داخل مستودعات أمازون: صحفية تكشف الثمن البشري الخفي لذكاء اصطناعي "فعّال"

تسع ساعات عمل متواصلة، ومراجعة تصل إلى 8000 مقطع فيديو أسبوعياً. عمال في كوستاريكا والهند يحدّقون في لقطات لأرفف أمازون، يتحققون مما إذا كانت أنظمة الكاميرات المدعومة بالذكاء الاصطناعي قد سجّلت بدقة ما وضعته الروبوتات والبشر عليها. هذا أحد أكثر المشاهد قسوة في كتاب "لسنا آلات" (We Are Not Machines)، العمل الجديد للصحفية سارة أوكونور من صحيفة "فايننشال تايمز"، الذي يفحص ما تفعله الأتمتة (Automation) فعلياً بالعاملين الذين يشاركون الآلات مساحة العمل.

أوكونور، التي عملت مراسلة في الصحيفة لقرابة عشرين عاماً، بنت كتابها حول عنوان بسيط لكنه لاذع. استعارته من احتجاج نظّمه عمال مناجم سويديون عام 1969، حملوا فيه لوحات كُتب عليها "Vi är ej maskiner" أي "لسنا آلات"، بعد أن أدخل صاحب العمل أساليب رقابة جديدة لتتبّع إنتاجهم تحت الأرض. وبعد أكثر من نصف قرن، ترى أوكونور أن التوتر الجوهري لم يختفِ، بل انتقل فقط إلى المستودعات ومراكز الاتصال، وإلى العمل الخفي في الخلفية الذي يحافظ على دقة أنظمة الذكاء الاصطناعي.

من يراقب الروبوتات، ومن يراقب المراقبين؟

يستند جزء كبير من تحقيق الكتاب إلى زيارة أوكونور لمركز تنفيذ الطلبات "إي إم إيه 4" (EMA4) التابع لأمازون في مدينة ساتون كولدفيلد بإنجلترا، حيث تتشارك الروبوتات والعمال البشر أرضية العمل في مهام انتقاء وتخزين المخزون. كثيراً ما يُقدَّم هذا الموقع كمثال نموذجي على التعاون الكفء بين الإنسان والآلة. لكن رواية أوكونور تعقّد هذه الصورة المثالية عندما تتتبع ما يحدث بعد أن تُنجز الروبوتات مهمتها: أنظمة الرؤية بالذكاء الاصطناعي (AI Vision Systems) التي ترصد الأرفف ليست قادرة على تصحيح أخطائها ذاتياً بشكل كامل، وما زالت نتائجها تحتاج إلى تحقق بشري.

هذا العمل التحققي جرى نقله إلى عمال عن بُعد في كوستاريكا والهند، يقضون نوباتهم في مراجعة آلاف مقاطع الفيديو لرصد الأخطاء التي تفوتها الخوارزميات (Algorithms). هذا التفصيل يعيد صياغة السردية الشائعة حول أتمتة المستودعات؛ فالروبوتات قد تقلّص بعض المهام الجسدية، لكنها في المقابل تولّد أشكالاً جديدة وأقل وضوحاً من العمل: مهام متكررة، قائمة على الشاشة، ومنفصلة إلى حد كبير عن العمال الذين صُمّمت هذه التقنية أصلاً لدعم وظائفهم.

سوق عمل يعاني بالفعل من الضغط

يأتي تحقيق أوكونور في وقت يشهد فيه سوق العمل البريطاني تباطؤاً ملحوظاً. فقد تراجعت الوظائف الشاغرة في يونيو إلى أدنى مستوى في خمس سنوات، وهي بيانات تستخدمها الكاتبة للقول إن الحديث عن الذكاء الاصطناعي والأتمتة لم يعد نظرياً أو مستقبلياً. وسواء كان هذا التراجع في الوظائف الشاغرة مرتبطاً مباشرة باعتماد الذكاء الاصطناعي أم لا، فإن أوكونور تعتبره دليلاً على أن سوق العمل يتكيّف بالفعل مع عالم تستحوذ فيه البرمجيات والروبوتات على نصيب أكبر من المهام التي كان يؤديها البشر تقليدياً.

الكتاب ليس رفضاً للأتمتة بذاتها. بل يضع يده على سؤال أعمق يتعلق بالكرامة: من يتحمل تكلفة جعل هذه الأنظمة تبدو سلسة بلا عيوب؟ وإلى أي مدى تبقى هذه التكلفة مرئية للمستهلكين والمدراء التنفيذيين؟ المقارنة باحتجاج عمال المناجم عام 1969 ليست عابرة، فتقنيات المراقبة، كما تشير أوكونور، أثارت الاستياء دائماً، ليس لأن العمال يعارضون الكفاءة، بل لأنهم يرفضون أن يُختزَلوا إلى مجرد "مدخلات" تراقبها الآلة، بدلاً من أن يكونوا شركاء تخدمهم.

بالنسبة لصناعة مشغولة بمقاييس أداء النماذج (Benchmarks) وسرعة النشر (Deployment Speed)، يذكّرنا تحقيق أوكونور بأن أنظمة الذكاء الاصطناعي ما زالت تعتمد بشكل كبير على العمل البشري لتعمل بشكل موثوق، وأن هذا العمل غالباً ما يكون الجزء الأقل حضوراً في النقاش حول سلسلة الإنتاج التقنية.