Gig – A Uberização do Trabalho: entrevista com o diretor do documentário

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A Repórter Brasil, uma das mais importantes fontes sobre trabalho escravo no Brasil, lançará na Mostra Ecofalante de Cinema (entre 30/05 e 12/06, em São Paulo) o documentário Gig – A Uberização do Trabalho. O filme aborda muitas questões que discutimos aqui na DigiLabour, como economia dos bicos (ou gig economy), trabalhadores de plataforma, precarização e uberização do trabalho. O trailer pode ser conferido aqui.

Entrevistamos um dos diretores do documentário, Carlos Juliano Barros, também responsável por filmes como Carne e Osso, Jaci e Entre os Homens de Bem. Confira os áudios da entrevista abaixo:

Mark Andrejevic: “O Big Data é a Era dos Sumos Sacerdotes e Seus Oráculos”

Mark Andrejevic, professor da Monash University, da Austrália, é um dos pesquisadores mais conhecidos na área de vigilância. É autor dos livros Reality TV: The work of being watched e iSpy: Surveillance and power in the interactive era. Entre os seus principais conceitos estão o trabalho de assistir e ser observado, em contextos de reality show e mídias digitais, a produtividade dos fãs nas mídias sociais, a vigilância lateral, a sociedade do sensor e a divisória do Big Data.

Em um de seus artigos mais recentes, Automating Surveillance, Andrejevic trata das lógicas da vigilância na era da coleta e do processamento automatizado de dados, resultando em formas de monitoramento pós-disciplinares não mais baseadas na internalização do olhar de monitoramento pelos sujeitos.

Confira entrevista ao DigiLabour:

 

DIGILABOUR: Qual o papel da vigilância no contexto do trabalho digital e da análise preditiva?

MARK ANDREJEVIC: No âmbito do consumidor, a vigilância tem sido como um meio para um fim definido: racionalizar o processo de consumo, melhorando alcance, distribuição e envio de mensagens. Embora haja alguma indicação de que a publicidade de target pode melhorar as vendas, o nível de vigilância ultrapassa muito o impacto sobre as vendas. Em parte, isso ocorre porque a vigilância se tornou relativamente barata, graças às possibilidades das mídias digitais e aos custos relativamente baixos de transmissão e armazenamento de dados. Isso ocorre, em alguma medida, porque grande parte da economia de vigilância é especulativa e baseada na promessa de que haverá uma recompensa maior quando as práticas de direcionamento forem aperfeiçoadas. Mas há outra tendência: o borrar de linhas entre eficiência econômica e poder. As empresas coletam informações porque acham que isso lhes proporcionará maior controle e, portanto, com menores margens de risco. Coletam dados porque isso é associado ao poder, mesmo que não esteja totalmente claro como isso se traduz em ganho econômico. A mesma coisa acontece com os aparatos de Estado: o enorme aumento na coleta de dados ainda não produziu ganhos comparáveis em eficiência e eficácia, mas ampliou muito a capacidade de monitorar e rastrear populações. Há suposição de que esses sistemas de monitoramento aumentarão seu poder. Isso nos deixa diante de três possibilidades. Uma, os coletores de dados estão corretos e os enormes dados que estão acumulando valerão para controle social e gerenciamento da população mais efetivos. Se esse for o caso, podemos esperar concentrações de poder econômico e político mais dramáticas. Uma segunda possibilidade é os coletores de dados estarem errados, e a economia baseada em dados entrar em colapso quando ficar claro que a análise preditiva não funciona conforme prometido e o envio de mensagens direcionadas é muito menos eficaz que o previsto. A terceira, talvez a mais provável, é que os coletores de dados estão errados, mas será tarde demais para perceber o quão errados estão porque executaremos sistemas empresariais e estatais como se a análise preditiva funcionasse como prometido, sem nunca desenvolver as ferramentas para avaliar com precisão suas reivindicações. Nesse cenário, a polícia usará dados para alocar forças, os profissionais de marketing imaginarão que qualquer aumento nas vendas tem a ver com as práticas de direcionamento e os empregadores contratarão de acordo com os serviços de inteligência artificial, e assim por diante. Haverá uma sociedade do controle sem nenhum referente porque não haverá vontade ou ferramentas para determinar se as previsões estão corretas, por exemplo, se os empregados que não foram contratados seriam mesmo superiores aqueles que foram rejeitados, se mais crimes teriam sido antecipados se a polícia tivesse sido enviada a outro lugar. Assim, nossas vidas serão moldadas por algoritmos que podem ou não ser eficazes naquilo que afirmam estar fazendo, mas nunca saberemos se esses algoritmos são realmente precisos, ou se tudo não passa de um grande golpe.

 

DIGILABOUR: O que significa considerar as tecnologias de Big Data como próteses analíticas?

ANDREJEVIC: Essas tecnologias são próteses disponíveis apenas para aqueles com recursos para acumular e processar grandes bancos de dados: assim, elas chegam a ser próteses analíticas apenas para um número relativamente pequeno de pessoas, aquelas que possuem, controlam e utilizam os bancos de dados. Além disso, a noção de uma prótese pode ser enganosa, pois próteses são extensões do “eu” que melhoram nossas capacidades. Como uma prótese analítica, o Big Data não aumenta a capacidade de gerar conhecimento, mas reconfigura essa capacidade e a transforma em uma forma de não conhecimento. O Big Data, se estiver funcionando de acordo com o planejado, gera insights que não estão disponíveis de outra forma e, portanto, não podem ser compartilhados. Em vez disso, o Big Data equivale a era dos sumos sacerdotes e seus oráculos. Suas proclamações não se baseiam em conhecimentos explicáveis e compartilháveis, mas em operações complexas que permanecem mistificadas, ou místicas, porque não podem ser submetidas à engenharia reversa ou, em alguns casos, melhoradas. Se as correlações orientadas por dados indicam que escrever seu nome em letras maiúsculas faz com que você tenha um risco de crédito maior do que alguém que faz isso de outra forma, não há explicação necessária para esse fato além de ser algo cuspido do sistema de processamento de dados.

 

DIGILABOUR: Após cinco anos da publicação do seu texto sobre a divisória do Big Data, como você define esse termo atualmente?

ANDREJEVIC: A divisória do Big Data  não se refere ao diferencial de poder criado por sistemas que privilegiam aqueles com acesso a conjuntos de dados em larga escala. O  meu foco recente em inteligência artificial destaca a dinâmica de poder invocada por essa noção de “divisória”. Minha preocupação era principalmente com a mudança epistêmica que resulta do uso de sistemas automatizados de processamento de informação, uma categoria que inclui inteligência artificial. Tais sistemas se baseiam em correlações emergentes que podem ser inexplicáveis e impossíveis de fazer engenharia reversa, ao mesmo tempo em que resultam em recomendações práticas. Em alguns casos, resultam em ações. Vimos recentemente que os sistemas automatizados da Amazon têm o poder de demitir funcionários. As interações complexas de milhares ou centenas de milhares de variáveis podem produzir uma previsão que resulta em alguém sendo contratado ou demitido, por exemplo. Em alguns casos, tais decisões não são passíveis de formas tradicionais de accountability. Elas não podem ser explicadas ou justificadas de forma diferente “porque foi isso que os dados disseram”. Isso cria uma divisão, a princípio, entre conhecimento disponível para aqueles com acesso a dados e aqueles que não têm. Isso significa que muitas categorias até então consideradas irrelevantes para determinados processos de tomada de decisão tornam-se relevantes de diferentes maneiras, até mesmo imprevisíveis. Vimos, por exemplo, empresas que dizem que as pessoas que escrevem seus nomes tudo em letra maiúscula em pedidos de empréstimo são considerados com maior risco de crédito, e que as pessoas que preenchem pedidos de emprego no Chrome ou no Firefox são consideradas melhores funcionários do que aqueles que usam Internet Explorer ou Safari. Esses são achados puramente correlacionais, e não há como explicá-los. Em alguns casos, eles podem servir como “entrada” para outras variáveis, como nível de formação e classe social. Em muitos casos, essas correlações podem ser espúrias, mas há uma suposta fé na objetividade e no poder das máquinas. Estamos entrando em um mundo no qual aqueles que têm acesso a grandes conjuntos de dados e a ferramentas para usá-los em processos de tomadas de decisão podem moldar cada aspecto de nossa existência: quais escolas frequentamos, se temos aprovação para empréstimos financeiros, quais vagas de empregos estão disponíveis para nós, e assim por diante. Fiquei intrigado ao ver que o Facebook anunciou recentemente quem terá acesso aos seus dados para checar como a rede tem sido usada para impactar eleições. No entanto, eles definem os termos de acesso para um número limitado de pesquisadores, com prazo e nível de acesso aos dados. Esta é uma tentativa limitada de superar a divisória, mas podemos ver como o controle é daqueles que detêm o poder sobre os bancos de dados. Nesse caso, construir uma ponte sobre a divisória significa obter algum acesso limitado ao conjunto de dados e trazê-lo para processamento das universidades. Mesmo quando se trata de questões cruciais para o destino dos sistemas democráticos, o Facebook tem o poder de definir os termos de acesso. Esta é, certamente, uma forma de divisória digital. Em muitos casos, no entanto, mesmo o acesso aos dados não possibilitará a engenharia reversa nas decisões tomadas em meus sistemas de inteligência artificial. Tudo o que podemos fazer para responsabilizar esses sistemas é tentar coletar as informações que podem ser usadas para avaliar preconceito, discriminação e outras potenciais patologias da tomada de decisão automatizada. Mas isso requer acesso público aos dados, bem como o poder de processamento para dar sentido a esses dados. Essa é uma luta contínua!

 

“Não basta copiar os modelos corporativos e colocar uma estrutura cooperativa” – Entrevista com Nathan Schneider

Nathan Schneider, professor de Comunicação na University of Colorado Boulder, é uma das figuras centrais do cooperativismo de plataforma, junto com Trebor Scholz. Em 2016, os dois organizaram o livro Ours to Hack and to Own: The Rise of Platform Cooperativism, a New Vision for the Future of Work and a Fairer Internetcom participações de autores como Douglas Rushkoff, Juliet Schorr e Yochai Benkler e exemplos práticos de plataformas cooperativas, como Fairmondo e Data Commons Cooperative. Em setembro de 2018, Schneider lançou um livro solo, Everything for Everyone: The Radical Tradition that Is Shaping the Next Economy, sobre a importância das cooperativas para a economia e a democracia atualmente. Confira a entrevista:

 

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DIGILABOUR: Quais são os maiores desafios do cooperativismo de plataforma atualmente?

NATHAN SCHNEIDER: Eu constantemente me pergunto: como fazer para que seja mais fácil que os empreendedores escolham a cooperação e a democracia? Para mim, os maiores obstáculos são a infraestrutura e o ecossistema. Se uma startup tem uma grande ideia e uma grande equipe, é relativamente fácil arranjar investidores de capital de risco nos Estados Unidos. É muito difícil achar investidores simpatizantes às cooperativas. Por isso, eu tenho trabalhado em duas frentes: dando suporte a novas cooperativas por meio de uma aceleradora chamada Start.coop e ativando as cooperativas mais velhas para estarem mais envolvidas com a nova geração. Também é importante, mesmo para uma cooperativa, reconhecer a importância da liderança e da visão de um fundador ou grupo fundador. Eu considero que muitas das primeiras cooperativas dificultaram as coisas para elas mesmas imaginando que poderiam fazer tudo sem liderança. O objetivo de uma cooperativa, em minha visão, deve ser o de fazer com que tais líderes prestem as contas adequadamente às pessoas que dependem deles, e não à classe dos investidores.

 

 

DIGILABOUR: Em seu livro mais recente, Everything For Everyone, você traça uma história do cooperativismo até o seu revival e afirma que as cooperativas são uma passagem para a produção peer-to-peer baseada no comum.

SCHNEIDER: Sim, a visão de uma sociedade mais peer-to-peer é aquela em que a corporação industrial não é mais o ponto focal da vida econômica. Mais coisas podem ser feitas por indivíduos e coletivas trabalhando a partir de coordenação e colaboração em vez de entidades legais fixas. As próprias cooperativas são corporações, invenções do mesmo período industrial que criou a empresa de propriedade do investidor. Assim, numa visão peer-to-peer, as cooperativas podem ser tornar obsoletas. Nesse meio tempo, contudo, sua expertise nesse trabalho de coordenação e colaboração pode torná-las a forma corporativa capaz de promover uma transição para o peer-to-peer.

 

DIGILABOUR: Nós vemos algumas cooperativas declarando-se “a Uber Cooperativa”, “a Netlix Cooperativa”, como a Means.TV, “o Spotify Cooperativo”, como o Resonate, por exemplo. Qual o caminho para que a inovação das plataformas cooperativas avance para além disso?

SCHNEIDER: Eu me convenci de que não chegaremos a lugar algum simplesmente copiando os modelos corporativos, colocando uma estrutura cooperativa neles e assumindo que as massas virão até nós. Isso não vai acontecer. As cooperativas mais poderosas em todo o mundo são aquelas que tiveram sucesso porque funcionam de uma forma que o modelo de propriedade dos investidores simplesmente não pode ou não vai funcionar. Esta é uma lição da História. Cooperativas de crédito, cooperativas de serviços de eletricidade, associações de imprensa, cooperativas financeiras, cooperativas de fazendeiros – todas elas se tornaram poderosas porque fizeram o que os investidores não podiam fazer sozinhos e se defenderam da concorrência dos investidores porque o que eles poderiam oferecer era superior. Em alguns casos, também porque eles tinham poder político para enfraquecer as vantagens dos investidores ricos. As cooperativas têm potencial para desenvolver negócios fundamentalmente diferentes do que os investidores buscam, e precisamos projetar cooperativas de plataforma com essa questão em mente. Acho que o sucesso de qualquer uma dessas cooperativas que você citou vem da sua diferença em relação ao status quo. A Stocksy United foi bem sucedida porque seu modelo permite um pagamento mais alto aos produtores de conteúdo em relação a outras empresas. Eu ouço o Resonate porque acho que as músicas são mais surpreendentes e interessantes que outras plataformas do mesmo tipo. Os motoristas em Austin amam o RideAustin – que não é bem uma cooperativa, mas tem algumas semelhanças – porque é melhor economicamente.

 

Confira também vídeos de Nathan Schneider aqui, aqui e aqui.

“Com um mercado rico em dados, nos concentraremos em tarefas realmente humanas” – Entrevista com Viktor Mayer-Schönberger

Professor de Governança e Regulação de Internet na Universidade de Oxford, Viktor Mayer-Schönberger é autor do premiado livro Delete: the virtue of forgetting in the digital age, com uma defesa do direito ao esquecimento. Também escreveu Big Data: como extrair volume, variedade, velocidade e valor da avalanche de informação cotidiana, traduzido para o português (leia em inglês aqui). Em seu livro mais recente, Reinventing Capitalism in the Age of Big Data, de 2018, Mayer-Schönberger, afirma que os dados estão substituindo o dinheiro como condutor do mercado e que um mercado rico em dados pode nos fazer concentrar em tarefas realmente humanas e deixar atividades repetitivas para decisões automatizadas. Confira a entrevista:

 

 

DIGILABOUR: O que significa realmente reinventar o capitalismo na era do Big Data?

VIKTOR MAYER-SCHÖNBERGER: O argumento principal do livro é o de que os mercados são mecanismos fenomenalmente capazes e resilientes de coordenação social. Mas, para que os mercados funcionem bem, muita informação precisa fluir. Na era analógica, isso era impossível, e por isso precisávamos diminuir a necessidade de fluxos de informação reduzindo todas as nossas preferências e necessidades em números únicos, o preço, para uma comparação simples e direta. Isso funcionou, mas somente até certo ponto – reduzir a complexidade do mundo a um único número obviamente omite detalhes e pode levar a decisões erradas. É por isso que os mercados nunca atingiram seu potencial. Mas na era dos dados, agora podemos trocar informações ricas e abrangentes sobre nossas preferências e traduzi-las em ações, graças à inteligência artificial, por exemplo. Isso leva a melhores combinações. Finalmente conseguimos o que realmente queremos, e não apenas o que é mais barato nos mercados. Como resultado, os mercados finalmente atingem todo o seu potencial de coordenação humana. Mas isso significa que preço e dinheiro se tornam menos importantes. Nós ainda pagamos com dinheiro, mas o pagamento é um negócio de commodities. Da mesma forma, as empresas sentirão a pressão porque sua eficiência não acompanhará a do mercado. Isso significa o fim da empresa tradicional e enorme que dominou o século XX.

 

DIGILABOUR: O que você tem a dizer sobre o Big Data no mundo do trabalho?

MAYER-SCHÖNBERGER: O Big Data nos permite fazer melhores decisões. Isso oferece uma enorme vantagem, porque a melhoria na tomada de decisões afeta muitos aspectos de nossas vidas cotidianas. Mas a tomada de decisões é algo que vemos como uma função profundamente humana. Afinal de contas, muito do trabalho manual já é automatizado há bastante tempo. Há um cálculo nisso tudo. Nós humanos acreditamos sermos imunes à automação em áreas de gestão, especialmente em relação à tomada de decisões. Se o Big Data e a inteligência artificial automatizarem a tomada de decisões também, isso colocará em risco as tarefas intermediárias de gestão, que se concentram em tomadas de decisão de rotina.

 

DIGILABOUR: Você fala em mercados ricos em dados. Como isso nos impacta?

MAYER-SCHÖNBERGER: Mercados ricos em dados são mercados em que informações ricas e abrangentes sobre preferências e necessidades podem ser trocadas e traduzidas a partir de decisões a baixo custo e com alta precisão. Os mercados ricos em dados são o oposto dos mercados baseados em preços, nos quais há pouca informação além do preço. Com mercados ricos em dados, poderemos escolher se queremos resolver um problema ou delegar uma decisão à inteligência artificial. Isso nos libera para nos concentrarmos nas decisões que realmente importam para nós seres humanos.

 

DIGILABOUR: Podemos dizer que você é um otimista em relação ao uso de dados e algoritmos em nossa vida cotidiana…

MAYER-SCHÖNBERGER: Não tenho certeza se sou otimista. Em Reinventing Capitalism in the Age of Big Data, eu pinto uma imagem muito obscura e sombria de um mundo que poderia ser dominado por poucas e grandes superstars mundiais, com uma ausência generalizada de inovação. É um mundo que é vulnerável e pode quebrar como um todo. Assim, há enormes desafios à medida que organizamos mercados ricos em dados e precisamos garantir que eles sejam descentralizados na estrutura. Mas, se acertarmos isso, sou um otimista mesmo: desta forma, o mundo se tornará mais humano, pois seremos capazes de nos concentrar em tarefas realmente humanas e deixaremos as repetitivas para as máquinas.

Descolonizar a Computação: entrevista com Syed Mustafa Ali

Professor da Escola de Computação e Comunicação da Open University, Syed Mustafa Ali tem se dedicado a compreender conexões entre computação, raça, religião, tecnologia, informação e poder. A partir de uma perspectiva de descolonização, Mustafa Ali propõe, por exemplo, a descolonização da computação e uma crítica do racismo algorítmico. Confira artigos dele aqui, aqui e aqui, e leia a entrevista abaixo.

 

DIGILABOUR: O que significa descolonizar a computação?

SYED MUSTAFA ALI: A descolonização da computação tem sido enquadrada por pesquisadores como Simone Browne, Anita Say Chan, Lilly Irani, Lawrence Liang e Jack Qiu em termos de explorar o tipo de computação que está sendo feita nas periferias, margens ou bordas do sistema moderno/colonial a partir de um compromisso baseado na práxis em direção a um descentramento radical, como faz Chan, por exemplo. No entanto, eu fico um pouco indeciso sobre a necessidade desse compromisso em relação ao descentramento em si, estando mais preocupado com o descentramento do eurocentrismo como do ocidentalismo. Em minha visão de “pluriversidade” como uma alternativa à universalidade eurocêntrica, por exemplo, pode ser que um mundo pós-eurocêntrico assuma uma visão “policêntrica”, embora eu entenda isso de uma forma um pouco diferente de um teórico marxista terceiromundista chamado Samir Amin. Inspirado por correntes da fenomenologia heidegerriana, da teoria racial crítica e do pensamento descolonial/decolonial, o meu trabalho é baseado em uma tentativa de questionar descolonialmente em relação à computação, indagando se a computação precisa ser descolonizada, e, se sim, como tal descolonização deve ser efetivada. No início, pode parecer um pouco difícil descrever a computação como “colonial”, dado que o colonialismo como um fenômeno ligado a estruturas imperiais de dominação e assentamentos é uma coisa do passado. Em suma, como a computação pode ser colonial se a “era dos impérios” acabou e nós vivemos em um mundo pós colonial? Eu argumento que, na medida em que a computação é um fenômeno moderno, e a modernidade é fundamentada e permanece amarrada com o colonialismo e suas lógicas estruturais facilitadoras – o que os teóricos descoloniais chamam de colonialidade – então pode ser que a computação continue a ter os traços do legado sistêmico do colonialismo. Em resumo, a computação é um fenômeno moderno e colonial. Isso se aplica a tipos específicos de computação, como a computação ubíqua, incluindo os desenvolvimentos mais recentes, como a Internet das coisas, que foram dirigidos por um “impulso colonial”, assim como a computação de maneira geral. Embora eu pense que é possível a computação ser desarticulada ou desconectada do capitalismo, ou então, que o capitalismo racial não pode ser entendido como separado de raça, racismo e racialização no contexto do sistema mundial moderno colonial, estou inclinado a pensar que o foco em tais desenvolvimentos periféricos, marginais ou fronteiriços, por mais importantes que sejam, diminui a necessidade de “levar a guerra ao cerne”, ou seja, efetuar a descolonização da computação em seu ponto de origem: a articulação hegemônica e a manifestação neocolonial centrífuga. Por essa razão, e como alguém atualmente geopoliticamente localizado no centro, ainda que corpo-politicamente, e como um muçulmano, marcado como “periférico” e “outro”, eu costumo focar meus esforços “disruptivos” para interrogar a computação convencional em termos de sua operação como um fenômeno baseado e flexionado por lógicas coloniais com vistas a refletir sobre as implicações de tais desenvolvimentos para, do ponto de vista privilegiado, aqueles localizados em margens, fronteiras e periferias. Nesse sentido, sugeri que, ao adotar uma perspectiva de computação descolonial, os pesquisadores façam, no mínimo, o seguinte: em primeiro lugar, considerar suas orientações geopolíticas e corpo-políticas ao projetar, construir, pesquisar ou teorizar sobre computação; em segundo lugar, abraçar a “opção descolonial” como uma ética, tentando pensar sobre o que poderia significar projetar e construir sistemas de computação com e para aqueles situados nas periferias do sistema mundial, baseados nos modos de pensar e conhecer (epistemologias) que estão localizados nesses lugares, com o objetivo de minar a assimetria das relações de poder “local-global”, efetuando o descentramento dos eurocêntricos/ocidentais universais. No entanto, para retornar à sua pergunta original, “o que significa descolonizar a computação”, acho que também há uma necessidade de pensar sobre a conveniência ou não da computação centralizada em si, independentemente de sua forma capitalista (racial), pós colonial ou descolonial. Na minha opinião, há insuficientes pesquisas descoloniais em relação à informatização, digitalização e/ou dataficação. Eu tenho apontado para o escopo da computação descolonial como algo além da crítica da computação da Internet das Coisas, ubíqua e onipresente, para incluir outros fenômenos, tentando alguns questionamentos preliminares sobre governança da internet, Big Data e dataficação. Minha preocupação, em ambos os contextos, tem sido compreender como os fenômenos são construídos discursivamente de forma conjunta a questões geopolíticas, corpo-políticas, entre outras.

 

DIGILABOUR: Com relação à governança da Internet, pode nos dar um exemplo?

MUSTAFA ALI: Aí há três questões relacionadas que constituem um local para a operação da colonialidade racializada. Em primeiro lugar, como a governança da Internet é enquadrada discursivamente, por quem e para quais fins. Minha preocupação é explicar, por meio de uma leitura descolonial, a operação tácita, ainda que não intencional, da lógica colonial em certas visões sobre a governança da Internet articuladas por vozes dominantes e geopoliticamente localizadas no Norte, e corpo-politicamente marcadas como brancas. Em segundo lugar, há a relação de formações prévias de redes de longa duração – sociais, políticas, econômicas, culturais – com as redes sociotécnicas, em face da reprodução das relações de poder sistêmicas no mundo. Em terceiro lugar, há o iliberalismo persistente e mascarado das concepções ocidentais de ordem econômica e política liberal sob a modernidade colonial. Subjacente a esse projeto está a preocupação em revelar o que pode ser descrita como “governamentalidade colonial racializada” no discurso hegemônico da governança da Internet. Há um compromisso normativo – político e ético – com a criação de uma governança da Internet para o Sul Global, e não com um enquadramento em termos da possibilidade de “inclusão” em um sistema existente, hegemonicamente ocidental e “mascarado” – intencionalmente ou não – por meio do discurso de defesa dos múltiplos atores interessados.

 

DIGILABOUR: E em relação à dataficação?

MUSTAFA ALI: Tenho feito uma crítica descolonial do discurso das pesquisas sobre dados. Nesse sentido, tenho me preocupado em mostrar como o fenômeno histórico-geográfico concreto da colonização europeia tem sido apropriado como uma metáfora no contexto de discursos “críticos” ostensivos relacionados à ascensão do Big Data e o que alguns comentaristas chamam de “capitalismo de vigilância”. Em minha leitura, tais movimentos discursivos devem ser vistos como uma concretização de violência (neo)colonial na medida em que são apropriativos e eurocêntricos/centrados no Ocidente.

 

DIGILABOUR: Como pensar a inteligência artificial em termos de uma geopolítica do conhecimento?

MUSTAFA ALI: Há duas questões emaranhadas: o que se entende por inteligência artificial e se isso é melhor abordado por meio de uma geopolítica do conhecimento. Primeiramente, é útil esclarecer brevemente a relação entre inteligência artificial e fenômenos relacionados, como machine learning. Uma maneira de compreender a inteligência artificial é se referir aos fenômenos tecnológicos considerados capazes de exibir traços inteligentes dentro de um domínio circunscrito. Já o machine learning refere-se ao uso de algoritmos para processar e analisar dados, a fim de aprender com ele e gerar previsões sobre algo. O machine learning e o deep learning são um subcampo da inteligência artificial. Há também a necessidade de diferenciar alguns dos diferentes paradigmas da inteligência artificial, incluindo suas encarnações simbólicas, muitas vezes chamadas de Good Old-Fashioned AI (GOFAI), e abordagens conexionistas baseadas em redes neurais artificiais, bem como abordagens inspiradas na biologia, como a robótica situada e reativa, os algoritmos genéticos, entre outros. Devo mencionar também a diferença entre inteligência artificial e o que veio a ser chamado de inteligência artificial geral. Esse último se refere a fenômenos tecnológicos que alcançaram inteligência a nível humano ou além disso. É claro que, a partir disso tudo, e espreitando como um elefante na sala, está a espinhosa questão sobre o significado da inteligência. Nesse sentido, a inteligência artificial, assim como machine learning e deep learning, deve ser entendida como fundamentalmente conectada a preocupações antropológicas, voltando-se a questões e decisões sobre antropocentrismo e antropomorfismo. Com relação à segunda questão, não se trata apenas de geopolítica do conhecimento, mas também de corpo-política e teo-ego-política do conhecimento. Além das preocupações epistemológicas, há questões ontológicas a serem consideradas, bem como o entrelaçamento da epistemologia (conhecimento) e da ontologia (ser) com o poder. Estou inclinado a pensar que existe uma tendência bastante persistente e difundida de pensar a inteligência como necessária cognitiva, isto é, mentalista em algum sentido. Uma das implicações desse viés cognitivista é que as questões raciais são invisibilizadas, a cognição é considerada um fenômeno sem raça, ao passo que a relação histórica da cognição com raça/racismo/racialização pode ser demonstrada. Tenho sugerido que, mesmo quando questões de localização e incorporação são levadas a sério, por exemplo, dentro da robótica reativa, o corpo tende a ser enquadrado e seu contexto de situação/incorporação é enquadrado em termos não raciais. Voltando à questão, acho que uma maneira útil de abordar a questão da inteligência artificial em uma perspectiva descolonial é em termos de como seu desenvolvimento dentro do núcleo do sistema mundial moderno colonial pode e deve ser entendido como forma de manutenção, expansão, refinamento (ou adaptação) de uma hegemonia, que tenta ser contestada por aqueles localizados nas periferias, margens e fronteiras. Em resumo, precisamos perguntar qual o papel que a inteligência artificial pode desempenhar e acaba desempenhando na manutenção da operação funcional da colonialidade e/ou da matriz colonial de poder, incluindo sua manifestação sistêmica como supremacia branca global. Acho que essa pergunta é crucial e precisa ser feita independentemente de se considerar a inteligência artificial geral algo imaginado pelos proponentes do trans-pós-humanismo, ou pelo que poderia ser descrito como “aumento/ampliação da inteligência”, isto é, a implantação de machine learning e deep learning em contextos específicos, incluindo aqueles que estão emaranhados com outras tecnologias, como a internet das coisas.

 

DIGILABOUR: Falar de descolonização virou moda no Norte Global. Como compreender isso ou lutar contra…?

MUSTAFA ALI: Embora eu compartilhe das preocupações sobre a descolonização ser reduzida a um modismo nos contextos do Norte Global e apoie os esforços para resistir a qualquer coisa que eu veja como um processo de cooptação colonial, estou inclinado a pensar que a situação é um pouco mais complexa. Em primeiro lugar, não creio que a redução da descolonização a um modismo no Norte Global seja inevitável, nem que tenha acontecido sem resistências de dentro. Em segundo lugar, e talvez mais importante: na medida em que as lógicas estruturais que sustentam o sistema mundial moderno colonial operam tanto local quanto globalmente, precisamos pensar em descolonizar tanto o núcleo (Norte Global) quanto descolonizar a periferia (Sul Global) e seu entrelaçamento relacional de poder. Talvez seja crucial a adoção de um compromisso com o que os pesquisadores descoloniais/decoloniais chamam de “opção descolonial”, que eu defino como uma opção ético-política para aqueles localizados em margens, fronteiras e periferias do sistema mundial moderno colonial, com vistas a efetuar reparações – materiais e outras – ao Sul Global e descentralizar a hegemonia do Ocidente/ Norte Global. Se o discurso de descolonização vindo do Norte Global não se alinha explicitamente com essa orientação de pensamento, fala e ação, então eu acho que ele precisa ser chamado pelo que é, ou seja, co-opção colonial modista, pelas vozes do Norte e do Sul Global comprometidas com o projeto de descolonização, entendido como um projeto de re-formação e reconstrução mundial. Em suma, eu não acho que o problema seja apenas sobre quem está gerando o discurso descolonial e de onde, mas também sobre o motivo pelo qual eles estão fazendo isso, ou seja, com qual propósito. Se as vozes do Norte Global não tirarem sua “condução” do Sul Global e de suas preocupações, então, no mínimo, elas estarão vazias do ponto de vista decolonial. Embora eu não esteja inteiramente certo de que é útil ou apropriado para alguém localizado no núcleo, como eu, embora às suas margens, corpo-politicamente falando, aconselhar aqueles geopoliticamente localizados em periferias, margens e fronteiras sobre como lutar contra a cooptação do/no projeto colonial, talvez eu possa me aventurar a sugerir a importância de reiterar a necessidade de abraçar a opção descolonial e aconselhar os atores descoloniais do Norte Global a refletir sobre o que eles pensam, dizem e fazem em seus lugares para promover o projeto de descolonização.

 

DIGILABOUR: Quais são as características do racismo algorítmico?

MUSTAFA ALI: Há dois sentidos no racismo algorítmico, um que é ôntico, e outro que é ontológico, algo baseado em uma distinção de Heidegger. Entendido onticamente, o racismo algorítmico refere-se à manifestação do viés racial nas tecnologias que incorporam algoritmos. Embora alguns comentaristas tenham argumentado que a fonte geradora de tal viés pode ser atribuída a vieses humanos no desenho, implementação ou uso dos algoritmos, outros comentaristas argumentam que não são tanto os próprios algoritmos, mas, sim, os vieses históricos nos conjuntos de dados usados para treinar esses algoritmos e as classificações geradas por eles que são a fonte do problema. Existe uma literatura já extensa sobre o tema do racismo algorítmico e discursos associados, como o FAT-ML (Fairness, Accountability and Transparency in ML), e é um fenômeno importante para se envolver em uma perspectiva descolonial de computação. No entanto, tenho a tendência de pensar que a maneira mais construtiva de fazer isso é situando essa compreensão ôntica do racismo algorítmico dentro de uma concepção ontológica do fenômeno. Entendido ontologicamente, o racismo algorítmico refere-se a uma maneira de conceituar a relação entre processos de formação racial (ou racialização) dentro da experiência histórica ocidental e seus (vários) “outro(s)”. O racismo algorítmico, nesse sentido, mobiliza a figura do algoritmo como uma metáfora para pensar sobre a relação entre diferentes formações discursivas – religiosa, filosófica, científica, cultural, informacional, algorítmica (no sentido ôntico… – e como a raça é paradigmaticamente articulada em diferentes períodos da história da modernidade colonial. O racismo algorítmico está relacionado à revelação de que há continuidade mesmo em processos de mudanças na longa e histórica conexão entre “raça” e “religião”, que é associada a processos de estabelecimento, manutenção, expansão e refinamento do sistema moderno colonial, pensando em transformações discursivas como rearticulações ou reiterações da diferença entre o europeu (branco, ocidental) e o não europeu (não branco, não ocidental) ao longo de uma trajetória programática de dominação que os pesquisadores descoloniais enquadram com referência à “linha do humano”.  Com base nesses estudos, refiro-me às origens do “humano” – ou “homem” – como categoria religiosa-racial eurocêntrica, forjada em um processo de dialética negativa hierárquica, com base em uma relação antagônica com o “outro” não europeu como subumano, desde o século XVI, se não antes. Além de explorar as transformações nas articulações de raça, penso no racismo algorítmico em termos da mudança da distinção entre subumanos (não europeus, não brancos) e humanos (europeus, brancos) para aqueles entre humanos (não europeus, não brancos) e transumanos (europeus, brancos), entendendo tal mudança como a intenção de manter o binarismo relacional e hierárquico entre o europeu e o não europeu. Nesse sentido, e no contexto do meu questionamento descolonial em relação ao transumanismo, aponto para a transformação “algorítmica” do humanismo em pós humanismo tecnológico via transumanismo como uma mudança iterativa dentro da ontologia historicamente sedimentada da racialização eurocêntrica; em suma, o humanismo, o transumanismo e pós humanismo devem ser entendidos como interações dentro da lógica estrutural, isto é, relacional, do racismo algorítmico.

 

Veja também palestras de Mustafa Ali aqui e aqui.

Abolir o Vale do Silício: entrevista com Wendy Liu

 

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Cientista da computação, Wendy Liu trabalhava com programação, e desde 2017 escreve sobre tecnologia e trabalho a partir de uma perspectiva de esquerda. Alguns textos dela aqui, aqui e aqui. Atualmente, está escrevendo um livro chamado Abolir o Vale do Silício. Em entrevista ao DigiLabour, fala sobre tecnologia de um ponto de vista de esquerda, a organização dos trabalhadores de tecnologia e o que significa abolir o Vale do Silício.

 

DIGILABOUR: Qual seria uma agenda socialista para as tecnologias?

WENDY LIU: Em primeiro lugar, é importante ir além de binarismos. A tecnologia não é boa nem má. Devemos criar o hábito de separar a tecnologia, em sua forma abstrata, do modo como ela está sendo usada devido ao sistema socioeconômico. O fato de um tipo particular de tecnologia facilitar a opressão ou a exploração em nossa atual ordem mundial não significa que haja algo intrinsecamente ruim sobre a tecnologia. Em vez disso, devemos especificar a relação de dominação existente envolvendo a tecnologia. Grande parte da tecnologia que existe no capitalismo tem outras aplicações, muitas das quais poderiam ser diretamente relevantes para fins socialistas. A questão é liberar essa tecnologia dos usos para os quais ela está sendo usada atualmente. Os algoritmos da Uber, os sistemas de logística da Amazon, a infraestrutura incrivelmente complicada que nos permite interagir uns com os outros na internet… essa tecnologia atualmente está trancada dentro das corporações, gerando lucro às custas de servir ao bem público. Como Leigh Phillips e Michal Rozworski escrevem em seu livro mais recente, People’s Republic of Walmart, essa tecnologia pode ser a chave para pensar qualquer visão socialista que inclua controle em larga escala sobre os meios de produção. O desafio para a esquerda, então, é elaborar uma estratégia que tome para si essa tecnologia, o que provavelmente envolverá o apoio daqueles que já trabalham na indústria de tecnologia, e que possuem conhecimento relevante sobre o assunto. Portanto, acho que um projeto paralelo é os trabalhadores de tecnologia se organizarem, a ponto de constituírem uma força poderosa dentro das corporações, exigindo maior controle sobre a tecnologia. Isso poderia complementar o objetivo de alcançar um controle mais democrático sobre a tecnologia, como um primeiro passo para desfazer o modelo tipicamente autoritário de gerenciamento de empresas de tecnologia. Na verdade, existe um grupo no Brasil que parece estar fazendo isso, que foi inspirado na Tech Workers Coalition, dos Estados Unidos. Eles foram entrevistados pelo Notes from Below ano passado: “Precisamos pensar em uma grave dos trabalhadores de tecnologia”. O movimento trabalhista em tecnologia ainda é muito incipiente, mas acho que é um passo na direção certa: reconhecer que a tecnologia foi mal utilizada no capitalismo, mas que pode ser direcionada para fins melhores, se tivermos vontade política.

 

DIGILABOUR: Conte-nos mais sobre a organização dos trabalhadores de tecnologia…

LIU: Nos últimos meses, houve desenvolvimentos realmente interessantes nas grandes empresas de tecnologia, algo que eu nunca havia pensado que veria quando ainda trabalhava com tecnologia. Há uma percepção comum de que, como os profissionais de tecnologia em funções específicas são tão requisitados, eles devem ser bem pagos e, portanto, não podem ter nenhuma das queixas dos trabalhadores. Mas isso só foi verdade por um tempo. A indústria de tecnologia sempre desvalorizou certos tipos de mão de obra com base no perfil de quem a realiza, mesmo quando estão fazendo o trabalho que deve ser considerado valioso. Mulheres, pessoas negras e trabalhadores mais velhos têm alarmado sobre a hostilidade da indústria de tecnologia há muito tempo, e a onda mais recente de organização dos trabalhadores da área tem origem em um reconhecimento dessas críticas. Outro fator importante aqui é que as condições do setor estão mudando. Nós não estamos mais na idade de ouro da tecnologia. Você ainda pode ganhar muito dinheiro no setor se tiver o background e o network corretos, mas a demanda por trabalho se expandiu ao ponto de as empresas poderem se envolver em práticas de exploração mais óbvias. A maioria dos trabalhadores do Google não são funcionários em período integral, mas recebem contratos de curto prazo ou trabalham para agências que não lhes dão os mesmos benefícios ou prestígio. O que isso significa é que muitos dos trabalhadores mais novos, que entraram no setor porque ficaram entusiasmados com o trabalho, ou simplesmente porque queriam um emprego bem remunerado, estão presos em situações de trabalho muito diferentes do sonho estereotipado do Vale do Silício. A empresa os trata como se pudessem ser trocados a qualquer momento, o que é desmoralizante e até insultuoso. Para esses trabalhadores, faz sentido que eles se unam para exigir melhores condições de trabalho. Mas a organização desses trabalhadores não precisa se limitar às condições do local de trabalho. Muitos dos esforços de organização no último ano foram em torno de preocupações éticas em relação aos usos dos produtos que estão sendo desenvolvidos. Contra o pano de fundo do desmoronamento do establishment político, faz sentido considerar outras vias de mudança. A indústria de tecnologia está especialmente bem preparada como um lugar de luta, dada à sua imensa riqueza, bem como a sua importância infraestrutural para outros setores da economia.

 

DIGILABOUR: Por que abolir o Vale do Silício?

LIU: Abolir o Vale do Silício não significa parar o desenvolvimento tecnológico, mas desafiar o atual modo de produção que força a tecnologia a ser desenvolvida principalmente para fins capitalistas. Significa liberar o desenvolvimento tecnológico da busca incessante pelo lucro, porque isso leva a resultados que são ineficientes, com desperdício, e, em última instância, trata-se de uma distração em relação ao que a sociedade deveria estar trabalhando, por exemplo, lidar com as inúmeras mudanças ecológicas que estamos começando a enfrentar. Ficou muito claro para mim que permitir que a tecnologia seja impulsionada pelas necessidades do capital, financiada por grandes fundos de investimento e gerenciadas na esperança de gerar um retorno, é algo ruim. Nós não precisamos de um milhão de aplicativos de entrega de comida, e é patentemente imoral que tantas pessoas trabalhem em empresas de tecnologia como Uber ou Amazon simplesmente para que alguns investidores e executivos fiquem extremamente ricos. O atual modelo industrial de desenvolvimento tecnológico está distorcendo as promessas utópicas do que a tecnologia poderia ser, criando um mundo altamente estratificado. Nós podemos e devemos fazer algo melhor.

 

 

“É simplista definir o trabalho digital exclusivamente como um trabalho de clique”: entrevista com Sebastien Broca

Sebastien Broca é professor da Universidade Paris VIII e autor do livro L’utopie du logiciel libre. É integrante de rede europeia  de estudos sobre trabalho digital e tem se dedicado a escrever sobre commons digitais e a questão do trabalho digital. Confira a entrevista:

 

DIGILABOUR: Quais são as suas críticas às pesquisas sobre trabalho digital e o que propõe como alternativa?

SÉBASTIEN BROCA: Em primeiro lugar, gostaria de dizer que a pesquisa que se ancorou em torno do conceito de trabalho digital é, em minha opinião, interessante e positiva em muitos aspectos. Elas ajudaram a destacar aspectos do capitalismo digital que foram insuficientemente tratados na pesquisa acadêmica e no debate público. Por exemplo, a importância econômica do trabalho não assalariado e do trabalho não pago, a competição e a precarização do trabalho, a indefinição entre trabalho e não trabalho, combinando com a ascensão do modelo de plataforma. No debate francês, os trabalhos de Antonio Casilli permitiram trazer questões importantes, que vão além do problema da “uberização”, sobre o qual o debate público tem se concentrado há muito tempo. Hoje estamos falando cada vez mais sobre o microtrabalho nos programas de inteligência artificial, o trabalho dos moderadores de conteúdo e o trabalho gratuito de produção de conteúdo pelos usuários das redes sociais. Isso deve ser creditado à pesquisa sobre trabalho digital. Minhas reservas dizem respeito à tentação de igualar essas várias atividades dentro de uma categoria falsamente homogênea. Então, eu não acho que temos que ver o trabalho digital como um tipo único de trabalho. É simplista definir o trabalho digital exclusivamente como um “trabalho de clique” repetitivo e fragmentado feito em um computador ou smartphone. Parece-me que esmaga a diversidade e a complexidade das atividades que estão sendo discutidas. Um motorista do Uber faz mais do que apenas um “trabalho de clique”: ele também dirige o carro, coloca e tira a bagagem, conversa com seus passageiros. Outro exemplo: os voluntários que produzem os dados dos jogadores do game Football Manager também realizam uma forma de trabalho digital. Mas seu envolvimento não se reduz ao “trabalho de clique”: consiste em inserir dados em um banco de dados. Antes disso, essas pessoas tiveram que assistir a jogos e treinamentos dos clubes pelos quais são responsáveis, discutir em fóruns para justificar as pontuações dadas a um determinado jogador, entre outras tarefas. Em resumo, eu considero útil a noção de trabalho digital por circunscrever um campo original de pesquisa, mas problemático quando isso leva a apagar as diferenças entre atividades tão diversas quanto dirigir um Uber, trabalhar na Amazon Mechanical Turk, postar um vídeo em uma rede social ou classificar jogadores para um game. Esse problema é tão científico quanto político. As lutas sociais contra o trabalho digital variam em função das atividades em jogo: alguns motoristas da Uber pedem, legitimamente, para serem requalificados como trabalhadores da plataforma, mas seria absurdo que os dois bilhões de usuários que fornecem dados e conteúdos para o Facebook peçam para se tornar trabalhadores de Mark Zuckerberg. Portanto, precisamos fazer distinções específicas dentro do campo dedicado à pesquisa do trabalho digital.

 

DIGILABOUR: Como você vê as críticas liberais e marxistas em relação ao capitalismo digital?

BROCA: Eu acho que a principal diferença entre esses críticos são seus temas preferidos. Os liberais concentram-se em questões de liberdade de expressão, privacidade e acesso ao conhecimento. Sua principal âncora normativa é a defesa da autonomia individual frente o poder do GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft) e os Estados. Isso pode ser visto em vários defensores das liberdades digitais e em alguns trabalhos recentes, como o de “capitalismo de vigilância”, de Shoshana Zuboff. Podemos dizer que a evolução iliberal da internet tornou essas críticas cada vez mais veementes nos últimos anos. Os críticos da tradição marxista, lato sensu, por sua vez, concentram-se em questões relacionadas à exploração de trabalho, à distribuição desigual do valor econômico e à erosão das formas de proteção social. Aqui, novamente, as recentes dinâmicas do capitalismo digital tendem a acentuar essas críticas e torná-las mais necessárias do que nunca. O desenvolvimento de pesquisas em torno do trabalho digital é uma boa ilustração. Meus interesses de pesquisa estão mais de acordo com os temas da crítica “marxista”. Mas acho que existem certas complementaridades entre esses críticos, que devem ser desenvolvidas. Assim, defender as liberdades online sem analisar o poder econômico do GAFAM e as mudanças no trabalho podem, em minha opinião, apenas tornar o discurso crítico em algo inofensivo, e ação política, inoperante. Como lutar contra as violações de liberdade de expressão das grandes plataformas, sem analisar os desafios enfrentados pelos moradores de conteúdo em uma economia baseada na publicidade? Como criticar essas formas de moderação de conteúdos sem levar em conta o fato de que trata-se de uma parcela terceirizada de trabalhadores precários? Como você deseja preservar a privacidade online sem questionar as estratégias de lucro que tornam a exploração massiva de dados pessoais uma necessidade econômica estrutural?

 

DIGILABOUR: O que você entende por “epistemologia do código”?

BROCA: Quando falei sobre epistemologia do código, estava tentando pensar sobre como as tecnologias digitais estão mudando a produção de conhecimento, especialmente no contexto de humanidades digitais. A ideia geral é dizer que as ferramentas computacionais não são simplesmente instrumentos “neutros”, sem influenciar a orientação epistemológica da pesquisa em desenvolvimento. Essas técnicas trazem consigo uma certa visão de mundo e uma certa representação das exigências específicas para a produção do conhecimento científico. Em outras palavras, há o que se permite ou não se permite fazer “concretamente”. E há também – não devemos esquecer disso – todo o imaginário carregado por essas técnicas. Elas, portanto, tendem a favorecer um regime de cientificidade baseado na agregação de informações, e não no confronto de pontos de vista, a fim de construir o mundo como um conjunto de elementos bem distintos e determinados, para valorizar os grandes projetos colaborativos em detrimento do trabalho solitário do pesquisador. A epistemologia do código é tudo isso

 

DIGILABOUR: Por que, em sua visão, projetos baseados em commons apresentam ambiguidades?

BROCA: Há certas ambiguidades em torno da noção de commons por seu significado ser muito amplo, e também porque, em uma perspectiva de movimentos sociais, a defesa de commons agrega atores bastante heterogêneos. Eu vou dar dois exemplos. O primeiro diz respeito à relação entre os commons digitais, como software livre e Wikipedia e o capitalismo digital. Hoje, sabemos que esses recursos são usados de várias maneiras pelo GAFAM, seja porque sua infraestrutura técnica funciona com software livre, ou porque o Google, por exemplo, aprimora o serviço que fornece aos usuários por meio da Wikipedia. O que os defensores dos commons pensam dessa situação? Alguns acreditam que não é problemático, desde que as empresas cumpram as licenças, como Creative Commons, associadas a este commons e não privatizem. Basicamente, desde que o software permaneça “livre” e a Wikipedia permaneça acessível a todos, não há problema! Outros lamentam que esses commons sejam transformados em commons do capital, e apontam para o fato de que grandes empresas geralmente se comportam como “clandestinas”. Lucram com os recursos comuns, e financiam pouco ou quase nada a produção. Uma segunda ambiguidade diz respeito à relação com o Estado. É prática corrente apresentar os commons como uma espécie de terceira via, à distância tanto do Estado quando do mercado. É claro, além disso, que há uma forte inspiração libertária no movimento dos commons, que foi construído em reação tanto aos becos sem saída do “comunismo real” quanto à excessiva verticalidade do Estado social fordista. Isso não nos diz, no entanto, como esse movimento poderia ou deveria estar articulado ao Estado no futuro. Alguns acreditam que não há nada mais a esperar do Estado e que, irremediavelmente, o neoliberalismo ganhou. Outros, ao contrário, defendem uma “comunalização” dos serviços públicos e do Estado social, e tentam pensar em maneiras pelas quais as políticas públicas poderiam encorajar o desenvolvimento de commons.

 

 

Você pode conferir outros textos de Sebastien Broca aqui, aqui e aqui.