W tym tygodniu w podcaście Lock and Code…
Dla wielu Amerykanów wynagrodzenie to sprawa osobista, ale nowy model wypłat, który wykorzystuje ogromne ilości danych dotyczących pracowników, zmienia je w coś zupełnie innego: w wynagrodzenie spersonalizowane.
Dla coraz większej liczby pracowników w Ameryce kwota, jaką mogą spodziewać się otrzymać w danym dniu, tygodniu lub miesiącu, pozostaje dla nich nieznana. Mogą przepracować tyle samo godzin, co podczas poprzedniej zmiany. Mogą obsłużyć taką samą liczbę klientów. Mogą zrobić wszystko tak samo, jak to tylko możliwe, a mimo to otrzymać niższe wynagrodzenie niż inny pracownik na dokładnie tym samym stanowisku, a nawet niż oni sami w zeszłym tygodniu.
Mechanizm leżący u podstaw tej dysproporcji płacowej nazywa się algorytmiczną dyskryminacją płacową i choć termin ten może wydawać się nowy, jego zasady działania mogą brzmieć całkiem znajomo.
Algorytmiczna dyskryminacja płacowa odnosi się do zmiennych wynagrodzeń wypłacanych pracownikom kontraktowym przez duże firmy, takie jak Uber i Amazon. Podczas gdy wielu pracowników na świecie utrzymuje się z pensji, prowizji lub samodzielnie ustalanych stawek kontraktowych, sytuacja pracowników Ubera wygląda inaczej.
Tak samo jak Uber ustala, ile zapłacisz za przejazd na lotnisko, tak samo decyduje o zarobkach kierowców. A logika stojąca za tą decyzją jest nieprzejrzysta. Lokalizacja, natężenie ruchu, pora dnia i liczba kierowców na drogach – wszystkie te czynniki odgrywają pewną rolę, ale nie są decydujące. I tak samo jak Uber zachęca pasażerów błyskawicznymi promocjami lub cenami tak wysokimi, że być może zdecydujesz się przejść kilka przecznic w innym kierunku, aby zapłacić mniej, tak samo Uber motywuje kierowców premiami i wyzwaniami, sprawiając, że pozostają na trasie być może dłużej, niż zamierzali.
Ostatecznym skutkiem nie jest więc tylko nieprzewidywalne wynagrodzenie — może to być próba przewidywania i kontrolowania zachowań.
W swojej pracy z 2023 roku zatytułowanej„O algorytmicznej dyskryminacji płacowej” profesor prawa Veena Dubal rozmawiała z wieloma kierowcami Ubera, którzy porównali ten system do „kultury kasynowej” – wynagrodzenie jest nieprzewidywalne, ale szansa na „jackpot” – czyli po prostu dobrą zapłatę za jeden przejazd – wystarcza, by przekonać kierowców do pozostania w pracy, noc po nocy, godzina po godzinie.
Jak powiedział jeden z kierowców Dubalowi:
„To jak hazard! Kasyno zawsze wygrywa.”
Dzisiaj w podcaście „Lock and Code”, prowadzonym przez Davida Ruiza, rozmawiamy z Dubalem — profesorem prawa na Wydziale Prawa Uniwersytetu Kalifornijskiego w Irvine — o tym, jak działa algorytmiczna dyskryminacja płacowa, jakie dane wykorzystuje do funkcjonowania oraz jakie zagrożenie stanowi, rozprzestrzeniając się z sektora pracy dorywczej na wiele innych branż.
Włącz się dzisiaj, aby wysłuchać całej rozmowy.
Pokaż notatki i napisy końcowe:
Muzyka intro: „Spellbound” autorstwa Kevina MacLeoda (incompetech.com)
Na licencji Creative Commons: Attribution 4.0 License
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Muzyka outro: „Good God” autorstwa Wowa (unminus.com)
Słuchajcie —Malwarebytes tylko mówi o cyberbezpieczeństwie, ale także je zapewnia.
Chroń się przed atakami internetowymi, które zagrażają Twojej tożsamości, plikom, systemowi i bezpieczeństwu finansowemu, korzystającz naszejekskluzywnej oferty Malwarebytes Premium dla słuchaczy Lock and Code.
