmelidir. İşletmeler, çalışanlar, sendikalar, endüstri kuruluşları, yatırımcılar ve politika yapıcıları içeren işbirlikçi bir yaklaşım, bu güçlü araçların insan merkezli bir yaklaşımla geliştirilmesini ve kullanılmasını sağlamak için gereklidir.
Bu araştırmadan elde edilen bulgular, Batı odaklı tartışmalarda genellikle gözden kaçan hususları vurgulayarak küresel politika oluşturma için yeni içgörüler sağlamaktadır. Aşağıdaki öneriler, Çin'deki işyerlerinde yapay zekanın tasarımı ve dağıtımına ilişkin kuralların düzenlenmesi, mevzuatı ve uygulanmasının geliştirilmesinden sorumlu hükümet organlarını ve politika yapıcıları hedeflemektedir. Bununla birlikte, bu tavsiyeler, özellikle bu teknolojinin gelişme hızıyla ilgilenen çalışanlar ve paydaşlar için küresel bir öneme sahiptir. Çin'deki YZ geliştirme ortamı, YZ'nin gerçek dünyadaki uygulamasına ilişkin birçok içgörü sunmaktadır.
Politika önerileri
Yapay zeka işyerlerine girerken, politika yapıcıların, sivil toplumun ve şirketlerin işverenler ve çalışanlar arasında artan güç dengesizliğini ele alması çok önemlidir. Aşağıdaki bölüm iki öneri kategorisi sunmaktadır: çalışanları güçlendiren politikalar ve işverenlerin güç artışını kontrol eden önlemler.
Çalışanların güçlendirilmesi
Çalışan korumalarını YZ ve veri düzenlemelerine entegre edin. Çalışanların haklarını korumak için politika yapıcılar, yeni YZ mevzuatının istişaresi ve oluşturulması sırasında YZ'nin işgücü üzerindeki potansiyel etkisini göz önünde bulundurmalıdır. Korumaların dahil edilmesi, işçilerin haklarını savunmaları için yasal bir temel sağlayacaktır. Örneğin, AB Yapay Zeka Yasası, istihdamı, ilgili YZ sistemlerinin yerel makamlara kaydedilmesi ve piyasaya sürülmeden önce dahili olarak veya üçüncü bir tarafça değerlendirilmesi gereken 'yüksek riskli' bir alan olarak görmektedir.
Sivil toplum üyeleri ve medya, işyerlerinden gelen içgörüler ve ilk elden kanıtlarla politika yapıcıları bilgilendirmeye yardımcı olabilir. Örneğin, Çin'deki gazetecilerin ve akademisyenlerin çalışmaları, teslimat sürücülerinin kötü durumu hakkında ilk farkındalığı yarattı - bu da platform operatörlerinin işçilerin adil ücret, dinlenme ve tatil izni alma haklarını korumasını açıkça gerektiren yeni algoritmik öneri düzenlemesine yol açtı.
YZ dağıtımında çalışan temsilini geliştirin. Bu araştırma makalesi, Çinli işçilerin çıkarlarının YZ araçlarına yansıtılmadığını, çünkü çalışanların YZ'nin benimsenmesine ilişkin önemli karar alma süreçlerinden dışlandığını ortaya koymuştur. Bu nedenle, işçi örgütleri ve şirketlerin, şirketlerin yeni YZ araçları konusunda işçilere danışabileceği ve işçilerin deneyimlerini yansıtabileceği ve endişelerini yönetime bildirebileceği etkili bir iletişim mekanizması kurması önemlidir. Bu mekanizma aynı zamanda işçiler ve yönetim arasında YZ'nin en uygun şekilde kullanımına ilişkin müzakere edilmiş anlaşmaların formüle edilmesini de kolaylaştırmalıdır.
Şeffaflığı artırın ve çalışanların veri haklarını güvence altına alın. Gerekli bilgilere erişim eksikliği, işçilerin işverenin suiistimallerine karşı çıkma becerilerini çoğu zaman engellemektedir. Politika yapıcılar, bu tür bilgileri iş sözleşmelerine gömmek yerine, şirketlerin kişisel verilerini toplamak için çalışanlardan ve adaylardan açık onay almasını zorunlu kılmalıdır. Çalışanlara, istihdam sırasında ve sonrasında kişisel verilerine erişme ve işyerlerindeki belirli yapay zeka sistemleri aracılığıyla verilerinin nasıl işlendiğine dair kişiselleştirilmiş ve anlaşılması kolay açıklamalar talep etme yasal hakkı verilmelidir.
Beceri kazandırmak için yeterli eğitim sağlayın. Bu rapor için görüşülen işçilerden birçoğu, yeni beceriler ve alternatif rolleri güvence altına alacak yeteneklerin eksikliği nedeniyle kötüleşen koşullara sahip pozisyonlarda sıkışıp kalmıştır ve bu da işverenlere karşı pazarlık güçlerini azaltmıştır. Eğitim politikalarını belirleyenler şunları araştırmalıdır Potansiyel olarak sosyal programlar veya özel kuruluşlar aracılığıyla sübvanse edilen kurslar yoluyla çalışanlar için erişilebilir eğitim ve yeniden beceri kazandırma yolları. Beceri eğitiminin maliyetinin hem hükümetler hem de çalışanlar tarafından paylaşıldığı Birleşik Krallık'ın çıraklık programı gibi girişimler, yapay zeka çağında becerilerin artırılması için bir model olarak hizmet edebilir.
Çalışanların gücünü kontrol etmek
Geliştirici pazar tekellerini engelleyin. Piyasa düzenleyicileri, yapay zeka iş çözümlerinin arkasındaki geliştiricilerin ve operatörlerin rekabet karşıtı davranışlarına karşı daha dikkatli olmalıdır (bunlar aynı zamanda veri toplayan iş dışı platformları da işletebilir, örneğin çalışma aracı Feishu ve kısa video platformu Douyin'in sahibi olan Bytedance gibi). Daha güçlü tekelcilik karşıtı uygulamalar ve rekabeti teşvik edecek önlemler, önde gelen geliştiricilerin yapay zeka inovasyonu kisvesi altında kontrolsüz genişlemesini önleyebilir.
İstihdam bağlamlarında veri toplama konusunda net sınırlar belirleyin. Çin'deki özel işletmeler, işçiler ve işverenler arasındaki doğal güç dengesizliği nedeniyle, önemli istihdam aşamalarında kişisel verilerin toplanması ve işlenmesi konusunda önemli bir takdir yetkisine sahiptir. Biyometrik bilgiler, sosyal medya paylaşımları ve mali kayıtlar gibi doğrudan işle ilgili olmayan veriler, yapay zeka eğitimi ve içgörü üretimi için toplanmıştır. Bu kontrolsüz özgürlük, YZ'nin agresif ve etik açıdan sorgulanabilir kullanımına yol açmıştır. Bu nedenle, politika yapıcılar, işverenlerin uygulamalarından sorumlu tutulabilmeleri için, özellikle istihdam bağlamında, özel işletmeler tarafından ne tür verilerin toplanabileceği veya işlenemeyeceği konusunda net sınırlar belirlemelidir. Ulusal kişisel veri koruma düzenlemeleri, bağlama özgü kurallar geliştirmek için bir temel olarak kullanılabilir.
İşyerlerinde YZ dağıtımının hızını kontrol edin. Yalnızca piyasa güçleri tarafından yönlendirildiğinde, Çin'deki YZ uygulaması, çalışanlar için iş kalitesinin bozulmasına ve masa başı istihdamın bir sonucu olarak işsizliğe yol açmıştır. Bu nedenle, çalışanlara değişen çalışma ortamına uyum sağlamaları için yeterli zaman tanımak amacıyla YZ iş ürünlerinin yaygınlaştırılma hızını kontrol etmek için politika müdahalesine ihtiyaç duyulmaktadır. Politika yapıcılar, yeni YZ iş ürünleri piyasaya sürülmek üzere onaylanmadan önce kapsamlı sosyal ve ekonomik etki değerlendirme gereklilikleri getirmelidir. Firmaların bu standartlara uymasını sağlamak için, YZ araçlarının dağıtımı boyunca düzenli olarak sağlam denetimler ve incelemeler yapılmalıdır.
Yazar hakkında
Nikki Sun, Oxford Üniversitesi'nde Yapay Zeka Yönetişim Girişimi'nde araştırma ve program yöneticisidir. 2022-2023 yılları arasında Chatham House'da akademi üyesi olarak görev yapmış ve burada yapay zekanın istihdam üzerindeki etkisini araştırmıştır. Çin'de işçilik.
Nikki, gazetecilik, kamu politikası ve gelişen teknolojilerin kesiştiği noktada on yıllık bir deneyime sahiptir. İngiltere'ye taşınmadan önce Nikki ödüllü bir gazeteci ve köşe yazarıydı Hong Kong'da Çin teknolojisi ve siyaseti üzerine çalıştı. Çalışmaları Nikkei Asia, Financial Times ve South China Morning Post gibi yayınlarda yer aldı.
Nikki, Hong Kong Çin Üniversitesi'nde gazetecilik eğitimi almış ve King's College London'da uluslararası politik ekonomi alanında yüksek lisans yapmıştır.
Teşekkür
Yazar, özellikle iş sonrası değerli dinlenme zamanlarında ve öğle tatillerinde konuşmayı kabul eden Çinli işçiler olmak üzere, görüşülen tüm kişilere zaman ayırdıkları ve görüşlerini paylaştıkları için teşekkür eder. Yazar ayrıca Chatham House'daki Dijital Toplum Girişimi'ndeki meslektaşlarına - Marjorie Buchser, Alex Krasodomski, Isabella Wilkinson ve Rowan Wilkinson - rehberlikleri ve yardımları için teşekkür eder.
Bu makaleyi çok erken bir aşamada gözden geçiren ve çok ayrıntılı ve yararlı yorumlar sağlayan Yasmin Afina'ya özel teşekkürler. Yazar ayrıca geri bildirimleri ve önerileri için anonim hakemlere de teşekkür eder. Son olarak yazar, Schmidt Futures'a bu projeyi desteklediği için teşekkür eder.
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder