Goedemorgen! Vanwege een reis naar India ontving je enkele weken geen nieuwsbrief. Intussen ben ik weer letterlijk en figuurlijk geland en ben ik alweer flink aan de slag gegaan. Zo bezocht ik vorige week het event over de toekomst van publieke platformen van de Provincie Zuid Holland en mag ik morgen op het Nibud congres een sessie verzorgen over platformwerk. Ook is het tijd voor een nieuwe editie, bij deze. Fijne dag!
In deze nieuwsbrief:
- Hoe ik met collega’s uit 45 landen in India samenwerkte aan een transparantere wereldwijde arbeidsmarkt;
- De mythe van AI: hoe langzaam maar zeker het doek valt voor het utopische sprookje van AI;
- KlusCV in De Telegraaf: hoe 75.000 platformwerkers toegang kregen tot hun data;
- Hoe platformen discriminatie op de arbeidsmarkt kunnen verminderen.
Hoe ik met collega’s uit 45 landen in India samenwerkte aan een transparantere wereldwijde arbeidsmarkt
De naam is in deze nieuwsbrief vaker voorbij gekomen: de WageIndicator Foundation. Een organisatie waar ik mij nu zo’n 3 jaar lang gemiddeld 1 dag in de week voor inzet. Mijn specifieke focus binnen deze organisatie ligt op het gebied van de impact van platformen op arbeid over heel de wereld. En dan ook echt heel de wereld.
WageIndicator omschrijft zichzelf als: “We aim to improve labour market transparency by collecting, sharing, and comparing up-to-date information on wages, labour law, collective agreements, the gig economy, and more. Through our research work, projects, and events we actively work to enhance working conditions across the world. You can access localised labour market information on country-specific websites. See whether you earn enough with our Salary Check tool.”
Het verhaal achter de stichting schreef ik eerder een keer op in een blog op ZiPconomy.
Het toffe aan WageIndicator is dat het een 100% remote organisatie is met zo’n 300 collega’s in 100 landen. De organisatie is super plat en iedereen met een goed idee kan hier bijna direct mee aan de slag. Wat de organisatie innovatief, snel en dynamisch maakt. Hoewel 100% remote veel voordelen kent, is het natuurlijk wel een gemis dat je nooit echt bij fysiek bij elkaar bent. Daarom was het extra tof om in maart 2 weken naar India te gaan om onder andere 7 dagen met collega’s uit 45 landen op locatie samen te werken in een teammeeting en een eigen georganiseerd congres.
In de tijd samen heb ik vooral geleerd van het samenwerken met gepassioneerde professionals uit 45 landen. Ieder met eigen achtergrond, cultuur, passie en uitdagingen. Ik gun iedereen een dergelijke diverse organisatie, dat is echt onbetaalbaar. Ook leerde ik hoe de praktische uitvoer van een doorlopend (ieder kwartaal) onderzoek en dataverzameling in meer dan 150 landen werkt en welke structuren hier onder liggen om de dataverzameling en visualisatie goed op orde te hebben. Daarnaast was ik onder de indruk hoe de organisatie bijna 3.000 CAO’s wereldwijd heeft verzameld en tot in detail heeft gecodeerd. En hoe de dynamiek tussen dataverzameling, enquetes, interviews en samenwerken ‘on the ground’ met verschillende stakeholders kan leiden tot aantoonbare verbeteringen voor de positie van werkenden.
Wat ik anders ga doen na deze reis? Daar ben ik over na aan het denken. Op korte termijn (binnen 30 dagen) zal ik een podcast aflevering en een blog publiceren over het Living Tariff: een nieuw product waar freelancers en platformwerkers in verschillende landen kunnen zien hoeveel zij zouden moeten verdienen om tot een ‘living wage’ te komen. Daarnaast werk ik aan een plan voor de redesign van Gigpedia: de website waar we nu de ‘gig economy’ activiteiten samen met partners hebben ondergebracht. Naar hoe ik de basis van de organisatie (= heel veel data en een heel groot netwerk) kan inzetten om de belofte van deze website ‘a global database on platform work’ echt waar te maken. Wat uiteindelijk terug zal zijn te herleiden naar de missie; het bijdragen aan een goed geïnformeerd debat, zodat werkenden en andere stakeholders goed geïnformeerde beslissingen kunnen maken.
Enkele foto’s van de teammeeting
Foto’s Mumbai (na het congres had ik nog 2,5 dag tijd om deze stad te verkennen)
De mythe van AI: hoe langzaam maar zeker het doek valt voor het utopische sprookje van AI
Hoewel ik graag gebruik maak van de mogelijkheden van AI om mijn werk efficiënter in te richten en ik mij er zeer van bewust ben dat veel tools die ik gebruik behoorlijk veel AI componenten bevatten, blijf ik de ontwikkeling van AI met een kritische blik volgen. Zie bijvoorbeeld de stukken ‘we moeten het hebben over AI‘ en ‘de realtime proeftuin van (big) tech‘.
Magie of outsourcen?
Afgelopen week las ik het stuk ‘Don’t Be Fooled: Much “AI” is Just Outsourcing, Redux‘. Een artikel dat is geschreven nadat vorige week bekend werd dat de ‘Just Walk Out’ winkels van Amazon niet mogelijk werd gemaakt door slimme technologie, maar door goedkoper arbeidskrachten uit India. Uit het artikel:
“Your automated cashier isn’t an AI, just someone in India. Amazon made headlines this week for rolling back its “Just Walk Out” checkout system, where customers could simply grab their in-store purchases and leave while a “generative AI” tallied up their receipt. As reported by The Information, however, the system wasn’t as automated as it seemed. Amazon merely relied on Indian workers reviewing store surveillance camera footage to produce an itemized list of purchases. Instead of saving money on cashiers or training better systems, costs escalated and the promise of a fully technical solution was even further away.
The promise of AI, for corporations and investors, is that companies can increase profits and productivity by slashing their reliance upon a skilled human workforce. But as this story and many others show, AI is just today’s buzzword for “outsourcing,” and it comes with the same problems that have plagued outsourced companies and workforces for decades.”
Ik moest hierbij denken aan de Mechanical Turk: een ‘volautomatische schaakmachine’ uit de 18e eeuw, die in werkelijkheid door een persoon werd bediend:
De naam was inspiratie voor Amazon om hun ‘clickwork’ platform hiernaar te vernoemen: Amazon Mechanical Turk. Dat AI leunt op miljoenen onderbetaalde werkenden is natuurlijk geen nieuws, maar deze Amazon casus en de schaal van de mislukte goocheltruc is aanzienlijk. Dit is een van de redenen dat ik altijd kriebels krijg wanneer iets zegt dat ’techniek democratiseert’. Ja: het geeft veel mensen toegang om laagdrempelig toffe dingen te doen, maar dan is het wel alleen ‘democratiseren’ voor een bepaalde groep in de Global North…
Dataroof als innovatie
Menig tech-bedrijf heeft bewezen dat het overtreden van wetten blijkbaar prima past in het frame van innovatie. Denk aan Uber, Airbnb en Amazon, maar ook aan nagenoeg iedereen die aan de wieg stond van gezichtsherkenning.
Bij AI ontwikkeling is dit eigenlijk niet anders. Of eigenlijk wel: de schaal is ongekend. Het is interessant om het artikel “How Tech Giants Cut Corners to Harvest Data for A.I.” dat afgelopen zaterdag in de New York Times verscheen.
In dit stuk: “The race to lead A.I. has become a desperate hunt for the digital data needed to advance the technology. To obtain that data, tech companies including OpenAI, Google and Meta have cut corners, ignored corporate policies and debated bending the law, according to an examination by The New York Times.” <…> OpenAI, Google and Meta ignored corporate policies, altered their own rules and discussed skirting copyright law as they sought online information to train their newest artificial intelligence systems.”
Het grote probleem: in de race van het trainen van systemen is veel data nodig. Omdat het goed regelen van de rechten op deze schaal praktisch onmogelijk is, lijkt het alsof deze bedrijven het belang van ontwikkeling gebruiken om hun praktijken te rechtvaardigen:
“The only practical way for these tools to exist is if they can be trained on massive amounts of data without having to license that data,” Sy Damle, a lawyer who represents Andreessen Horowitz, a Silicon Valley venture capital firm, said of A.I. models last year in a public discussion about copyright law. “The data needed is so massive that even collective licensing really can’t work.”
Dit kan ook verklaren dat deze partijen de vergezichten van de mogelijkheden van AI, zoals het oplossen van alle problemen die je maar kunt bedenken, promoten. Immers: wanneer je maar gelooft dat AI en technologie alles oplost, dan is het daarmee legitiem wanneer je om dat doel te bereiken flink buiten de lijntjes (welke lijntjes?) kleurt. Slimme framing, maar ook erg doorzichtig.
Lost AI het eigen probleem straks zelf op?
Wat je hier eigenlijk ziet is een race waarvan iedereen die iets verder denkt wel kan zien dat het ergens flink mis moet gaan. De honger naar data lijkt te groot: “Their situation is urgent. Tech companies could run through the high-quality data on the internet as soon as 2026, according to Epoch, a research institute. The companies are using the data faster than it is being produced.”
Ook daar is een oplossing voor bedacht: “Companies like his, he (Sam Altman, OpenAI) said at the May conference, would eventually train their A.I. on text generated by A.I. — otherwise known as synthetic data. Since an A.I. model can produce humanlike text, Mr. Altman and others have argued, the systems can create additional data to develop better versions of themselves. This would help developers build increasingly powerful technology and reduce their dependence on copyrighted data.”
Dit terwijl ook bekend is dat veel ‘clickworkers’, dit zijn de werkenden die de algoritmes voeden, zelf ook steeds vaker AI gebruiken om hun werkzaamheden om AI te voeden of te corrigeren te doen. De vergoedingen zijn immers zo beroerd, dat ze geen keuze hebben willen ze een beetje een niet al te schrale boterham willen beleggen. Je kunt je voorstellen dat de ontwikkeling van AI zo langzaam maar zeker in een soort doldwaze centrifuge belandt waar o.a. de biassen in data (in het stuk wordt gesproken over Engelstalige bronnen, wat ook laat zien dat er een groot gat is met input uit andere talen en culturen) worden versterkt, wat kan leiden tot een systeem dat zo onwenselijk en onbruikbaar is, dat de ambities weer flink kunnen worden afgeschaald en we eindelijk weer normaal kunnen doen en ons kunnen focussen op AI toepassingen die echt waarde toevoegen, in plaats van vooral veel waarde onttrekken 😉
KlusCV in De Telegraaf: hoe 75.000 platformwerkers toegang kregen tot hun data
Op 12 maart stond een mooi stuk over KlusCV, het project dat ik heb opgezet om platformwerkers laagdrempelig toegang te geven tot hun data, in De Telegraaf. Het was fijn om het verhaal hier zo compleet te kunnen doen. Zi hier onder het stuk als afbeelding, of als PDF via deze link.
Hoe platformen discriminatie op de arbeidsmarkt kunnen verminderen;
Discriminatie in het werving- en selectieproces is een probleem in de arbeidsmarkt en bij platformen speelt dit ook. Onlangs stuitte ik op een nieuw wetenschappelijk paper waar enkele interventies werden gepresenteerd hoe platformen discriminatie kunnen voorkomen, welke ik via deze weg graag wil delen.
“Online labour markets (OLMs) are a vital source of income for globally diverse and dispersed freelancers. Despite their promise of neutrality, OLMs are known to perpetuate hiring discrimination, vested in how OLMs are designed and what kinds of interactions they enable between freelancers and hirers. In this study, we go beyond understanding mechanisms of hiring discrimination in OLMs, to identifying platform design features that can minimise hiring discrimination. To do so, we draw on a methodology guided by the design justice ethos. Drawing on a survey on UK-based freelancers and interviews with a purposefully drawn sub-sample, we collaboratively identify five platform design interventions to minimise hiring discrimination in OLMs: community composition, identity-signalling flairs, text only reviews, union membership, and an antidiscrimination prompt. The core of our study is an innovative experiment conducted on a purpose-built, mock OLM, Mock-Freelancer.com. On this mock OLM, we experimentally test mechanisms of discrimination, including how these mechanisms fare under the five altered platform design interventions through a discrete-choice experiment. We find that both community and flairs were important in encouraging the hiring of women and non-White freelancers. We also establish that anonymity universally disadvantages freelancers. We conclude with recommendations to design OLMs that minimise labour market discrimination.”
Het is belangrijk dat dit soort onderzoek meer wordt gedaan. Ook omdat door het design van platform (processen) aan te passen interventies impact kunnen hebben op een groot aantal werkenden.
Contact
Inspiratie opgedaan en advies of onderzoek nodig bij vraagstukken rondom de platformeconomie? Of op zoek naar een spreker over de platformeconomie voor een online of offline event? Neem gerust contact op via een reply op deze nieuwsbrief, via mail ([email protected]) of telefoon (06-50244596).
Bezoek ook mijn YouTube kanaal met ruim 300 interviews over de platformeconomie en mijn persoonlijke website waar ik regelmatig blogs deel over de platformeconomie. En lees mijn boek ‘Platformrevolutie – Van Amazon tot Zalando, de impact van platformen op hoe wij werken en leven’. Interesse in mijn foto’s? Check dan mijn foto pagina.
