In de late jaren tachtig van de vorige eeuw, op een congres van de Nederlandse confectie-industrie, sprak een technologie-deskundige over de komst van de robot. Niet zo’n veredelde lasarm die we kenden uit de autoindustrie, nee, een allround gemechaniseerde coupeuse, die zelfstandig een volledig kledingstuk kan maken. Hij liet een video zien uit Japan, waar ze al zover waren. Een indrukwekkende, ingewikkelde machine in een smetteloze, tl-verlichte ruimte stikte in een paar minuten een jasje in elkaar. In de zaal klonk moedeloos gekreun. Zo’n overmacht, daar viel toch niet tegenop te concurreren?

Wat die congresgangers niet zagen was dat die video in verschillende delen was opgenomen. Van het ene shot op het andere was het jasje binnenstebuiten gekeerd, of een klos garen ineens van links naar rechts gesprongen. Het maken van die video had evengoed drie dagen geduurd kunnen hebben, waarbij een legertje monteurs telkens de volgende handeling voorbereidde, waarna de editor er een vloeiend, flitsend geheel van had geknipt. En die confectionairs maar denken: wij zijn kansloos. Maar ruim dertig jaar later is de confectierobot nog steeds een schim aan de horizon, zie bijvoorbeeld deze reportage van de Wall Street Journal.

Niet lang daarna bezocht ik een uitgeverij die een online encyclopedie had ontwikkeld. Thuis achter de pc tikte je een vraag in, en dan produceerde deze dekselse, alleswetende online encyclopedie het antwoord. Ten tijde van de presentatie waren nog niet alle technische obstakels genomen, zodat er uiteindelijk een team geformeerd werd van bedreven bladeraars die een paar kamers verderop snel een antwoord op de gestelde vraag opzochten en intikten.

Dit is geen vertederend verschijnsel uit de digitale prehistorie. Bij AI, artificiële intelligentie, de huidige frontlinie van de technologie, gebeurt het ook weer. In haar essay ‘Changing my Mind about AI, Universal Basic Income and the Value of Data’ vertelt mathemusician Vi Hart over een bedrijf dat zich toelegt op virtual reality (VR), dat claimde als eerste een algoritme te hebben ontwikkeld voor een moeilijke functie, iets dat Hart wiskundig gezien onwaarschijnlijk achtte. De ontwerpers hadden geen bevredigend antwoord op haar kritische vragen. Maanden later ontmoette zij bij toeval de medewerkster die achter de schermen het eigenlijke werk van dit niet-bestaande algoritme deed.

Een nieuwe, onzichtbare arbeidsmarkt van laagbetaalde thuiswerkers, die dit digitale stukswerk verrichten: de spookwerkers

Die uitgeverij en dat VR-bedrijf beschouwden dit bedrog ongetwijfeld als een leugentje om bestwil – nog éven en de computer had het echt zelf gekund. Waarschijnlijk is dat ook zo, maar er is ook altijd weer een nieuwe ambitie, net buiten handbereik, een nieuw probleem, dat alleen door een denkend mens kan worden opgelost. 

Dit wordt het ‘last mile problem’ genoemd. Je kunt distributie van goederen vergaand rationaliseren, maar die laatste kilometer, van het laatste pakhuis naar de voordeur van die ene klant, moet handmatig worden afgelegd. Bij automatisering geldt hetzelfde. Bijvoorbeeld: Uber heeft een legitimatie-algoritme voor zijn chauffeurs, maar dan heeft een chauffeur zijn baard laten staan. Het algoritme herkent hem niet meer. Dus gaat de kwestie naar een mens achter een beeldscherm, die even kijkt, nadenkt en de chauffeur valideert. Die mens kan duizend kilometer verderop zitten, thuis, achter zijn eigen computer, en krijgt voor zo’n verrichting een paar cent betaald.

Van zulke mensen zijn er inmiddels vele miljoenen, over de hele wereld. Een nieuwe, onzichtbare arbeidsmarkt van laagbetaalde thuiswerkers, die dit digitale stukswerk verrichten. De economen Mary L. Gray en Siddhart Suri noemen het ‘ghost work’, en schreven er een boek over.Spookwerkersrubriceren foto’s, tikken wetenschappelijke data in, zetten gesproken woord om in tekst, verifiëren locaties, plaatsen coördinaten op kaarten, modereren content, matchen gezichten, enzovoorts – net als de thuiswerkers aan het begin van de industriële revolutie de taken vervulden die niet gemechaniseerd konden worden, zoals knopen op confectie naaien. Gemiddeld verdient een spookwerker ongeveer 5 dollar per uur. Het wettelijk minimumloon in de VS is 7,25 dollar, maar dit is een nieuwe arbeidsvorm, waarvoor geen regels bestaan.

En dan zijn er natuurlijk de data waarvoor helemaal niets betaald wordt, data die u en ik aanmaken, elke dag, als wij een captcha invullen, een app gebruiken of zelfs alleen maar een beetje rondlopen met ons mobieltje op zak. Iedereen die op internet zit is in die zin een data-arbeider. Als er partijen waren die deze data van ons zouden willen kopen, zouden we ons wellicht bewust worden van de marktwaarde ervan, maar die zijn er niet, en de partij die ze afneemt hoeft ons er niet om te vragen. We hebben ze al weggegeven in terms of service die niemand leest.

De bedrijven die doen alsof onze data niets waard zijn, zijn dezelfde bedrijven die miljarden investeren om ervoor te zorgen dat wij ze blijven genereren, maar die discrepantie gaat schuil achter een retoriek van connecting, sharing en hosting. De belofte van comfort, maatwerk en persoonlijke aandacht, van interesse in wie je bent en wat je wilt. 

In de techwereld heerst het idee dat het last mile-probleem bij AI van tijdelijke aard is. Op een gegeven moment komt er een soort alchemische omslag, waarop AI-systemen zelf gaan leren en geen menselijke inbreng meer nodig hebben. Dan zullen de ghost workers ook overbodig zijn.

Ik heb vaak geschreven over het verschil tussen de overspannen verwachtingen waarmee nieuwe technologieën geïntroduceerd worden en wat daar in de praktijk van uitkomt. Het papierloze kantoor, de 3-daagse werkweek, foutloze spraakherkenning, die confectierobot, het kwam eraan maar arriveerde nooit. Ook bij AI zal de laatste kilometer waarschijnlijk altijd blijven bestaan. Anders dan veel mensen denken – ook omdat AI-ontwikkelaars het vaak suggereren – bedenkt een AI-systeem zelf niets. AI-systemen winnen het van menselijke doktoren bij het analyseren van kankercellen, niet niet omdat zij slimmer zijn maar omdat zij meer informatie kunnen combineren.

Data-arbeid is vergelijkbaar met huishoudelijk werk: het heeft economische waarde, het systeem kan niet zonder, maar betaalt er niet voor

Vi Hart beschrijft hoe zij in muziek gemaakt door een AI-systeem, altijd snippertjes herkent van de muziek waarmee dat systeem gevoed is, zoals je een vinger of een oog kunt herkennen in een collage. Ze citeert de kunstenaar en extended reality-onderzoeker M. Eifler, die laat zien dat postmoderne kunst en wetenschap vooral een zaak van combineren en recombineren is, van hiphop tot Instagram-art, van genetische manipulatie tot artificiële intelligentie; het is collage,  de herschikking van bestaande informatie.Wie vertrouwd is met de informatie die erin gestopt werd, herkent de snippers die eruit komen. Het kiezen en knippen van die snippers is mensenwerk.

Ghost work is geen tijdelijk overgangsverschijnsel, ghost work is een nieuwe arbeidsmarkt, die als zodanig herkend, erkend en georganiseerd moet worden, net als andere arbeidsmarkten. Of zoals de ondertitel van Ghost Work luidt: How to stop Silicon Valley from building a new global underclass. Data-arbeid is vergelijkbaar met huishoudelijk werk: het heeft economische waarde, het systeem kan niet zonder, maar betaalt er niet voor.

De vraag is hoe je voor die spookarbeid een gezonde markt creëert, die er een reële prijs voor betaalt. Individueel heeft een spookwerker geen enkele onderhandelingspositie. Om die te krijgen zullen zij zich moeten organiseren. Databonden, datacollectieven, datamakelaars, datacoöperaties, het zijn allemaal modellen waarmee je dat kunt proberen te bereiken. Een stap verder gaat het idee van een soort aandeelhouderschap: waarom zouden gebruikers niet kunnen delen in de winst van platforms waarvoor zij de data leveren?

De tech-elite zelf ziet een andere oplossing. Het vooruitzicht van een wereld zonder werkgelegenheid heeft nieuw leven geblazen in het idee van het basisinkomen, in Nederland onder andere gepropageerd door Rutger Bregman. Dit idee is ook populair in Silicon Valley. De tech-industrie kan straks 95 procent van alle banen overbodig gemaakt hebben, maar al die werklozen moeten natuurlijk wel Ubers blijven bestellen, films blijven kijken, smartphones blijven kopen en apps blijven gebruiken. Voilà: het basisinkomen. Alleen nog consumeren, nooit meer werken – althans, niet in de traditionele zin. De enige tegenprestatie is niet of nauwelijks betaalde data-arbeid.

Maar zo zal het niet gaan, betoogt Vi Hart in Changing my Mind etc. De laatste kilometer zal blijven bestaan, AI zal altijd menselijk geïnterpreteerde data nodig hebben, en, naarmate AI de wereld verovert, steeds meer. De nieuwe onderklasse van rechteloze, onderbetaalde spookwerkers blijft bestaan en wordt alleen maar groter. Dan worden wij allemaal spookwerkers, in ruil voor een basisinkomen, in dienst van de tech-industrie.

Het verdienmodel van big tech is gebaseerd op de toe-eigening van data en het onderbetalen van data-arbeid. Het basisinkomen zou dat verdienmodel alleen maar versterken. Het basisinkomen is geen afscheid van de bestaande kapitalistische verhoudingen, maar een modernisering daarvan. Geen wonder dat Silicon Valley dit pseudolinkse idee omarmt.