BÖLÜM 5
GELECEĞE YANSIMALARI

Gig Uygulamaları ve Ters-Sentorlar

Demokratik bir kamusal alan olma vasfını koruyamayan Twitter, bir milyarderin elinde basını sansürleme ve para kazanma aracına dönüştü. Uber’e çalışan şoförler, tedarik şirketlerine çalışan kuryeler ilk vaatlere göre kendi işlerinin, zamanlarının sahibi olacaklardı. Platform şirketlerinin ilk kurulduklarında sundukları avantajları dijital dünyanın nimetlerini kendilerine bükerek yok etmelerine çeşitli düzeylerde çok sayıda örnek verilebilir. Verilerini topladıkları işçileri ve kullanıcıları sürekli değişen bir algoritmanın elinde esir eden platform kapitalizminin bu eğilimini uzun süredir araştıran Cory Doctorow, şirketlerin bu güzergâhına “enshittification” (berbatlaştırma) adını veriyor. Kanada doğumlu blog ve bilimkurgu yazarı, dijital özgürleşme savunucusu Doctorow, bu yazısında işçi sınıfını algoritmalar eliyle yıkıma sürükleyen “berbatlaştırma” sürecinin anahatlarını özetliyor…

Berbatlaştırma (enshittification), dijital platformların kendi kendilerini yiyip yuttukları bir süreçtir: Önce son kullanıcıların önüne tatlıları sürerler. Kullanıcılar platforma bir defa kilitlendikten sonra, bu hoşluklar ellerinden alınır ve kullanıcılara mal tedarik eden ticari müşterilerin önüne konur. Bu ticari müşteriler de platforma bağlandıktan sonra, bu nimetler onların da elinden alınır ve platformun hissedarlarına yağdırılır.

Berbatlaştırma “dolandırıcılık”, “fiyat kırma” ya da “ücret hırsızlığı” gibi tabirleri bir başka şekilde ifade etmekten ibaret değil. Berbatlaştırma özü itibariyle sırtını dijital âleme yaslar, çünkü bütün bu nimetleri bunca insan arasında dolaştırmak ancak dijital işlemlerin sağladığı esneklikle mümkündür. Bakkal Jeff Bezos, Whole Foods’daki yumurta fiyatlarını etiket tabancalarıyla raflar arasında dolaşan bir patenli çocuk ordusu olmaksızın gereken hızla değiştiremez. Ama bakkal Jeff Bezos, Amazon Fresh’teki yumurtaların fiyatını sadece arayüzdeki bir butonun yardımıyla, burada yaptığını yine burada bozarak değiştirebilir.

Yapboz (twiddling), berbatlaştırmanın anahtarıdır: Böylece fiyatları, şartları ve teklifleri hızla değiştirip ayarlayabilirsiniz. Bul karayı al parayı oyunlarındaki gibi, el çabukluğu marifettir, gözü aldatır. Teknoloji tekelleri, demiryollarını ya da kömürü tekelleştiren Yaldızlı Çağ sosyopatlarından daha zeki değiller –onlar da tarihte kalmış bu canavarlarla aynı hilelere başvuruyor, ancak bunu daha hızlı ve bilgisayar marifetiyle yapıyorlar.

Rockefeller bir nakliye şirketini çökertmek istediğinde, parmağıyla bir fareye tıklayarak onunla aynı güzergâhtan geçen bir boru hattı döşeyemez, işi bittiğinde bu boruları yine bir tıkla ortadan kaldıramazdı. Bezos, kendisini Amazon’a satmayı reddeden diapers.com‘u iflas ettirmek istediğinde, sadece slider’da bir kaydırma yaptı, sırf bu hareketle Amazon’da çocuk bezleri maliyetin altında satılmaya başlandı. Amazon üç ay içinde 100 milyon Dolar kaybetti, diapers.com iflas etti ve her bir yatırımcı Amazon’la rekabetin kaybettiren bir bahis olduğunu öğrendi.

Yapbozun gücü buradadır –ancak bu işlem, iki ucu keskin bir bıçaktır. Dijital işletmelerdeki esneklik varsayımsal olarak işçilerin ve kullanıcıların da elinde mevcuttur. Bilet fiyatlarını yapıp yapıp bozmaya havayolu şirketleri öncülük etti ve bu da doğal olarak karşı tarafın yapbozlarına yol açtı, bilet fiyatlarının ne zaman en ucuz seviyeye geleceğini öngörmek için havayolu şirketlerinin sitelerini tarayan karşılaştırmalı alışveriş siteleri açıldı.

Havayolu şirketleri –tüm kötü niyetli işletmeler gibi– bu duruma müsamaha göstermeyi reddetti. Butonlarını istedikleri kadar evirip çevirmeye, yapıp bozmaya onların hakkı vardı –gerçekten de o butonları kurcalamadan duramıyorlardı– ama biz kendi yapbozlarımızla karşı durmaya çalıştığımızda, bu yapılan “iş modeline yönelik ağır ihlal” sayılıyordu ve havayolu şirketleri dava açıyordu… Ve daha da açıyorlardı

“Fikri mülkiyet” ve karşı-yapbozlar

Berbatlaştırma sınırsız yapboza (platformlar tarafından) ve karşı-yapboz için genel bir yasağa (platform kullanıcıları açısından) dayanır. Berbatlaştırma, yemin farklı kullanıcı grupları önünde gezdirildiği ve yeme atıldıklarında oltanın çabucak geri çekildiği bir balık tutma şeklidir. Yapboz işleri berbatlaştırmayı yapanın oltasına esneklik kazandırır, karşı-yapboz yasağı ise platform kullanıcılarını hantallaştırır, böylece yeme yönelik hamlelerinde hep biraz hantal kalırlar.

Platformlarda öfkeye yol açan sadece son kullanıcıların elinden çıkan yapboz işleri değil onların gazabını daha da çeken bir şey varsa, o da iş yaptıkları kullanıcıların yapbozlara cüret etmesidir. Para uygulamasını ele alalım mesela. Para, Doordash için çalışan sürücülerin teklif edilen ücretleri işi kabul etmeden önce incelemek için kullandıkları bir aplikasyon –Doordash’in çalışanlarından gizlediği bir bilgiydi bu. Doordash Para‘ya acımasızca saldırdı, ne kadar kazanacaklarının bilgisini işi yapmadan önce sürücülere vererek Para’nın yasaları ihlal ettiğini söylüyorlardı…

Peki hangi yasa? Al birini vur ötekine. “IP”nin (intellectual property, fikri mülkiyet) modern anlamı “rakiplerimi, rekabet sürecini veya müşterilerimi denetim altına almam için kanunu kitabına uydurmamı sağlayan herhangi bir yasa”dır. Platformlar, ihlal önleme yasası, patent, telif hakkı, sözleşme, siber güvenlik ve diğer yasal sistemlerin bir harmanını kullanarak rakiplerini İş Modeline Yönelik İhlal suçlamasıyla kapattırmalarına olanak tanıyan bir kurallar silsilesi örüyorlar.

Berbatlaştırma sınırsız yapboza (platformlar tarafından) ve karşı-yapboz için genel bir yasağa (platform kullanıcıları açısından) dayanır. Berbatlaştırma, yemin farklı kullanıcı grupları önünde gezdirildiği ve yeme atıldıklarında oltanın çabucak geri çekildiği bir balık tutma şeklidir. Yapboz işleri berbatlaştırmayı yapanın oltasına esneklik kazandırır, karşı-yapboz yasağı ise platform kullanıcılarını hantallaştırır, böylece yeme yönelik hamlelerinde hep biraz hantal kalırlar.

Yapbozun etkisini “gig ekonomisi”nden daha iyi hiçbir yerde göremeyiz –burada işçiler yanlış bir biçimde bağımsız yükleniciler diye sınıflandırılmışlardır ve her hareketlerini en ince ayrıntılara kadar kodlayan bir uygulama için çalıştırılırlar. Patronunuz bir uygulama olduğunda, bilmenize izin verilmeyen birtakım kuralları ihlal ettiğiniz için ücretinizi kesen bir işverenle çalışıyorsunuz demektir –ve bu kuralları öğrenme çabalarınız, kuralları sizin bunları öğrenebileceğinizden daha hızlı değiştiren sonsuz arkaplan yapbozlarıyla sürekli olarak akamete uğratılır.

Teknolojiyle ilgili her meselede olduğu gibi, sorun bizatihi yapbozun kendisi değildir –mesele kimin neyi yaptığı, kimin nasıl bozulduğudur. Dijital araçlarla donanmış bir işçi gig işverenlerini birbirine düşürebilir ve emeklerinin bedelini vermeye onları zorlayabilir; az ödemeli işleri otomatikman reddeden kooperatifleri diğer işçilerle birlikte kurabilirler ve güç skalasını patronlardan işçilere kaydırmak için örgütlenmek amacıyla dijital araçları kullanabilirler.

Algoritmik ücret ayrımcılığı ve ters-sentorlar

Bir sentor ile ters-sentor arasındaki fark, hayatınızı daha iyi hale getiren bir makine ile patronunuz daha da zenginleşsin diye hayatınızı kötüleştiren bir makine arasındaki farktır. Ters-sentorizm, XXI. yüzyılın Taylorizme, beyaz önlüklü “uzmanların” işçileri parmak uçlarına kadar aşağılandıkları bir koreografiye tabi tuttuğu bu sahte bilime cevabıdır.

Ters-sentorları ele alalım. Yapay zeka aramalarına göre “sentor”, bir makine tarafından desteklenen, böylece ikisi ayrı ayrı yapabileceklerinden daha fazlasını yapan bir insandır. Örneğin bir satranç ustası ve bir satranç programı birlikte, her ikisinin de ayrı ayrı oynayabileceğinden daha iyi bir oyun oynayabilir. Ters-sentor ise bir insan tarafından desteklenen bir makinedir, idare makinededir, insan etten ibaret bir kukladır.

Amazon depo işçilerini düşünün mesela, ellerinin nerede durması gerektiğini sürekli vızıldayarak dikte eden dokunsal ve konum farkındalıklı bileklikler takarlar veya Amazon sürücüleri: “Yanlış” yöne bakan sürücüleri cezalandırmak için göz hareketleri aralıksız takip edilir.

Bir sentor ile ters-sentor arasındaki fark, hayatınızı daha iyi hale getiren bir makine ile patronunuz daha da zenginleşsin diye hayatınızı kötüleştiren bir makine arasındaki farktır. Ters-sentorizm, XXI. yüzyılın Taylorizme, beyaz önlüklü “uzmanların” işçileri parmak uçlarına kadar aşağılandıkları bir koreografiye tabi tuttuğu bu sahte bilime cevabıdır.

Ters-sentorizm depolarda ve şirketlerin başka tesislerinde doğmuş olsa da, gig işçiliği bunun işçilerin evlerine ve arabalarına sıçramasına sebep oldu. XXI. yüzyıl küçük ölçekli üretime –işçilerin bir zamanlar patronlarından uzakta ve dolayısıyla onların kontrolü dışında çalıştığı bir üretim biçimine– dönüşe tanıklık etti ama evden çalışmanın önceleri vaat ettiği özerklik ve saygınlıktan mahrum bırakarak.

Evlerindeki, arabalarındaki işçilerin uzaktan izlenmesine olanak tanıyan patron yazılımlarının yükselişi ve yaygınlaşması, “evden çalışmayı” “işte yaşamaya” dönüştürdü. Ters-sentorlar şimdi artık “tavuklaştırılabilirler” –Papa’nın “Yeni Dünya”yı paylaştırdığı gibi ülkeyi paylaşan üç büyük kanatlı hayvan işleyicisinden birine ya da diğerine piliçlerini satmak durumunda kalan kümes hayvanı yetiştiricilerinin nasıl benzersiz bir şekilde sömürüldüğünü anlatan bir çalışma ekonomisi terimi.

Tavuklaştırılmış bir ters-sentorun işi zordur: Patronlarına para kazandırmaya kullandıkları makineler için ödeme yapmaları gerekir, yapıp ettiklerini kontrol eden uygulamanın emirlerine itaat etmek durumundadırlar ve geleneksel bir işçinin yararlanabileceği güvencelerin hepsinden mahrum bırakılırlar, hatta daha iyi bir ücret pazarlığı yapmak için yapboz işlemlerine imkân veren dijital özyardım tedbirlerini geliştirmek bile onlara yasak edilmiştir.

Tüm bunlar, algoritmik ücret ayrımcılığı adı verilen ve aynı işi aynı koşullar altında yapan iki işçinin bu iş için radikal biçimde farklı ödemeler alacağı bir fenomene zemin hazırlar. Bu ödemeleri arkaplanda sürekli ayarlayan algoritma bir işçinin ödeme almaksızın çalışmaya uygun halde beklemesine yetecek asgari tutarı tahmin etmeye çalışır ve gelen işleri alacak yeterli sayıda işçisinin mevcut olduğunu garanti altına alır.

Kâbuslarımızın robot efendileri

Algoritma, tekil sürücüler hakkında rızaları olmadan derlenmiş dosyalarla genel nüfus ölçeğindeki verileri bir araya getirir; amacı, sürücü saati kapayıp kendini başka bir işe kaptırmasın diye, işçileri iş gelsin diye ödeme almaksızın bekler halde tutmakla sürücünün belli bir işi kabul etmek için ihtiyaç duyduğu miktar arasında bir denge tutturmaktır.

Bu fenomen –ve buna yönelik önerilen siyasal ve emekten yana çözümler– San Francisco Üniversitesi Hukuk Fakültesi’nde öğretim görevlisi Veena Dubal’in mükemmel makalesi “On Algorithmic Wage Discrimination”da ustalıkla analiz edilmişti.

Dubal, bitimsiz, kendi kendini idare eden yapbozların gig şirketlerinin işçilere daha az, kendilerine daha fazla pay ayırmasını nasıl kolaylaştırdığını açıklamak için ampirik, Uber sürücülerinin ve diğer gig işçilerinin etnografik anlatımlarına başvuruyor. Dubal’in araştırması üzerine LA Times’da yayınladığı makalesinde @brianmerchant@mastodon.social’ın ortaya koyduğu gibi, ödeme algoritmasının amacı, ödemeler adil olmadığında sürücülerin araç kullanmaya devam etmesini sağlamak için verili bir sürücünün ne sıklıkta adil ödeme alması gerektiğini tahmin etmektir.

Algoritma, tekil sürücüler hakkında rızaları olmadan derlenmiş dosyalarla genel nüfus ölçeğindeki verileri bir araya getirir; amacı, sürücü saati kapayıp kendini başka bir işe kaptırmasın diye, işçileri iş gelsin diye ödeme almaksızın bekler halde tutmakla sürücünün belli bir işi kabul etmek için ihtiyaç duyduğu miktar arasında bir denge tutturmaktır.

Bu iş nasıl oluyor, bir bakalım. The Rideshare Guy yazarı Sergio Avedian, ikisi de Uber için araç kullanan iki kardeşle bir deney yaptı; biri Tesla kullanıyordu ve aralıklı olarak işe çıkıyordu, diğer kardeş ise hibrit bir sedan kiralamıştı ve aracına sık biniyordu. Kardeşlerin hemen yanında oturan Avedian, Tesla kullanan kardeşin her bir iş için nasıl daha yüksek teklif aldığını gözler önüne serdi.

Uber, aralıklı çalışan sürücüleri sık çalışan sürücüler haline getirmek istiyor. Sürücü sayısının artması halinde Uber’in cebinden ayrıca para çıkmıyor, çünkü sürücülere ancak araçta yolcu varsa ödeme yapıyor. Sürücülerin çağrı hattında kalması –ama boşta olmaları– Uber için kapasite marjını korumanın maliyetini çalışanlarına kaydırmanın bir yoludur.

Daha da beteri, bu türden bir ücret ayrımcılığı devasa veri setlerine dayandığı için, bu veriler paketlenebilir, satın alınabilir, diğer uygulamalara ve sözleşmeli şirketlere satılabilir –verilerimizin ve üretkenliğimize dair kayıtların bizi takip ettiği, en yüksek üretkenliğe götüren sonuçlar için bizi durmaksızın sömürmeye çalışan algoritmalara karşı savunmasız hale geldiğimiz kasvetli bir geleceğin işaretleri.

Dahası, Uber’in müşterilerinden aldığı ücreti çalışanlarına yaptığı ödemeler belirlemiyor. Uber’in ürün müdürünün söylediği gibi: Uber, “müşteri gruplarının bir yolculuk için kaç para ödemeye hazır olduklarını tahmin etmek için otomatik öğrenme tekniklerini kullanıyor. Uber, hizmeti kullananların günün belirli bir saatinde belirli bir rota için daha yüksek fiyat ödeme eğilimini hesaplıyor. Örneğin, varsıl bir mahalleden başka bir lüks semte seyahat eden bir kişiden, talep sayısı, trafik yoğunluğu ve mesafe aynı olsa bile, şehrin daha yoksul bir bölgesine giden bir başka kişiye nazaran daha fazla ödeme yapması istenebilir.”

Uber yaptığı işi eskiden yalnızca bir arz-talep eşleştirme sistemi olarak tanımlıyordu; yolculuk talebindeki artış fiyatlandırmadaki dalgalanmayı tetikliyordu, bu da sürücülere cazip geliyor ve talebi karşılamaya yarıyordu. Bugün işler böyle yürümüyor, zaten daha önce böyle olup olmadığı da belli değil. Bugün, bir işi kabul etmeden önce –yolcunun ödeyeceği miktarı ve kazanmak için daha ne kadar çalışması gerektiğini karşılaştırmak için– Uber uygulamasının yolcu versiyonuna başvuran bir sürücü uygulamadan atılıyor ve daha fazla iş yapması engelleniyor.

Dalgalanma (surging), öte yandan, sürücüler üzerinde yapboz uygulamanın bir başka yolu haline geldi. Dubal’in deneklerinden biri olan Derrick, Uber’in sürücüleri havalimanlarına çekmek için nasıl sahte dalgalara başvurduğunu anlatıyor: “Havaalanına gidiyorsunuz, park yeri dolmaya başladığında dalgalanma hareketi ortadan kalkıyor.” Diğer sürücüler ise sahte dalgalanmaları duyurmak için grup sohbetlerini nasıl kullandıklarını aktarıyor: “Marinadayım. Burası ölü. Sahte dalgalanma.”

Bu tam anlamıyla bir yapbozdur. Yapboz, oyunlaşmayı kumarlaşmaya dönüştürür, burada emeğiniz size hileli bir kumarhanenin rulet çarkında bir tur satın alır. Belirli sayıda yolculuk yapıldığında verilen 100 Dolarlık bonusu kazanmak için uygunluk durumunu iki katına çıkaran Melissa adında bir sürücü Dubal’e şöyle diyordu: “Bonusa yaklaştığınızda işler daha seyrek gelmeye başlıyor…. Mantıklı aslında. Ödeme yapmak zorunda kalmadan orada öylece duran bir işgücü fazlasına sahip olduklarında ellerinden böyle şeyler tabii gelir.”

Nerede bir ters-sentor görürseniz, orada bu türden bir kumarlaştırma vardır; kurallar sürekli yapıp bozulur ki kasa daima kazansın. Sözleşmeli bir Amazon ters-sentorunun Motherboard’dan Lauren Gurley’e söylediği gibi; “Amazon bu kameraları sözde işgücü güvenliğinden emin olmak için kullanıyor ama aslında bunlar sayesinde kargo şirketlerine ödeme yapmaktan kaçıyorlar.”

Algoritmik ücret ayrımcılığı kâbuslarımızın robot efendisidir: Onun işi durmaksızın zayıf noktaları aramak ve onları kanırtmaktır. Sürücüler kendilerini “karıncalar” (her işi alan sürücüler) ve “toplayıcılar” (yüksek ücretli işleri seçen sürücüler) olarak ikiye ayırır. Algoritmanın görevi, bu toplayıcıları uygulamaya bağımlı karıncalara dönüştürme umuduyla, karıncaların değil, toplayıcıların kıyak işleri almasını sağlamaktır.

Panayırda oyuncak ayı kazanmak

Karnavalcıların işi dev oyuncak ayılar dağıtmak değildir –bu hile hurda olayları onlar için daha ziyade bir yatırımdır. Bütün gün yolun ortasında taşıması için bir hedef kişinin eline dev bir oyuncak ayı tutuşturmak, diğer hedef kişileri sepete üç top atmaya ve kendi oyuncak ayılarını kazanmaya ikna etmekte tayin edici bir rol üstlenir.

Berbatlaştırma üzerine çalışmalarımda buna “oyuncak ayı” hilesi adını veriyorum. Her panayırda, elinde “kazandığı” dev bir oyuncak ayıyı taşıyan bir sersem garibana rastgelirsiniz. Ama kazanmamışlardır ki onu –bunu üç topu meyve sepetine isabet ettirerek becermemişlerdir. 

Doğrusu, hileli oyunu yöneten tezgâhtar ya topları sepetten dışarı atan “makası” çalıştırmamayı seçmiştir… Ya da oyun eğer “dürüst” ise (yani önceden ayarlanmış değil de kazanılması büsbütün imkânsızsa), işletmeci reddedilemeyecek kadar iyi bir teklifte bulunacaktır: “Bir topu delikten geçirin, bu anahtarlık sizindir. İki anahtarlık kazanırsanız, onları bu dev oyuncak ayıyla takas edebilirsiniz.”

Karnavalcıların işi dev oyuncak ayılar dağıtmak değildir –bu hile hurda olayları onlar için daha ziyade bir yatırımdır. Bütün gün yolun ortasında taşıması için bir hedef kişinin eline dev bir oyuncak ayı tutuşturmak, diğer hedef kişileri sepete üç top atmaya ve kendi oyuncak ayılarını kazanmaya ikna etmekte tayin edici bir rol üstlenir.

Aynı şekilde, Uber gibi platformlar da, karıncaları işten işe koşturmanın bir yolu olarak, ayrıca toplayıcıların Uber teklifleriyle mukayese edebilecekleri her ne işleri varsa bırakmaya ikna olmaları için dev oyuncak ayıları toplayıcılara dağıtırlar, bundan sonra zaten onlar da karıncalara dönüştürülebilecektir.

Dubal, Bay Area’da Uber için şoförlük yapan Suriyeli mülteci Adil’in deneyimini aktarıyor. Toplayıcı iş arkadaşları ne kadar kazandıklarını ekran görüntüleriyle ona göstermişler. Bu pastadan bir dilim almaya azmeden Adil, San Francisco’ya iki saat yol giderek, üç gün aralıksız araç kullanarak, arabasında uyuyarak ve haftada sadece bir gününü ailesiyle geçirerek örnek bir karınca haline gelir. Algoritma, Adil’in çalışmaya ihtiyacı olduğunu fark eder, bu yüzden ona daha az ödeme yapar.

Adil, sistemin öngördüğü şekilde, daha fazla sürüş yaparak yanıt verir: “Arkadaşlarım başarıyor, ben de deniyorum, belki ben de bir yolunu bulurum. Güvenli bir iş değil, başkalarının bunu nasıl becerdiğini bilmiyorum. Ben nasıl yapıyorum, onu da bilmiyorum ama buna mecburum. Yani, başka bir seçenek göremiyorum. Başka bir şey bulsam, oh be derim, dakikasında bırakırım. Çok sabırlı bir insanımdır, bu yüzden dayanabiliyorum.”

Bir başka sürücü, Diego, Dubal’e oyuncak ayıları kazananların “uygulamada iyi olduklarını” zannetme tuzağına nasıl düştüklerini anlatıyor: “Ne zaman iyi paralı, ballı bir iş gelse, herkese nispet yaparlar ve uygulamayı kullanmayı bilmediğinizi söylerler. Bence belli çalışanlara nokta atış ödemeler yapan gizli halkla ilişkiler kampanyaları yürütülüyor, bunlar da her şeyi kendilerinin başardığını sanıyor.”

Yapbozun gücü işte burada yatar: Platformların yönetim birimleri dijital araçların sunduğu esnekliğin tüm imkânlarını ceplerine istifleyerek binlerce çalışanı oyalayıp kandıran sentorlara dönüşebilirken, işçiler de çeşitli uygulamalar tarafından kuklalaştırılan ters-sentorlara dönüşür.

Ayrımcılıkta otomasyon ve zombilerin teknolojisi

Sistematik olarak kadınlara erkeklerden ya da siyahlara beyazlardan daha az ücret ödeyen bir işveren cezai ve hukuki yaptırımlara maruz kalabilir. Ancak bir algoritma iş bulma beklentisi düşük olanların daha fazla sürüş yaptığını ve dolayısıyla daha düşük ücretleri kabul edebileceklerini fark ederse, buna olsa olsa “optimizasyon” derler, ırkçılık veya cinsiyetçilik değil.

Adil’in de gösterdiği gibi, hangi işçilere düşük ücret verebileceğini anlaması için algoritmanın çok karmaşık olması gerekmiyor. Sistem, resmi olarak yasadışı olan, ancak dijitalleşmenin sis perdesiyle maskelenen ırk ve cinsiyet ayrımcılığı türünden bir ayrımcılığı otomatik hale getiriyor. Sistematik olarak kadınlara erkeklerden ya da siyahlara beyazlardan daha az ücret ödeyen bir işveren cezai ve hukuki yaptırımlara maruz kalabilir. Ancak bir algoritma iş bulma beklentisi düşük olanların daha fazla sürüş yaptığını ve dolayısıyla daha düşük ücretleri kabul edebileceklerini fark ederse, buna olsa olsa “optimizasyon” derler, ırkçılık veya cinsiyetçilik değil.

Yapay zeka balonunu anlamanın anahtarı burada: Çokuluslu bankaların mezar kazıcıları “yapay zeka” için 13 trilyon Dolarlık pazar öngördüklerinde kastettikleri şey, dijital araçların 13 trilyon Dolarlık değeri işçilerden ve tüketicilerden hissedarlara aktarırken yapbozlara ve diğer ücret bastırma tekniklerine hız kazandıracağıdır.

Amerikan sermaye lobisi ücretleri düşürme hedefine amansızca odaklanmış durumda. “Gig işçiliği” de dahil olmak üzere “serbest ticaret”, “çalışma hakkı” gibi “işçilere daha az ödeme yapmak” için kullanılan şifreli kelimelerin ardında bu itici güç yatar. Teknoloji işçileri uzun süre kendilerini bu mücadelenin üstünde, emek sömürüsünden muaf gördüler, çünkü kendi kendine yeten asil bir meslekleri olduğunu düşünüyorlardı.

Ancak, geniş ölçekli hisse senedi geri alımlarının hemen ardından gelen teknoloji işçilerini toplu halde işten çıkarma salgını, teknoloji patronlarının da tıpkı diğerleri gibi olduğunu gösterdi: Ellerinden geldiği kadar azını ödemeye niyetliler, fazlasını değil. Teknoloji patronları pazardaki hakimiyetlerinden ve müşterilerinin kendilerine olan bağlılığından o kadar memnunlar ki inşa ettikleri sistemlerin kendi kendini yalayan dondurma külahları gibi, bir yöneticinin bile kullanabileceği kadar basit olduğuna iman ederek yüz binlerce kalifiye işçiyi işten çıkarmaktan mutluluk duyuyorlar –artık Morlock’lara ihtiyaç kalmamışçasına.

Teknoloji çalışanlarının işten çıkarılması en sarih halinde teknoloji çalışanlarının moraline yönelik topyekûn bir savaş olarak anlaşılabilir, çünkü bu moral teknoloji çalışanlarının özgüvenlerinin ve dolayısıyla emeklerinin yarattığı değerden daha fazla pay edinme taleplerinin kaynağıdır. Teknoloji alanında bugünkü tenkisatın şablonu, bu alanda önceki işten çıkarmalardan çok farklıdır: Bugün işten çıkarmalar aylara yayılıyor, duyurulduktan uzun süre sonra vuku buluyor ve işten çıkarılan teknoloji çalışanına kıdem tazminatı yerine çıkarılma sonrası bir aylık ücretli çalışma teklif edilmesi gayet muhtemel. 

Bu da teknoloji firmalarının artık yaşayan ölülerle, işten çıkarılan, ancak kalan işçilerin başının üzerinde işten çıkarılma tehdidi dolaşırken bile aylarca ofise gelmesi gereken işçilerle dolu olduğu anlamına geliyor. Onlarca yıllık hizmetinin ardından yakın zamanda Microsoft’tan çıkarılan eski bir arkadaşımın bana yazdığı gibi, bu “teknoloji çalışanlarını dize getirme ve (bir zamanlar?) sahip olduğumuz işler için güzelce şükretmemizi sağlama yolunda yeni bir mihenk taşı.”

Ters-sentorlar ve karşı-yapbozlar

Veri kooperatifleri “veri ihracının, işçilere haklarının verilmesini gerektiren kaçınılmaz bir emek biçimi olduğu” önermesinden yola çıkıyor. Bu da karşılığı ödendiği takdirde iş başında gözetlenmeyi işçiler açısından kabul edilebilir kılıyor. Ancak kooperatifler sendika değildir, bu veriler için adil bir fiyat pazarlığı yapma güçleri yoktur, ayrıca kooperatiflerin kendileri de verileri “depolamak, ayıklamak ve anlamak için” geniş kaynaklardan yoksundur.

Dubal analizden fazlasıyla, eylemle de ilgileniyor. Bütün bu istismarı sineye çekmeyen gig işçilerinin halihazırda uyguladığı taktikleri inceliyor. Birleşik Krallık ve Avrupa Birliği’nde Worker Info Exchange ve App Drivers and Couriers Union aracılığıyla örgütlenen işçiler, GDPR’yi (General Data Protection Regulation –AB’nin gizlilik yasası) kullanarak “algoritmik şeffaflık” ve verilerine erişim talep ediyor. California’da sürücüler CCPA’deki (California Consumer Privacy Act –eyalet gizlilik yasası) benzer hükümleri kullanarak aynı şeyi yapmayı umuyor.

Bu çabalar meyvelerini verdi. Louis Hyman liderliğindeki Cornell Üniversitesi iktisatçıları Uber sürücülerinin saatte ortalama 23 Dolar kazandığını iddia eden (masrafları Uber tarafından karşılanan) bir araştırma yayınladıklarında, bu çabaların sonucunda elde edilen veriler Uber sürücülerinin gerçek ortalama ücretinin 9.74 Dolar olduğunu ortaya koydu. California’da daha sonra yapılan araştırmalar, Uber sürücülerinin gelirinin, gig şirketlerinin geçmesi için 225 milyon Dolar harcadığı, ancak dikkatsiz bir taslak hatası nedeniyle iptal edilen, işçiyi yanlış bir biçimde sınıflamaya sokan Prop 22 yasasının kabul edilmesinden sonra saatte 6.22 Dolara düştüğünü ortaya çıkardı.

Ancak Dubal, veri kooperatiflerinin ve şeffaflığın dönüştürücü bir farklılık yaratacağı ve işçinin iktidarını gerçekten kuracağı konusunda kuşkulu. Algoritmanın nasıl çalıştığını bilmek faydalıdır, ancak bu konuda bir şey yapabileceğiniz anlamına gelmez, çünkü platform sahipleri butonlarını kurcalamaya devam edebilir, hileli slot makinelerindeki ödeme programını yapıp yapıp bozabilirler.

Veri kooperatifleri “veri ihracının, işçilere haklarının verilmesini gerektiren kaçınılmaz bir emek biçimi olduğu” önermesinden yola çıkıyor. Bu da karşılığı ödendiği takdirde iş başında gözetlenmeyi işçiler açısından kabul edilebilir kılıyor. Ancak kooperatifler sendika değildir, bu veriler için adil bir fiyat pazarlığı yapma güçleri yoktur, ayrıca kooperatiflerin kendileri de verileri “depolamak, ayıklamak ve anlamak için” geniş kaynaklardan yoksundur.

Kooperatifler ayrıca üyeleri üzerinden elde edilen verilerin gerçek değerini anlamlandırmak için de elverişsiz bir pozisyondadır: “Çalışanlar, toplanan verilerin toplumsal düzeyde başkalarının haklarını ihlal edip etmeyeceğini veya kendi üzerlerindeki toplumsal baskıları arttırıp arttırmayacağını bilemezler.”

Bunun yerine Dubal, algoritmik ücret ayrımcılığına kesin ve ertelenemez bir yasak getirilmesini istiyor. İstiyor ki yasadışı hale getirilsin. Eğer şirketler değişken ücret sistemleri yoluyla işçilerin davranışlarını kontrol etmek için kumar mekanizmalarını kullanamaz hale gelirse, işçilerine bir istihdam modeline binaen öngörülebilir ücretler öderken bir yandan da işgücünü esnek kılmanın başka yollarını bulmak durumunda kalacaklardır. Dijital olarak belirlenen değişken ücret sistemleri aracılığıyla ücretleri yönetemediği takdirde, şirketin algoritmik yönetime başvurma olasılığı daha düşüktür.

Başka bir deyişle, platformların yaptığı yapbozları piyasa araçlarını kullanarak kısıtlamak yerine, Dubal sadece belirli türdeki yapbozları yasadışı hale getirmek istiyor. Bu, hukuk biliminde giderek yükselen bir eğilim. Örneğin iktisatçı Ramsi Woodcock, fiyatlardaki dalgalanmaların Sherman Yasası’nın 1. bölümünün başlı başına bir ihlali olarak yasaklanmasını önerdi.

Benzer şekilde Dubal, algoritmik ücret ayrımcılığının bir başka anti-tröst yasasını ihlal ettiğini öne sürüyor: “Satıcıların birbirine rakip alıcılardan aynı mal için farklı fiyatlar talep etmesini yasaklayan” Robinson-Patman Yasası. Robinson-Patman uygulaması Reagan döneminde etkin bir şekilde durduruldu ve Walmart’ın yükselişi gibi bir dizi patolojik duruma yol açtı.

Dubal’in hukuki muhakemesini ve argümanını gerçekten çok beğendim, buna karşı-yapbozu yeniden canlandırma çağrısını eklemek isterim: Halihazırda kendilerini kontrol eden uygulamalar üzerinde tersine mühendislik yapmak, onları düzenlemek ve kontrol etmek isteyen işçilerin yoluna çıkan yasaları yeniden düzenlemek. Çatışmalı müşterek çalışma (diğer adıyla rekabetçi uyumluluk ya da comcom –competitive compatibility) dijital Taylorizm çağında işçinin iktidarını inşa etmek için kilit bir araçtır.

Bunun nasıl işlediğini görmek için, işçilerin Avrupalı ve Amerikalı kuzenlerini geride bıraktığı diğer olay mahallerine bakabiliriz, örneğin gig şirketlerinin kullanmalarını beklediği uygulamaları geçersiz kılmalarını sağlayan bir dizi “tuyul uygulaması” üretmek için gig işçilerinin ve zanaatkârların işbirliği yaptığı Endonezya’ya.

Örneğin, araç çağırma şirketleri, istasyonun etrafını dolaşmayan bir sürücüye tren istasyonundan iş vermezler –bu da bir tren istasyona ulaştıktan sonraki sıkışık anlarda inanılmaz derecede tehlikeli bir şeydir. Bir tuyul uygulaması, yakın bir yere park eden sürücünün telefonunun GPS ayarını araç çağırma şirketine yönlendirerek istasyonun hemen önündeymiş gibi görünmesini sağlar.

İdeal bir dünyada bu işçilerin bir sendikası olurdu ve uygulamanın işlevselliği konusunda patronlarını zorlayabilirlerdi. Ancak işçiler ideal bir dünyayı beklemek zorunda değiller: Sadece yarın değil, bugün de reçele ihtiyaçları var. Tuyul uygulamaları ve Para gibi işçilerin daha iyi çalışma koşulları altında daha fazla para kazanmalarını sağlayan uygulamalar sendikalaşma ve işverenlerin bir hale yola sokulması için bir başlangıçtır ama bunların yerine geçmez.

İşverenler, işçilerin eline mecbur kaldıklarından bir gıdım fazla güçlendirmeyecektir. Sadece sendikalı çalışanların tabi olduğu yönetmelikle sendika karşıtlarının düzenlemesi arasındaki asimetriye baksak yeter. ABD yasalarına göre, bir sendikanın çalışanları çalıştıkları her bir saati, kat ettikleri her bir kilometreyi, ziyaret ettikleri her bir yeri kamuya açık şekilde belgelemek zorundadır. O esnada, –sendikalardan çok daha büyük ve zengin– sendikalaşmayı engelleme endüstrisi tam bir gizlilik perdesi altında faaliyet gösterir, işçiler işverenlerinin hangi sendika karşıtlarını işe aldığını bile bilmez –bu sendika yıkıcılarının nasıl para harcadığının, kaçının sendikalaşmayı sabote etmek için işçi gibi davranarak gizli çalıştığının hesabını sormak bir yana.

Yapbozlar bir işvereni ancak bir yere kadar götürür. Yapboz –“yapay zeka”nın tamamı gibi– geleceği öngörmek için geçmişi analiz etmeye dayanır. Bir algoritmanın işçileri arabalarına çekmek için yarattığı sezgisel yöntemler, daha geniş dünyadaki hızlı değişiklikleri hesaba katamaz; bu nedenle “yapay zeka”nın zamanla çizelgesi uygulamalarına (örneğin, çalışanlarının ek haklara kavuşmak için gereken bağlanma süresine erişmesini önlemek için) bel bağlayan şirketler Büyük İstifa (The Great Resignation) dönemine hazırlıksız halde yakalandı.

Milyonlarca işçinin işlerinden ayrılması sonucunda –kimi erken emeklilik istediği, kimi iş cinayetlerine kurban gittiği, kiminde Covid19 kalıcı hasarlar bıraktığı için– işçiler birdenbire pazarlık gücü kazandılar ve emek arzındaki bu yokluğu emeklerinin meyvelerinden daha büyük bir pay talep etmek için kullandılar. Sermaye sınıfının bu gelişme karşısındaki öfkeli feryatları anlamlıydı: Bu şirketler MLK’nın bir zamanlar tanımladığı türden “kapitalistler” tarafından yönetiliyor, onlar ki “sosyalizmi zenginler, mutlak bireyciliği ise yoksullar için isterler.”

İÇİNDEKİLER

FASİKÜL 1: GİG EKONOMİSİ
Kompleks'in ilk fasikülünde gig ekonomisini derinlemesine inceliyoruz. Tarihsel süreçten kapsadığı iş kollarına; ekonomi-politiğinden işçi portelerine, güvencesiz çalışmanın yansıdığı güncel alanlara odaklanıyoruz.
BÖLÜM 1
GİG EKONOMİSİ 101
BÖLÜM 2
BUGÜNE YANSIMALARI
BÖLÜM 3
İNSANA YANSIMALARI
BÖLÜM 4
KÜLTÜRE YANSIMALARI
BÖLÜM 5
GELECEK

KOMPLEKS BÜLTENİNİ TAKİBE ALIN!​