Par ROB HORNING*

« L'intelligence artificielle » et la quête d'une redéfinition de l'autonomie des travailleurs

Le terme « intelligence artificielle » est une manière profondément idéologique de caractériser les technologies d'automatisation. C'est une manifestation de la tendance générale à discuter des technologies comme si elles étaient « puissantes » en elles-mêmes – comme si le pouvoir n'était pas une mesure relative pour différencier les capacités et les prérogatives des classes sociales.

Au contraire, « l'intelligence artificielle » semble suggérer que la technologie se développe d'elle-même, pour ses propres raisons, exerçant ses capacités indépendamment des luttes politiques humaines. Ses développements et ses conséquences paraissent mystérieux et obscurs – que veut l'intelligence artificielle ? Va-t-il asservir l'humanité ? –, déplaçant dans un futur lointain le mal incessant que le capital accomplit déjà abondamment et qui a donné vie au développement technologique.

Il n'y a rien de particulièrement mystérieux dans les progrès de l'apprentissage automatique [machine learning] qui alimente la fièvre actuelle pour l'intelligence artificielle. Cela découle de l'expansion des capacités de surveillance de masse et de l'émergence d'entreprises suffisamment grandes pour centraliser et exploiter toutes les données qu'elles ont capturées unilatéralement. Grâce à une application prodigieuse de capacité de traitement énergivore, les données sont converties en simulations de prévisions [simulations prédictives] de diverses activités de travail.

Parfois, le but de la simulation est de remplacer les travailleurs humains, comme dans les cas mis en évidence dans un rapport récent du Washington post, à propos des rédacteurs qui auraient perdu leur emploi au profit de ChatGPT : "Les experts disent que même l'intelligence artificielle la plus avancée ne correspond pas aux compétences d'écriture d'un humain : elle manque de verve et de style, et aboutit souvent à de mauvaises réponses, dénuées de sens ou biaisées. Pour de nombreuses entreprises, cependant, la réduction des coûts compense la baisse de qualité.

De telles simulations peuvent se produire non seulement pour remplacer les travailleurs, mais aussi pour les discipliner. Ils agissent comme une armée de peaux de réserve permanente, prête à travailler pour des normes et des coûts inférieurs ; et ils servent également de points de comparaison normatifs, permettant de transférer le contrôle du processus de travail à la direction.

Les simulations fournissent des données qui soutiennent les conceptions (imposées par la direction) selon lesquelles les emplois peuvent être effectués de manière viable et durable sans la contribution de travailleurs humains. Ceci est conforme aux pratiques de gestion basées sur la surveillance prescrites depuis l'avènement du taylorisme, sinon plus tôt, comme le détaille Meredith Whittaker dans son compte des théories de Charles Babbage – un des premiers défenseurs des machines informatiques.

Les idées de Charles Babbage "sur la manière de discipliner les travailleurs", explique Meredith Whittaker, "sont liées de manière ombilicale aux machines à calculer qu'il a essayé de construire tout au long de sa vie". De même, « l'intelligence artificielle » est indissociable des efforts capitalistes pour gérer la rentabilité du travail – le profit fournit la norme de ce qui compte comme « intelligent », tout comme les appareils « intelligents » sont ceux qui nous soumettent à la surveillance.

Comme pour les études de temps et de mouvement de Taylor, les simulations de prévision apparaissent comme des correctifs à l'utilisation inefficace des capacités cognitives et corporelles par les employés eux-mêmes, en faisant abstraction de toutes les contingences et en proposant des modèles ou une productivité supposés valables dans tous les cas. . Cette dimension abstraite, qui rend les travailleurs interchangeables, est encore plus importante que les normes et les résultats eux-mêmes.

La simulation prévisionnelle, selon Sun-ha Hong, "n'est pas tant un instrument de prédiction de la productivité future, mais plutôt un modèle social pour extraire et concentrer arbitrairement le pouvoir - c'est-à-dire [supprimer] la capacité habituelle des gens à définir leur propre situation".

Quiconque emploie de tels systèmes se préoccupe moins du produit – le résultat généré par un grand modèle de langage, par exemple – que de la façon dont les systèmes déresponsabilisent ceux qui y sont soumis. Le « modèle social » supposé dans les systèmes de prévision – dans lequel les contributions individuelles de chaque travailleur peuvent être signalées et représentées en termes d'instructions répétitives – est plus important que des prévisions spécifiques. L'acceptation de la technologie d'automatisation, de ce point de vue, ne dépend pas tant de ses performances de travail, mais de la quantité de données que le travail produit. Cela s'avérera utile aux patrons lorsque vous ferez le savoir-faire des travailleurs apparaissent comme inutiles.

Ce processus est examiné par le livre Axé sur les données [“Données dirigées”], par Karen Levy. Il s'agit d'une étude récente sur la façon dont les nouvelles formes de surveillance ont affecté l'industrie américaine du camionnage long-courrier.

Dans le cas des camions, le gouvernement fédéral [américain] a ordonné l'installation de dispositifs de surveillance pour empêcher les conducteurs de violer les règles de la limite quotidienne d'heures de conduite (règles que les entreprises privées prétendaient n'exister). Cela a permis aux entreprises d'installer des moniteurs qui suivent beaucoup plus de données sur les performances des conducteurs, créant des flux de données qui éliminent la discrétion des travailleurs et déplacent la prise de décision vers des systèmes algorithmiques automatiques.

Comme le note Karen Levy, le camionnage longue distance est un cas intéressant pour étudier les effets de l'automatisation, car l'industrie s'appuie fortement sur une atmosphère d'indépendance qui semble gratifiante pour le conducteur.

« Les camions sont considérés par leurs conducteurs à la fois comme un lieu de travail relativement libre de tout contrôle bureaucratique et comme une maison, où ils vivent, mangent, dorment des jours entiers, voire des semaines. Dans un tel endroit, votre vie privée est sacro-sainte. Ainsi, considérer le camion comme un simple métier de conducteur, c'est ne prendre qu'une facette de ce qu'il signifie pour ceux qui se disent camionneurs. Le travail du camionneur est lié à construit valeurs culturelles de masculinité et de virilité, réalisées à travers des démonstrations de résistance physique et mentale ».

L'équilibre entre les conditions dangereuses et l'exploitation de l'industrie est un sentiment d'indépendance compensatoire, basé sur l'illusion de l'absence de patron. La même logique se retrouve dans le travail à domicile [bureau à domicile], lorsqu'il est assimilé à un avantage spécial pour les salariés et non à un moyen d'augmenter la productivité. Dans les deux cas, l'absence apparente de supervision humaine sert de prétexte pour imposer des formes automatisées de surveillance, soumettant davantage le temps et le comportement des travailleurs à la mesure en les convertissant en données.

Sous surveillance, le travail est retravaillé pour être plus lisible par machine, et une plus grande partie des efforts du travailleur doit être dirigée vers l'ajustement de la surveillance plutôt que vers la conception de moyens plus appropriés pour faire avancer les choses. Comme l'indique Karen Levy, « la surveillance extrait les connaissances organisationnelles des contextes locaux et biophysiques – ce qui se passe sur la route, autour du camion et dans le corps du camionneur – pour enrichir les bases de données et fournir aux gestionnaires un ensemble d'éléments pour évaluer le travail des camionneurs. de nouvelles manières, en les contrôlant en temps réel ».

Cette intensification de la surveillance, grâce à ces données, ouvre la voie à une plus grande modification des processus de travail ; en même temps, il semble soutenir la possibilité que l'employeur, à la limite, automatise tout le travail. À mesure que le travail devient plus supervisé et moins autonome, il devient simultanément plus fastidieux et remplaçable.

Dans de telles conditions, l'« autonomie » est moins perçue comme faisant les choses à sa façon que comme une résistance à la surveillance qui supprime l'indépendance. Toutes les formes de « connaissance tacite » [connaissances tacites] – pour reprendre le terme de Michael Polanyi – l'existence au travail devient moins défendable en tant que source de productivité et plus consommable en tant que simple résistance des employés. L'autonomie ouvrière y persiste, non comme une forme particulière de virtuosité ou de pratique sociale menée de concert avec d'autres ouvriers, mais comme un fantasme d'une identité individuelle gonflée (i.e., le camionneur comme le « loup solitaire », le « loup solitaire »).cow-boy de l'asphalte », conquérant de la route ouverte). Ainsi, tout cela sert toujours de justification de leur milieu à l'intrusion encore plus profonde de la direction dans le comportement des travailleurs – quel que soit le degré de surveillance déjà mis en place.

Au fur et à mesure que la surveillance est mise en œuvre, ce qui échappe [au contrôle] devient à la fois plus saillant et non pertinent. Hong, s'adressant aux employés d'entrepôt contraints d'enfiler des appareils qui surveillent et corrigent leurs activités, écrit : « Les attentes quantifiées qui régissent le lieu de travail algorithmique répondent au désir – des gestionnaires et des employeurs – d'une certaine clarté non humaine, dans laquelle les diverses variations et les ambiguïtés inhérentes à tout acte de travail ne sont pas exactement éliminées, mais simplement négligées. La conséquence pour le travailleur est que son propre travail et sa vie deviennent moins présomptifs et moins facultatifs ».

Pour ceux qui travaillent à domicile, cela se produit via diverses suites de surveillance et de gestion installées sur les appareils des travailleurs (comme détaillé dans ce Rapports au Royaume-Uni). Dans le cas des camionneurs, Karen Levy spécule que cela se produit en raison de formes de surveillance biométrique de plus en plus invasives : « Plus que d'être expulsé de la cabine du camion par la technologie, le camionneur reste fermement là, faisant son travail - mais il est de plus en plus accompagné par des systèmes intelligents, qui surveillent votre corps de manière directe et intrusive, avec des appareils portables et des caméras, souvent intégrés dans des systèmes de gestion de flotte […]. L'intelligence artificielle, dans les camions, est vécue comme un hybride de l'homme et de la machine. Dans les camions, la surveillance et l'automatisation sont des compléments, pas des substituts ».

Le fait que la surveillance et l'automatisation aient généralement tendance à apparaître comme des « compléments, et non des substituts » sous-tend plus clairement l'idée d'intelligence artificielle « augmentée » - un potentiel souvent évoqué comme un côté positif, qui idéalise les travailleurs assistés, voire responsabilisés par l'utilisation. de technologies.

Une grande partie de l'IA, lorsqu'elle est mise en œuvre par la direction, n'est pas un type différent d'"intelligence", mais une forme plus réactive de surveillance des employés. Comme toute autre technologie de l'information, elle peut s'insérer, dit Karen Levy, « entre les tâches de travail et les connaissances incarnées. Il divise les processus de travail en tâches simples, rationalisées et non qualifiées ; il décontextualise les connaissances du lieu de travail physique vers des bases de données centralisées abstraites ; convertit les pratiques de travail en enregistrements ostensiblement objectifs, calculables et neutres de l'action humaine ».

Son but n'est pas d'autonomiser les travailleurs, mais « de légitimer certaines formes de savoir tout en rendant d'autres moins utiles, avec un effet potentiellement préjudiciable sur le pouvoir des travailleurs ». De telles technologies, parfois appelées par euphémisme « copilotes » dans le contexte du codage ou d'autres tâches linguistiques, sont introduites pour réduire l'arc des possibilités du travailleur, le faisant se concentrer uniquement sur les activités incarnées qui peuvent être expropriées, toujours déjà subsumées au capital et profitable à la direction.

L'intelligence artificielle n'apparaît pas comme une réalité « augmentée » pour les travailleurs, mais comme ce que Karen Levy appelle une « hybridation forcée ». Il est implémenté comme un superviseur dynamique, ou pire, comme un parasite capable d'altérer le comportement de son hôte. Karen Levy cite le livre de 2008 La culture du travail doux ["La culture du travail doux"], par Heather Hicks, dans lequel il est soutenu que "lorsque les activités de travail encodées dans les pièces de la machine fusionnent avec le corps humain, le résultat n'est pas des êtres humains libérés, mais plus contrôlés".

Les camionneurs consultés par Karen Levy sont rebutés par l'idée du camion cyborg, dont ils sont une marionnette incarnée, cohabitée et propulsée par des machines capitalistes pour maximiser leur auto-exploitation. «Voilà la réalité ressentie dans le travail des camionneurs d'aujourd'hui», écrit-elle. Et la «destruction algorithmique des corps des travailleurs» entraînée par des appareils portables au travail dans les entrepôts, comme Hong la décrit, en est en effet une description sombre et dystopique.

Mais on peut aussi imaginer une interface hybride, qui combine la manipulation émotionnelle de Chatbots avec le stimulus algorithmique-managérial de la boîte de Skinner [chambre de conditionnement opérant] – de telle sorte que le parasite nous fasse aimer la source, au même titre que l'infection par taxoplasma gondii fait aimer les chats. Peut-être que c'est quelque chose de similaire aux lunettes VisionPro récemment introduit par Apple, ou peut-être quelque chose d'encore plus absurde.

Fin mars, OpenAI a publié un rapport de travail appelé "Les GPT sont des GPT : un premier aperçu du potentiel d'impact sur le marché du travail des grands modèles linguistiques» [« Les GPT sont des GPT : un premier aperçu de l'impact potentiel des grands modèles linguistiques sur le marché du travail »]. Il s'agit essentiellement d'un morceau de en direct pour les managers, visant à vanter le potentiel des ChatGPT pour effectuer des tâches extraites d'un large éventail de professions décrites comme "exposées" à la prédation du LLM [grands modèles linguistiques, grands modèles de langage].

Une telle méthodologie prend pour acquis et naturalise les effets des technologies de l'information mis en évidence par Karen Levy : la division du travail en tâches simples, l'abstraction de contextes spécifiques et la réduction du travail aux données. Les auteurs utilisent cette méthodologie pour conclure que "toutes les professions présentent un certain degré d'exposition aux LLM, et celles qui ont des salaires plus élevés ont généralement plus de tâches à forte exposition".

Ces conclusions (qui doivent être prises grain de sel) inverser l'hypothèse habituelle selon laquelle tout ce qui peut être automatisé est, ipso facto, travail «peu qualifié» - quelque chose dont les travailleurs bénéficieraient en fin de compte en étant libérés. Au contraire, les résultats promettent aux managers un avenir dans lequel davantage de leurs subordonnés pourront être chassés de postes leur permettant d'exercer leur jugement.

La liste des « professions dont les tâches ne sont pas indiquées comme exposées » [aux LLM] est révélatrice. Il comprend les « opérateurs d'équipement », les « aides » et les « réparateurs », ainsi que des activités plus « expressives », comme les « domestiques », les « bouchers », les « coupeurs de poisson ». De nombreux postes concernent l'extraction d'énergie : « opérateurs de tours de forage », « installateurs de lignes électriques ». peut-être le hippies se calmer lorsqu'ils y trouvent l'activité des "Mécanique moto"...

Évidemment, la plupart de ces emplois partagent les exigences de force physique, ce qui implique que "l'Intelligence Artificielle" rend ce qui nous reste plus ou moins économiquement inutile. Cela suggère qu'un avenir dominé par l'automatisation cognitive ne sera pas celui d'humains libérés des « boulots de merde » qu'ils s'est plaint David Graebner (quand il revendiquait une réorganisation radicale du monde et de la vie politico-sociale).

Au lieu de cela, il préconise un travail humain réorienté vers le maintien des rouages ​​capitalistes dans un sens plus littéral - alimentant les machines en données et en énergie et entretenant nos corps. fits alors que nous devenons des extensions biomécaniques de logiciels programmés pour l'exploration.

* Rob Horning est journaliste. Rédacteur en chef du portail La nouvelle enquête. Auteur, entre autres livres, de Le nouvel âge de la science et de la technologie (Los Angeles Review of Books).

Traduction: Raphaël Almeida.

Initialement publié sur le portail Overland.

la terre est ronde existe grâce à nos lecteurs et sympathisants.
Aidez-nous à faire perdurer cette idée.
CONTRIBUER