Yazan: Michael Toscano
Çeviren: Emre Köse
Kaynak: Vesaire
Gallup’a göre, 2023’te dünya genelinde işyerinde stresli olduğunu bildiren çalışanların oranı rekor seviyeye ulaştı. Buna katkıda bulunan faktörlerden biri de şirket yöneticilerinin geleneksel işgücünü parçalara ayırdığı ve işlevlerini taşeronlara yeniden dağıttığı “bölünmüş işyerleri”. Genelde teknoloji ekonomisinin bir parçası olarak fütüristik terimlerle pazarlanan bu yöntem, aslında işçinin gücünü azaltmanın iyi bilinen bir yoludur.
1980’lerde ve 1990’larda sermaye piyasalarından gelen mali performansları iyileştirme baskılarına yanıt olarak, büyük şirketler doğrudan istihdam edilen personeli “temel yetkinliklere” odaklananlara indirgeyerek, daha sonra kayda değer ölçüde düşük ücretle geçici olarak geri getirdikleri kapıcılar gibi “gerekli olmayan” işçileri işten çıkarmak için serbest bıraktılar, bu da işgücü arbitrajının yerel bir ifadesi. Neoliberaller bu kurumsal stratejinin bir kazan-kazan stratejisi olduğunu, işçileri artık hizmetleri için rekabet etmek zorunda kalan tek bir şirkete bağlı olmaktan kurtardığını savunuyor. Ancak özünde düzensiz çalışma saatleri, düşük kazançlar, önlerinin açık olmaması, yönetimle bulanık ilişkiler ve nihai olarak refahlarından sorumlu bir işletme olmaması nedeniyle düzensiz istihdam biçimlerine itiliyorlar.
Bölünmüş işyerinin başlıca özelliklerinden biri gizlenmiş otorite yapısıdır. Ev sahibi şirket saatleri, prosedürleri ve görevleri belirlediğinde, performansı değerlendirdiğinde ve işten çıkarma yaptığında, yönetimin cezalandırma yetkilerini elinde tutar. Ancak ücretlerin ödenmesini taşeron bir şirkete devreder, böylece işçiye karşı iş kanununun gerektirdiği neredeyse tüm yükümlülüklerden kurtulur. İşveren şirket de aynı şekilde bir işverenin geleneksel niteliklerinden çok azına sahiptir: Örneğin, çalışanların yetkinlikleri arttıkça onlara daha fazla tanınırlık ve yetki vererek kademelerini yükseltmek konusunda hiçbir teşvik yoktur. Bugün, taşeronlar bu ilerlemelerin hiçbirini sağlamıyor, sadece pay alıyor.
Yüzeysel olarak, “paylaşım ekonomisi” denen şey teknoloji şirketlerinin tüketicileri doğrudan işçilerle buluşturmasının yenilikçi bir yöntemi. Ancak daha temelde, Uber ve DoorDash gibi platformlar işçilerin hak kaybından kazanç sağlıyor. Genel tam zamanlı istihdam beklentisinin çöküşünü (ve bunun sonucu olan aile ücreti varsayımını) “teknolojinin” cazibesiyle süslüyor, sosyoekonomik parçalanmayı fütüristik birliktelik maskesi altında gizliyorlar.
Bu, Silikon Vadisi’nin neoliberal düzene yaptığı başlıca katkılardan biri. Büyük teknoloji endüstrisinin platformları “bağlantıyı” güçlendiriyor gibi görünse de işi giderek daha fazla parçalanmış, dijitalleştirilmiş ortamlara iterek emeğin güçsüzleştirilmesini gizler ve işçinin insanlığını göz önünde tutmak zordur.
Yüzlerce teknoloji şirketinin kullandığı uygulama programlama arayüzleri ya da API’ler bu süreci kusursuz hale getiriyor. API’ler, tam zamanlı bir mühendislik kadrosunun ve yapay zeka algoritmalarının üstesinden gelemeyeceği (ya da firmaların tam zamanlı çalışanlardan oluşan bir kadroyla üstesinden gelmek için para ödemeyeceği) görevleri çalışanlara kitle kaynaklı olarak yaptırmak için kullanılıyor. Teknoloji şirketlerinin API’leri nasıl kullandığına dair çarpıcı örneklerden biri, Aralık 2022’de Twitter Dosyaları’nın bir girdisinde ortaya çıkmıştı. Twitter, diğer tüm sosyal medya platformları gibi, şiddet içeren ve cinsel içerikli görüntü ve içeriklerin yaş sınırlamasına tabi tutulmasını ya da kaldırılmasını sağlamak amacıyla dünya genelinde milyonlarca kişi tarafından paylaşılan sonsuz sayıdaki açıklama, görüntü ve video akışını denetliyor. Algoritma bütün gücüne rağmen sağduyulu kararlar veremiyor, bu nedenle başarısız olduğu durumlarda moderasyon görevleri API’ler aracılığıyla, çoğu Hindistan gibi işgücünün ucuz olduğu, İngilizce konuşulan yerlerde bulunan ve üç kuruş karşılığında gönderileri işaretleyen işçilere veriliyor. Gazeteci David Zweig’in aktardığı üzere, Twitter koronavirüsü fiyaskosu sırasında içerik denetimini tam kapsamlı bir sansüre dönüştürdüğünde “Filipinler gibi yerlerde miyokardit ve maske etkinliği verileri gibi karmaşık konulardaki tweet’leri karara bağlamak için taşeronları” görevlendirmişti. Amerikalılar, dünyanın dört bir yanında yoksulluk ücretleriyle çalışan isteğe bağlı işçiler tarafından katı bir şekilde sansürlendiler.
API’lerin günlük kullanımları çok daha sıradan olsa da emeğin yeniden canlandırılması ve “işin geleceği” söz konusuysa, bunlar yine de önemli. Mary L. Garth ve Siddharth Suri’nin In Ghost Work: How to Stop Silicon Valley from Building a New Global Underclass (Hayalet İş: Silikon Vadisi’nin Yeni Bir Küresel Alt Sınıf Oluşturması Nasıl Engellenir, 2019) adlı kitaplarında belirttikleri üzere, en fazla sayıda görev işçisine sahip iki ülke ABD ve Hindistan’dan. Görevler Amazon’un Mechanical Turk (ya da MTurk), CrowdFlower, Lionbridge ve Microsoft’un Universal Human Relevance System gibi platformlarda dağıtılıyor ve Uber, TripAdvisor, Match.com, Google, Facebook gibi yüzlerce şirkete hizmet veriyor. “Talep sahipleri”, bir mühendisin (çeşitli nedenlerle) üstesinden gelemeyeceği ya da algoritmaların etkinliğinin ötesinde olan, örneğin bir görev çalışanının Uber sürücüsünü görünmez bir şekilde bir sürücüye bağladığı, zira algoritmanın birinin veya diğerinin kimliğini doğrulamakta zorluk çektiği ödevler gönderir. Algoritmik boşluklardaki bu tür gizli eylemler, Uber gibi platformların çalışmasını sağlamak için rutin olarak gerçekleşir, fakat insan yardımı olmadan, tamamen teknolojinin büyüsüyle çalıştıkları görünümünü korumak için gizlenirler.
Atamalar ilk gelene hizmet şeklinde yapılır. İşçiler, binlerce kişiyi geride bırakarak ilana hak kazanmak için tıklar ve görev sadece milisaniyelerle ayrılan sürelerde tıklamalara verilir. Tatmin edici bir şekilde tamamlanırsa, işçinin hesabına küçük bir miktar para yatırılır. Aksi takdirde, herhangi bir açıklama (ya da itiraz yolu) olmaksızın reddedilir. Bir MTurk çalışanı “Joan”, Garth ve Suri’ye, gerçekten işinin başında olduğunda, bir saatte yaklaşık 22 dolar kazanacak kadar ödevi tamamlayabildiğini söyledi. Bu iyi bir meblağ ama bunu sürdürmek imkansız, zira Joan’ın bunu kazanmak için 60 dakika içinde Amazon’un “İnsan Zekası Görevleri” adını verdiği görevlerden yaklaşık 1.100 tanesini tamamlaması gerekiyor. MTurk çalışanlarının yalnızca yüzde 4’ü saatte 7,25 dolardan fazla kazanıyor.
MTurk gibi platformlar bu bölünmüş işyerinden besleniyor ve onu hızlandırıyor. Garth ve Suri bu işçileri tanımlamak için “hayalet işçiler” ifadesini kullandılar, zira kişiliklerinin her yönü API pazarından gizleniyor. İşçilerin kendi adlarıyla çalışmalarına izin vermek yerine, onlara rastgele alfanümerik kimlikler atamak standart uygulama: “İşçilerin anonimleştirilmesi… Onlara iş götürenlere birbirlerinin yerine kullanılabilir gibi gösterebilir. Mesela, A16HE9ETNPNONN ile A6GQR3WXFSITY’i işe almak arasındaki fark nedir?”
Onlara hiçbir ilerleme fırsatı, kendilerini farklılaştırma yolu, iş arkadaşları, platformdan çıkarılmaları için hiçbir açıklama ve insan patron verilmiyor; yalnızca algoritmaların üstesinden gelemeyeceği görevlerle dolu bir bilgisayar arayüzü oluyorlar.
Garth ve Suri’ye göre bu, insan emeğinin yapay zekanın programlamasındaki boşluklar arasına yerleştirildiği işin gerçek akıbeti. Makineler şirketler tarafından emek sürecinin daha büyük bir bölümünü tekellerine almak üzere kullanıldıkça, yapay zekanın erişebildiği sınırlarda insan hizmetlerine ihtiyaç duyan yeni çalışma biçimleri ortaya çıkıyor. “Dolayısıyla, makinelerin çözebilecekleri ve çözemeyecekleri arasında sürekli hareket eden bir sınır var… Makineler giderek daha fazla sorunu çözdükçe, insan çabasının yerini almaktan ziyade onu artırmaya dönük ihtiyaçları belirlemeye devam ediyoruz,” diye yazıyorlar.
O halde otomasyon kitlesel işsizlik değil, yeni işler yaratacaktır ama bu yaratılan işleri isteyeceğimiz anlamına da gelmiyor.
Teknolojinin emek süreci üzerinde yönetsel kontrol sağlamak amacıyla kullanılması, bölünmüş işyeri ve dijital çağın ortaya çıkışından çok daha öncesine dayanıyor. Öyle olsa bile, bu gelişmeler yönetimsel kontrolü genişletmek için yeni araçlar sağlıyor. Harry Braverman Labor and Monopoly Capital: The Degradation of Work in the Twentieth Century (Emek ve Tekelci Sermaye: 20. Yüzyılda Emeğin Aşağılanması, 1974) adlı klasik çalışmasında 19. yüzyılın sonlarından itibaren firmaların “bilimsel yönetimi”, yani işçilerin bir görevi yerine getirirken bedensel hareketlerinin ve ritim ve zamanlama gibi diğer boyutlarının yakından gözlemlenmesini de içeren kapsamlı bir çalışmayı nasıl uyguladıklarını analiz ediyor. Bilimsel yönetim sayesinde, emek sürecinin dışarıdan sinoptik bir görünümü inşa ediliyor. Yönetim daha sonra süreci yeniden tasarlayabilir ve yukarıdan işgücüne dayatarak işi tamamen tanınmaz hale getirebiliyor. Emek kendi faaliyeti üzerindeki kontrolünü kaybediyor. Düşünce eylemden koparılıyor ve eylem bölünerek daha da küçük parçalara ayrılıyor. İşçinin kendisine gelince, o da işiyle birlikte alçaltılıyor, vasıfsızlaştırılıyor ve “makine terimleriyle insan görüşüne” göre yeniden yaratılıyor. Braverman şöyle özetliyor:
“Burada bütün iş operasyonu, en küçük hareketine kadar yönetim ve mühendislik kadroları tarafından kavramsallaştırılır, düzenlenir, ölçülür, eğitim ve performans standartlarıyla donatılı,; hepsi tamamen önceden yapılır. İnsan enstrümanları, makine kapasite spesifikasyonlarına pek benzemeyen spesifikasyonlara göre üretim makinelerine uyarlanır.”
Başka bir deyişle bilimsel yönetim altında, işçiler makineye uyduruluyor ve makinelerin kendilerine çok benzeyen bir şey haline getiriliyor. Bu, bir sonraki aşamanın temelini atıyor: bu makine benzeri insanın, bir zamanlar onun pratik bilgisinin nihai deposu haline gelen bilgisayarlar ve robotlar tarafından emek sürecinden uzaklaştırılmasına geliniyor. Evet, bu yöntemin bir sonucu olarak milyonlarca emekçi büro işleri ve diğer beyaz yakalı mesleklere gönderildi ama bu işler de —Braverman’ın 1974’te, sosyal teoride yaygın bir yer edinmeden çok önce ileri sürdüğü üzere— bilimsel yönetim tarafından proleterleştirilme sürecindeydi. Bilimsel yönetimin üretime kıyasla verimlilik kazanımlarının epifenomeni olan büro meslekleri, onun bir sonraki kurbanları haline geliyordu.
Braverman’ın emek sürecini parçalamak için teknolojinin kurumsal kullanımına ilişkin analizi, API’lerin kullanımını çarpıcı bir şekilde tanımlıyor. MTurk gibi platformlarda iş o kadar aşırı belirlenmiş ki, şirketler burada çalışan emekçileri sadece “müşteri” olarak görüyor. Örneğin Uber, sürücülerini “son kullanıcılar” olarak görüyor. Resmi belgelerde ve kamuya yapılan açıklamalarda Uber, bir taşımacılık hizmeti olduğu yönündeki her türlü imaya direnmek için kendisini bir “teknoloji” şirketi olarak tanımlamaya özen gösteriyor. Bu stratejik açıdan önemli, zira “teknolojinin” “yıkıcı” gücüne taparcasına inanan karar alıcılar ve düzenleyicileri şaşırtmanın yanı sıra, şirketin sürücülerini uygulamanın tüketicileri olarak tanımlamasına olanak tanıyor. Çalışanların, emekçilerin ya da işçilerin aksine son kullanıcılar, özellikle kanunsuz ve yağmacı bir şirket olan Uber’in hiçbir şey borçlu olmadığı şeyler.
Uber teknoloji kisvesi altında faaliyet göstermeseydi, bunların hiçbiri hukuki ya da sosyal olarak mümkün olmazdı. Bu teknoloji, sürücülerin statülerini ve haklarını azaltmak için özel olarak tasarlandı ve kullanıldı; sürücülerin becerileri o kadar yetersiz ki emeklerini “tüketimden” ayırt edilemez hale getiriyor. Bu, çalışma ilişkilerinin ve kimliğinin fıtratında çığır açan bir değişim. Uber’in ve API’ler gibi benzer platformların yükselişi, yönetimin maden emeğinin doğal gücünden geriye kalan çok az şeyi de elinden alma ve işçileri haklarından mahrum bırakma yönündeki bitmek bilmeyen çabalarında bir ilerlemeye işaret ediyor. Gördüğümüz gibi başarı, işçilerin makinelerden ayırt edilemez hale getirilmesine —ya da Garth ve Suri’nin deyimiyle algoritmadaki hayaletlere— bağlı.
