Dyer-Witheford: AI Capitalism

Interview with Nick Dyer-Witheford on book Inhuman Power: Artificial Intelligence and the Future of Capitalism

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DIGILABOUR: In your book, you criticize both the liberal view and the “autonomist” perspective on artificial intelligence. I found your point very interesting. Although you recognize the value of this latter approach, what are the misconceptions about autonomy in the question of artificial intelligence?

NICK DYER-WITHEFORD: Thank you for your interest in Inhuman Power. I am only one of the authors of this book, the other two being my brilliant colleagues, Atle Mikkola Kjøsen and James Steinhoff. The comments here are hence a personal interpretation of a synthetic collaboration; my co-authors might quite legitimately emphasize different aspects of our collective work. In regard to the liberal and autonomist accounts of artificial intelligence: the liberal view is of course that artificial intelligence (AI) is just one more stage in the technological progress achieved by the market economy, an advance attributable to the creative powers of capitalism, bringing greater material prosperity, consumer convenience and all-round improvement in the human condition. Whatever problems AI may bring in the realms of, say, employment or social surveillance, they can, in this view, be corrected by education for vocational training, and minor reforms to privacy protection. The fact that the development of AI is almost entirely in the hands of oligopolistic capital, along with its state-security military and police partners, is ignored, obfuscated or just accepted as the way of the world. What is more surprising is the relative complacency with which this situation is looked on by left, or what remains of it. This complacency appears to have two sources. One the one hand, there are those who doubt the actuality of recent advances in AI, suggesting that these are heavily oversold by corporate promoters, and amount to more hype than reality. This is a view that for the moment, undoubtedly contains a large part of truth, but may well be inadequate to the long-term trajectory of capitalist techno-development.  On the other hand stands the perspective of “left accelerationists”, who are themselves AI enthusiasts, and see this technology a harbinger of a postcapitalist world, in which automation dissolves the wage-work nexus. This optic can quote in its support some impressive passages from Marx in his most technologically optimistic forecasts about the progressive force of ever-expanding powers of production. But it extinguishes the more somber side of his analysis of capitalist machinery as domination, and his flashes of nightmare critique of capital as an alien and inhuman force the drives towards the status of an “automatic subject.” It is here that the issue of autonomism comes in. The tradition of operaismo (“workerism”), from which today’s autonomist Marxism derives, was remarkable for its scathing refusal of capital’s doctrine of technological progress and its insight into of how machinery is used as a managerial weapon against the working class. However, in the transformation of operaismo to contemporary post-operaismo thought, this heterodox subversion was lost, and replaced by an upbeat insistence on possibilities of cyborg re-appropriations of computing and network technologies. Now, this is a view to which I myself contributed, so a certain amount of auto-critique is in order! But we must recognize that since the 1990s the condition of then-nascent digital capital has changed significantly, notably through the successful consolidation of the giant platform enterprises, such as Google, Amazon and Facebook, and their systematic appropriations of big data and   mobile communication, all of which set the scene for recent breakthroughs in AI technology, especially in the field of machine learning. Given this situation it seemed necessary to the three of us who authored Inhuman Power to restore a critical perspective on the machinic trajectory of capital that is now yielding new forms of AI. In the short term such a critique addresses both the intensifications in labour exploitation and in command over the entre social factory currently enabled by AI. In the mid-term, it takes seriously the likely assaults on employees in industries from transportation to call centers now being prepared by AI developers. And in the longer term, it considers the implications of a capitalist directed “singularity” that, in the name of increased efficiency and productivity, aims at the creation of nothing less than a successor-species rendering humankind obsolete. For those who hope that AI will permit a society in which humans are free from capital, it is important to remember that the obverse of this arrangement may be that capital becomes free from the human. We could be looking at a scenario, not of the growing autonomy of workers, but of the deepening autonomization of capital.

DIGILABOUR: What does it mean to consider IA as a general condition of production?

DYER-WITHEFORD: Marx’s concept of general conditions of production refers to the technologies, institutions and practices which form the environment for capitalist production in a given place and time. We emphasize that at the moment AI deployment is limited (though still wider in scope than many people imagine). Various types of “narrow” domain specific AI are, and have been used in industrial robots, search engines and social media and military and police systems. So called “general AI”—roughly speaking, AI with human, equivalent intelligence, and beyond that, super-intelligence—remains very much the stuff if science fiction. However, the commercial uses of AI are multiplying across homes and workplaces. In describing AI as a “general condition of production” we are suggesting that it may become a type of infrastructure that provides the taken-for-granted prerequisites for a new phase of capitalist development. Roads and canals and sailing ships were general conditions of production for mercantile capital; steam powered machinery, railways, steam ships and later electrical power, telegraphs, telephones, radio and television were general conditions of production of industrial capital. To say that these conditions of production are general is not to suggest that they are available free; the great railway tycoons of the nineteenth century made their millions building one of the century’s key general conditions of production. But it is to say that they become facilities foundational for all types of competitive capitalist enterprise, and hence also propel profound transformative of social life. As Andrew Ng, Stanford professor, entrepreneur, former Chief Scientist at Baidu, and former head of Google Brain pronounced in 2016, the objective of his corporate sponsors is to make AI “the new electricity.” The ambition of the great oligopolists AI developers—in the US, Google, Amazon, Microsoft, Facebook and IBM, in China, Baidu and Alibaba –is not simply to use AI to increase the efficiency of their search engines, product recommendations, warehouse operations etc. It is rather to become the vendors, largely through cloud based services, of AI capacities that other businesses, and indeed individuals, cannot do without on a day to day basis. They aim for a new instantiation of capital in which AI applications such as autonomous vehicles, chatbot personal assistants and social media agents, and an Internet of Things connecting robotic applications in industry, logistics and households, saturate everyday life. If this is achieved, it will also mark a new phase in the subsumption or envelopment of human life by capitalist techno-structures—an AI-capitalism.

DIGILABOUR: How to think about the struggles involving AI-capital? How can we reposition the scenario on artificial intelligence from “other possible worlds”?

DYER-WITHEFORD: A great deal of current discussion about AI focuses on labour market issues, in effect addressing the question, “will a robot take my job?”  Around this there has been a protracted debate between “AI apocalyptics” (mostly computer scientists) who foresee an imminent general crisis of employment caused by AI automation, with abrupt job losses across many types of work, and “business as usual” theorists (mostly mainstream economists), who insist that technological change, while destroying jobs in some sectors, always creates compensatory job opportunities in other areas of the economy. This argument is now very choreographed and predictable, though also highly speculative. We think it is quite possible that AI will increase surplus populations; render employment increasingly precarious and polarized between high waged techno-elites and low waged menial jobs; and may eventually precipitate a general crisis of employment—though this process, interacting in contradictory ways with the regular business cycle and capital’s patterns of recurrent crisis and recovery, well-mapped by Marx, may well take the protracted form of a “slow tsunami” rather than the sudden onset anticipated by AI apocalyptics. What we would emphasize, however, is that right now, in the present, there are emerging a series of conflicts over the negative effects of AI capitalism. In this regard we delineate a “heptagon of struggles”. This involves: i) the struggles of workers who are already subject to the surveillance, work intensification and wage pressures of machine-learning driven algorithmic management: these include not only the well-known examples of Amazon fulfillment-centre workers and gig-economy food-couriers or on-demand-drivers, but also the multitude of online “click-workers” involved in the actual production of machine learning systems, either as data cleaners or content moderators, ii) the protests of high-tech workers in Silicon Valley and elsewhere over their employers’ involvement in AI-production for the US military, immigration authorities or border police,  iii) the anti-surveillance movement, which has been growing since the Snowden revelations, and now confronts increased state and corporate powers provided by technologies such as machine-learning driven facial recognition systems, iv) activism against algorithmic discrimination along the lines of gender and race that have repeatedly appeared in AI systems for job hiring, pre-emptive policing, welfare monitoring and many other social activities, v) the movements contesting large AI firms plans for control of information generated by “smart cities”, which would make them major corporate arbiters over urban design and planning, vi) network defection following from this the wave of revulsion over AI engineered techniques of viral propaganda and dis and mis0information revealed in the Cambridge Analytica scandals– a scandal which, while focused on a specific nefarious electoral manipulation ultimately raises large questions about the techniques of advertisement driving capital’s entire communication systems,  vii) the generalized “techlash” against the oligopolistic powers of large information firms, who are now also the main controllers and determiners of AI development, which is now bringing to the fore issues of regulation, anti-trust legislation and even alternative forms of ownership.  None of these movements necessarily has objections to capital driven AI and machine learning as its central demand. But corporate-directed AI now functions as assort of “invisible attractor” around which these antagonisms are now forming antagonisms that may be intensified ifs sectoral or general employment crises following from intensified AI deployment appear.

DIGILABOUR: What are the blindspots in research on  capitalism and artificial intelligence?

DYER-WITHEFORD: There is no shortage of topics on which further research into AI-capitalism is required. The immediate consequences of machine-learning in workplaces and the gig-economy, is the proper subject of a new round of workers’ inquiry, now indeed under way in many quarters;  investigation into the construction of the corporate algorithms used by social media to shape the conditions of the wider social factory, research which also involves campaigns for access to information and public control of research agendas, is clearly vital; so too is closer examination of the corporate partnerships with the military and police, already a hot topic in Silicon Valley and, given the deteriorating nature of international relations and intensifying border regulation, likely to become even more prominent. However, the issue that over which I am left most curious after helping write this book is a less empirical one. It the issue of finding communist or socialist agendas for addressing AI other than of the now widely-popular left accelerationist approval for expanding the means of production devised by capital. For reasons I hope this interview has already made clear, we are skeptical about the idea that capital-developed AI can be used as a lever to bring a post-capitalist order into being –as in the now ubiquitous post-work formula for AI plus UBI (universal basic incomes). To us, this seems like a recipe for leaving an entirely disempowered proletariat still resident within a system of general commodification, and at the mercy of a capitalism now endowed with god-like powers. At the end of the book, we sketch some alternatives to this option, the absence of which might be considered a “blindspot” for contemporary radicalism. Our perspective does not close the door on possible emancipatory applications of AI, were such systems to be trained, developed and delimited within what we can shorthand as a communist order. Some of my co-authors are therefore interested in the possibilities of specifically socialist or communist transhumanism. Others of us incline more to a perspective that deviates from Marx’s allegiance to techno-modernist Prometheanism. For if the horizons of socialism or communism remain fixed on prospects of unlimited economic expansion, it becomes, I think, hard to avoid accelerationist logic. Such growth will tend towards intensified use of AI, not least to provide eco-modernist patches and fixes the problems of industrial and informational capital, such as global climate catastrophe. However, such route paradoxically leads to prospects of human self-obsolescence. The question then arises as to whether, as a counter-move, some articulation between Marxism and radical political ecology, such as that incipient in today’s “de-growth” movements, might be envisaged, something beyond the now widely-discussed (and certainly important) New Green Deal proposals. This would require a movement aimed at a global levelling of wealth, a massive program of social equalization, in combination with a regionally focused powering-down and de-celeration of the continuous economic growth indispensable to capitalism, accompanied by a deep democratization of both work institutions and scientific and technological research agendas. Such a path—and here I elaborate a personal opinion, rather than one fully worked out with and endorsed by my co-authors–might open a way to diminishing reliance on inhuman, or, more precisely, a-human, AI systems, or at least opens a space for some genuine social deliberation on the conditions of their adoption, rather than the de facto submission to the competitive automatism dictated by high-tech capital. The impulse to such a new social and ecological levelling, an articulation of equality and sufficiency, would demand an innovative social insurgency: to use some very controversial, and admittedly rather Eurocentric, examples, it would call for something like a rapprochement between Extinction Rebellion, the Gillets Jaunes and the Gillets Noirs! However, such a project, involving as it does a radical re-fit of the much of the philosophic equipment of the left is clearly one calling for further theoretical conversation and political experimentation.

Trabalho Comunicativo e Práticas Autônomas de Comunicação: entrevista com Enda Brophy

Enda Brophy, professor da Escola de Comunicação da Simon Fraser University, tem pesquisado questões de trabalho nas indústrias midiáticas e a organização coletiva do trabalho. Um de seus projetos de pesquisa, em parceria com Greig de PeuterNicole Cohen e Marisol Sandoval, é o Cultural Workers Organize, sobre respostas coletivas à precarização do trabalho dos comunicadores. É autor do livro Language Put to Work sobre call centers e formas de organização coletiva além dos sindicatos tradicionais. Brophy chega a falar em “locais de trabalho comunicativos”. Um de seus últimos artigos publicados chama-se The Internet’s Factory Floor: Political Economy for an Era of Communicative Abundance, em que discute a noção de “capitalismo comunicativo” a partir de Jodi Dean. Confira a entrevista de Enda Brophy à DigiLabour:

DIGILABOUR: Você tem pesquisado há mais de dez anos as condições de trabalho, o trabalho precário e a organização coletiva em empresas de tecnologia e mídia. O que mudou de lá pra cá?

ENDA BROPHY: As mudanças ocorridas entre trabalho e tecnologias digitais, à sombra da crise financeira global de 2008, foram profundas e angustiantes. O mais importante é a inovação tecnológica que foi imposta de cima para baixo sobre a força de trabalho, o que podemos chamar de plataformização do trabalho. Um número crescente de trabalhadores nas franjas precárias do mercado de trabalho está envolvido em atividades governadas remotamente por algoritmos via plataformas. Os novos negócios puderam aproveitar a posição tremendamente difícil na qual muitos trabalhadores se encontraram após o derramamento de sangue pós-2008, com o caso paradigmático da Uber, que tem conseguido contratar trabalhadores que perderam empregos durante a crise ou trabalhadores mais jovens cujas chances de ter empregos bem remunerados estão se tornando cada vez mais raras. Pesquisas anteriores têm demonstrado que um número cada vez maior de pessoas complementa seus parcos rendimentos com trabalho de plataforma, seja por meio do Amazon Mechanical Turk, alugando um quarto por meio do Airbnb ou entregando alimentos por meio de aplicativos. Em outros lugares, indústrias como call centers reorientaram-se para aproveitar as tendências mais novas e mais disciplinares da geopolítica global e a expansão da economia de crédito. Tenho feito pesquisas no México e, em particular, em Tijuana, onde o capital global tem aproveitado a tendência crescente de encarceramento e deportação em massa nos Estados Unidos para estabelecer um call center em expansão que presta serviços às empresas americanas, terceirizando seu trabalho. Ao expandir a máquina de deportação em massa, Obama e, mais tarde, Trump efetivamente manufaturaram uma força de trabalho digitalque pode absorver o trabalho comunicativo extraído dos Estados Unidos. O mesmo processo está ocorrendo em toda a América Latina, onde os call centers estão sendo configurados para atender os Estados Unidos e o Canadá, e são compostos principalmente por deportados. Assim, o contexto geral é extremamente sombrio para os trabalhadores, com novos processos de trabalho e lógicas disciplinares sendo implantados em uma variante do capitalismo que sofreu mutações significativas desde as primeiras iterações do capitalismo “digital” neoliberal teorizado por estudiosos como Dan SchillerUrsula Huws. e Nick Dyer-Witheford. Há uma financeirização sem precedentes da economia e a expansão de formas parasitas de geração de lucro. A boa notícia é que, pelo menos no caso da plataformatização do trabalho, estamos vendo o surgimento de uma pequena mas significativa onda de luta e recomposição ocorrendo entre os trabalhadores digitais. Os trabalhadores estão rejeitando a mentira descarada, consagrada em seu status contratual, de que são empreendedores autônomos. A greve global dos trabalhadores da Uber e da Lyft no início de maio foi realmente importante nesse sentido, e as lutas dos trabalhadores de delivery no Reino Unido e na Europa também foram inspiradoras. Finalmente, e isso tem um significado estratégico crucial, os trabalhadores de alta qualificação na área de tecnologia também começaram a se engajar em formas embrionárias de organização do trabalho, além de contestar as aplicações das tecnologias que seus empregadores desenvolvem.

DIGILABOUR: Você diz que há uma convergência crescente entre trabalho e comunicação na economia digital. Como isso ocorre?

BROPHY: A incorporação em larga escala dos processos comunicacionais na produção de mais-valia foi uma dimensão fundamental da expansão do neoliberalismo a partir dos anos 1970. Isso ocorreu quando a infraestrutura de telecomunicações em todo o mundo foi privatizada e, em seguida, voltada para os fins do setor privado. A expansão das indústrias de computadores e de eletrônicos foi outro passo importante no processo. Mas o modelo de negócios das empresas em toda a economia tornou-se mais comunicacional também, com a expansão de call centers em todo o mundo sendo o exemplo mais evidente da necessidade crescente de empresas que gerenciem um fluxo regular de interação interpessoal com seus clientes. O crescimento das chamadas “indústrias criativas” oferece ainda outro exemplo significativo de como o capitalismo tem buscado estratégias de crescimento que valorizem a capacidade humana de produzir comunicação, conhecimento e cultura, um processo que marxistas autonomistas como Christian Marazzi chamam de “colocar a linguagem para trabalhar”, uma frase que eu tomo emprestada para o meu livro sobre trabalho nos call centers. E, finalmente, há o crescimento impressionante de empresas como Facebook, Google, Apple e Amazon no topo do firmamento econômico. Cada uma delas busca uma combinação de estratégias de negócios, mas todas dependem da produção de lucros a partir de conteúdo produzido pelos usuários, dados e vigilância. O resultado prático disso é não apenas uma expansão significativa do trabalho remunerado que exige a capacidade humana de se comunicar, mas a indefinição entre trabalho e lazer, a ponto de grande parte de nossas vidas serem potencialmente gastas gerando valor para o capital. O trabalho gratuito tornou-se um problema endêmico, seja o trabalho não remunerado que os alunos realizam para ter acesso ao mercado de trabalho, o conteúdo que fornecemos voluntariamente para os gigantes de dados ou o trabalho extra que realizamos para pagar nossas dívidas.

DIGILABOUR: Como reinserir o trabalho na pesquisa em comunicação?

BROPHY: Em uma perspectiva norte-americana e anglófona da pesquisa em comunicação, isso não é um problema. No início dos anos 2000, Vincent Mosco e Catherine McKercher levantaram o problema do ponto cego do trabalho na área de comunicação, que havia sido originalmente identificado por Dallas Smythe em seu ensaio seminal de 1977 sobre o trabalho da audiência. A partir dessa provocação, houve uma notável proliferação de pesquisas sobre o trabalho nas indústrias midiáticas. Talvez a questão chave que enfrentamos neste momento seja a de como criar redes de acadêmicos, ativistas e sindicalistas para gerar conhecimento que sustente e, por sua vez, reforce o ativismo na área de trabalho. Em outras palavras, nosso problema não é simplesmente criar mais conhecimento sobre o trabalho na pesquisa em comunicação, mas colocar esse conhecimento para trabalhar no sentido de construir o poder do trabalhador.

DIGILABOUR: O que você tem encontrado em relação a práticas autônomas de comunicação?

BROPHY: Primeiramente, quero destacar que esse conceito de “práticas autônomas de comunicação” foi desenvolvido por Greig de Peuter em sua excelente tese defendida em 2010. Juntamente com Nicole Cohen, posteriormente expandimos o conceito de comunicação autônoma em um texto de 2015. Lá, identificamos três dimensões de práticas autônomas de comunicaçãoidentidade coletiva, ou a recusa de trabalhadores de individualizar as subjetividades fomentadas pelos empregadores; contra-publicidade, ou criação e desenvolvimento de práticas culturais e midiáticas com o objetivo de circular mensagens resistentes, e solidariedade em rede, ou o desenvolvimento de tecnologias digitais para fins de organização do trabalho. Também deve ser dito que há uma tradição na pesquisa em comunicação que explora tais práticas entre os trabalhadores, uma tradição de décadas que inclui análise de mídias independentes e formas horizontais de comunicação dos trabalhadores. Minha própria pesquisa nos últimos anos envolveu-se com vários exemplos de práticas autônomas de comunicação por trabalhadores, seja ocupação de teatros e outros espaços culturais na Itália com o objetivo de transformá-los em centros culturais comunitários ou o desenvolvimento de plataformas digitais dedicadas à organização do trabalho, como Coworker.org ou Unionbase nos Estados Unidos. Explorar tais práticas é um modo de circular o conhecimento delas como exemplos que podem ser replicados em outros lugares, mas também servem para desenvolver as redes eu mencionei entre acadêmicos e ativistas.

Olhar, Imaginário e Circulação de Dados: entrevista com David Beer

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David Beer, professor de Sociologia da University of York, Inglaterra, lançou no fim de 2018 o seu mais recente livro, The Data Gaze: Capitalism, Power and Perception. Após pesquisa sobre 34 empresas de análise de dados, Beer aborda como o imaginário de dados molda nossa percepção sobre questões como neutralidade, relevância e transparência dos algoritmos e dados. Em outras obras, como Metric Power Popular Culture and New Media (com capítulo gratuito aqui), o autor já tinha trabalhado questões como métricas, circulação de dados e políticas de circulação. Confira entrevista exclusiva com David Beer:

 

DIGILABOUR: O que é o olhar de dados (data gaze)?

DAVID BEER: O olhar de dados (data gaze) é um conceito destinado a pensar sobre os modos como vemos e somos vistos pelos dados. Assim, pretende-se pensar sobre os novos tipos de conhecimento que surgem, como eles se organizam e como formam as infraestruturas para que seja produzido conhecimento sobre nós, tanto as pessoas envolvidas nessas práticas quanto as ideias e os ideais que estão ligados aos dados que são extraídas de nossas vidas cotidianas de diferentes maneiras. Assim, o olhar de dados (data gaze) é uma tentativa de pensar sobre os novos tipos de conhecimento que emergem nesses dados extraídos e analisados.

 

DIGILABOUR: O que você chama de imaginário de dados?

BEER: Considero o imaginário de dados como uma espécie de ponta do iceberg do olhar de dados. Ele testa as coisas e abre espaços para que a análise de dados possa se espalhar ainda mais em nossas vidas. Então, o imaginário de dados é sobre o modo como pensamos sobre eles, os ideais subjacentes que estão ligados a eles. Assim, o imaginário de dados tem a intenção de pensar em como promessas poderosas são conectadas aos dados, como isso atrai as pessoas para a análise de dados e, mais ainda, permitindo que a análise de dados seja expandida e disseminada pelas organizações e instituições das quais nós fazemos parte. Portanto, esse tipo de olhar para a análise de dados pode ser distribuído pelo mundo social, pelas infraestruturas sociais e pelas organizações em que vivemos.

 

DIGILABOUR: Você pesquisou 34 empresas de análise de dados (data analytics). Quais os seus principais achados?

BEER: Eu usei a pesquisa com empresas de análise de dados como base para entender o imaginário de dados. Encontrei uma série de características desse imaginário que compreende os dados como rápidos, acessíveis e panorâmicos, que poderiam revelar as profundezas ocultas da vida cotidiana, e também das estruturas e organizações, daquilo tudo que foi considerado como smart. Então, esses tipos de características eram coisas que eu considerava promessas e ideais projetados atualmente, a fim de empurrar e espalhar práticas alternativas. E o que eu encontrei, enquanto analisava as infraestruturas e práticas de análise de dados, foi que esses ideais se tornaram parte do modo como as próprias infraestruturas foram criadas, codificadas e produzidas, e também do modo como as práticas foram moldadas de acordo com a visão daqueles que estavam envolvidos na análise de dados. Assim, o livro The Data Gaze usa essa base para pensar sobre o modo como os imaginários produzidos em torno dos dados se espalham nas infraestruturas e práticas de análise de dados, e como eles formam e conformam o ordenamento das coisas. Eu encontrei uma série de coisas sobre o olhar de dados e como ele pontua o lugar das coisas, ou seja, esse olhar de dados é um tipo de distribuição, não é como se você abrisse um espaço analítico como uma clínica. Eu usei o livro “O Nascimento da Clínica”, de Foucault, como comparação. Quando você entra em um espaço clínico, esse olhar clínico se espalhava pelas estruturas, o que torna o olhar cada vez mais difícil de escapar. Mas também isso continua tão vivo que, na verdade, hoje tudo isso volta-se para si próprio. Então, seu desempenho e seu progresso são constantemente monitorados, assim como suas próprias capacidades. As pessoas são monitoradas por seus próprios sistemas. Então, é como se tivesse um hype em cima da vigilância.

 

DIGILABOUR: Em livros anteriores, você tratou de políticas de circulação, circulação de dados e métricas, e circulação da cultura popular. Qual a contribuição dessa noção de circulação para a pesquisa em ciências sociais e humanas?

BEER: Quando eu escrevi Popular Culture and New Media: the politics of circulation, por volta de 2012, uma das coisas que notei foi que havia muito falatório em cima de expressões como mineração de dados e extração de dados, mas pareceu-me que o mais interessante era mesmo o modo como os dados voltavam para o mundo social, mudando-o. Então, nesse livro em particular, eu olho para o modo como os dados circulam ou voltam à cultura e mudam noções sobre o que é cultura, do que ela é feita, como pode ser compreendida… E há uma política de circulação acontecendo. Então, você pode entender como as coisas surgem ou se tornam visíveis, ou como as tendências acontecem. Você pode entender que a cultura se encontra com diferentes tipos de música, games ou filmes, centrando o estudo nessas circulações de dados e nos sistemas que sustentam essas circulações. Assim, esse livro analisou a maneira como as coisas são classificadas em arquivos, ou como os algoritmos criam sistemas que facilitam a circulação desses dados em nossas vidas. Eu percebi, então, que havia uma série de questões políticas relacionadas a esses modos de circulação. Aí eu foquei em questões de métricas e mensuração, no livro Metric Power, pensando nos tipos de dinâmicas políticas que circulam nas métricas de dados e como isso dita as formas e molda nossas vidas de maneiras diferentes. E particularmente eu estava pensando em como o poder é exercido por meio de métricas de dados. Portanto, essas circulações estão diretamente ligadas a questões políticas e de relações de poder. Quem controla essa circulação de dados? Como ela acontece? Como são os sistemas que sustentam essa circulação? São essas circulações de dados que realmente desafiam nossas vidas de muitas formas diferentes. E isso me levou finalmente ao livro The Data Gaze. O que eu queria fazer era, com essas circulações de dados acontecendo, distinguir quem são as pessoas e quais são os sistemas que estão intervindo nessas circulações de dados, quem é que está mediando, ou ainda, como essas circulações de dados são mediadas por sistemas e pessoas. Foi esse o caminho que percorri. E é por isso que eu acho que a circulação é importante, porque a circulação é o momento em que os dados voltam para o social, reformulando-o. Há processos circulatórios que são difíceis de entender, mas foi uma parte importante conceituar isso se você quer compreender o que se passa na cultura contemporânea.

 

Confira também outros textos do autor aquiaquiaqui e aqui.

iSlave e o Trabalho Digital na China: entrevista com Jack Qiu

O trabalho digital não é feito só de engenheiros e designers no Vale do Silício, mas também de trabalho escravo na China. Jack Linchuan Qiu, professor da Escola de Jornalismo e Comunicação da Chinese University of Hong Kong (CUHKtem se dedicado a pesquisar o trabalho digital na China. Em 2017, publicou o livro Goodbye iSlave: a manifesto for digital abolition. A partir de entrevistas com trabalhadores da Foxconn, Qiu mostra um “protótipo da escravidão no século XXI no contexto da indústria de mídias digitais” como indicativo de um sistema mais amplo, incluindo Appcon e o sistema de produção de gadgets pelo mundo. É o que chama de iSlave.

Jack Qiu chega a citar frases da Factory Gossip, revista dos trabalhadores da Foxconn: “Os empregados são como escravos e empregados de palácio. Os gerentes e escravos  morrem frequentemente nas mãos de eunucos sem nunca saber o que aconteceu. O caso raro de sobrevivência depende, inteiramente, da boa sorte“. Mas o iSlave também acontece nas formas de servidão voluntária e trabalho gratuito dos inúmeros usuários de mídias sociais.

O autor conversou com o DigiLabour. Confira alguns trechos em textos e ouça a entrevista na íntegra em áudio.

  • “É preciso re-historicizar o trabalho digital a partir de uma perspectiva do sul Global. Há uma divisão internacional do trabalho digital“;
  • “Talvez o modelo chinês possa ser melhor como um centro para um desenvolvimento sustentável e pró-trabalho comparado ao Vale do Silício. Mas também é provável que as práticas dos trabalhadores e seus modelos de negócios digitais também possam ser vistos como uma ameaça. Se a China pode se tornar um novo centro ou um novo colonizador, na verdade isso depende, por um lado, da relação externa com os EUA, mas de forma mais central, das relações entre classe dominante e classe trabalhadora na própria China“;
  • Shenzhen não é apenas um paraíso para o capitalismo digital, mas também um foco de ativismo dos trabalhadores“;
  • “O custo de produção de um smartphone da Tecno é entre 15 e 20 dólares, mas tem todas as funções completas de um smartphone normal e avançado”;
  • “O modelo da China ainda é complexo e internamente contraditório. Enquanto parte das empresas chinesas quer lucrar no mundo todo, a Tecno quer priorizar as necessidades locais. Acho que há potencial para algumas das empresas chinesas se transformarem em forças anticoloniais na área de trabalho digital“;
  • “No leste do Congo, onde os minerais do conflito são extraídos, no norte da China, onde a maioria dos minerais mais raros do mundo foi extraída, vemos esse tipo de trabalho escravo, no sentido clássico, de corpos humanos sendo possuídos, transacionados e descartados”;

 

Trabalho Digital no Sul Global

Shenzen, Vale do Silício do Hardware e Tecno

iSlaves

Plataformização e Dataficação do Trabalho na China

Circuitos de Trabalho

 

Leia outros textos de Jack Qiu aqui, aqui e aqui.

 

Nick Couldry: “O capitalismo precisa extrair todos os aspectos da vida humana, processando e gerando valor a partir de variadas formas de trabalho”

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Nick Couldry, professor da London School of Economics, lançará em agosto o livro The Costs of Connection: How Data Is Colonizing Human Life and Appropriating It for Capitalism, em coautoria com Ulises Mejias.

Em entrevista exclusiva à newsletter DigiLabour, Couldry conta que a dataficação da sociedade afeta não só o mundo do trabalho, mas a exploração de recursos de toda a vida humana. Os dados não são o novo petróleo, pois eles precisam ser produzidos e apropriados. Em sua visão, há uma forma distintiva de colonização atualmente: o colonialismo de dados, combinando práticas extrativas predatórias do colonialismo histórico com métodos de coleta e extração de dados.

DigiLabour: Como o colonialismo de dados tem afetado o Sul global, considerando a colonização histórica?

Nick Couldry: Nós não dizemos que o colonialismo histórico acabou. Com certeza não. Ele continua em novas formas coloniais de poder. É algo contínuo. Isso certamente é possível entender a partir do exemplo do que o Facebook faz na África ou na Índia como um poder neocolonial. São as continuidades do velho poder. No livro [The Costs of Connection], nós argumentamos que este é um momento especial na História, porque os dias de Colônia começam em um ponto da História com uma ideia de levar esses recursos para a Europa e controlá-los de lá. Agora é possível que seja um novo momento em que a América do Norte e a China estão interessadas em tomar um tipo diferente de recurso, que é a vida humana, para apropriar-se dela. E essa nova forma de colonialismo está começando agora a se colocar sobre o colonialismo histórico, mas é claro que muito do velho poder da América do Norte ainda se beneficia do velho colonialismo. Então, essas coisas estão emaranhadas, mas é importante ver o colonialismo de dados como uma nova espécie. Então, quando você me questiona como o novo tipo de colonialismo afeta o Sul global, a resposta ainda não está completa. Se você olhar para o Norte global, verá uma desvantagem de negros e negras da classe trabalhadora, como nos Estados Unidos da América. Eles são rastreados por mecanismos de vigilância tanto das empresas como do Estado. As informações recebidas são rastreadas e categorizadas por algoritmos. A desvantagem é que o colonialismo é distribuído muito injustamente. Os países que possuem estrutura de internet e empresas como Facebook e Google podem negociar e receber informações de grande impacto. Sabemos que o Facebook tenta desesperadamente aumentar os seus usuários fora da América do Norte e da Europa, porque nesses lugares as pessoas estão se afastando do Facebook Portanto, temos que esperar e ver como isso se desenvolve, mas porque as pessoas em países pobres também estão online e tendem a ter os seus dados desprotegidos. Em países como Quênia, Índia ou China, as relações entre Estado e empresas de dados são muito próximas. Então, novamente, os cidadãos estão desprotegidos. Justamente por isso, há desigualdades do período colonial e também novos tipos de desigualdade. As desigualdades globais são, então, reforçadas por meio do colonialismo de dados.

DigiLabour: Você tem dito que a dataficação da sociedade não pode ser reduzida à questão do trabalho. Mas como o colonialismo de dados afeta o mundo do trabalho?

Couldry: Primeiramente, é importante dizer por quais motivos o colonialismo de dados e o novo capitalismo, que Shoshana Zuboff chama de “capitalismo de vigilância”, não são apenas relacionados à questão do trabalho. Muitos críticos dizem que o que está acontecendo com a nossas relações online é uma forma de exploração de trabalho. Por exemplo, na Amazon Mechanical Turk. E o tempo em que fico online também pode ser também às vezes uma forma de trabalho, um trabalho explorado. Isso é verdade. Contudo, em nosso livro, mostramos uma exploração maior. Ela transforma os seres humanos em fluxos de dados e anexa isso ao processo econômico de valor. Esta é uma forma muito maior de exploração, pois envolve todos os aspectos da vida. Mesmo quando sabemos que não estamos trabalhando, quando estamos relaxando com os amigos, na piscina ou dirigindo. Ou seja, não estamos trabalhando No momento em que enviamos uma foto para nossos amigos e eles recebem, isso é uma fonte para o capital com um grande valor. Você pode dizer que isso é trabalho também. Mas, assim, ignora o fato de que o objetivo do capital é conquistar todos os aspectos da vida. É uma necessidade de captura pela infraestrutura de dados porque nós estamos online. Isso é para dizer que não se trata somente de trabalho, mas é claro que ele é importante. Primeiro, porque há pessoas que realizam “pequenas” atividades de trabalho porque estão muito desesperadas por renda, como na Mechanical Turk, com salários muito baixos. Mary Gray, da Microsoft, acaba de escrever um livro sobre “trabalho fantasma” e fala sobre essa forma de exploração. Uma exploração direta do trabalho envolvendo tarefas mal pagas. Há um segundo tipo de exploração com base no poder das plataformas em escala global por meio de softwares e gerenciamento de dados e metadados, onde o controle do trabalho se dá em uma escala muito grande. O trabalho pode ser facilmente realizado de outras maneiras, como o caso dos motoristas de táxi. A Über não tem necessidade de ter motoristas de táxi em Londres ou São Paulo. Isso era necessário há um século. Agora, há outra maneira de gerenciar as demandas econômicas por meio das plataformas globais. Isso está criando um novo tipo de exploração e não criando oportunidades econômicas, é claro. Onde há uma plataforma como Über, há uma forma de capitalismo sem qualquer suporte institucional. Você não tem poder sobre a estrutura institucional. Você não conhece as pessoas que tomam as decisões sobre você. Isso não quer dizer que as companhias de táxi tradicionais sejam empresas cool. Geralmente não são. Mas pelo menos há instituições com quem você pode negociar. Über é um tipo diferente de organização. Um puro capitalismo baseado em extração econômica sem relações humanas. Isso é muito perigoso para o desenvolvimento. A terceira área, que nós descrevemos como o colonialismo de dados, é a ideia de que o capitalismo atual precisa extrair todos os aspectos da vida humana, processando e gerando valor a partir de variadas formas de trabalho. Veja o exemplo da Amazon. Você sabe que eles rastreiam qualquer trabalho que seja feito, em qualquer lugar, segundo a segundo. E o trabalhador pode ser punido a partir das vigilâncias constantes. Isso é o que realmente acontece em diversas áreas do trabalho. Trabalho mal pago acrescido de vigilância o tempo todo. É o que a infraestrutura faz para controlar e ficar de olho em sua vida o tempo todo. A ideia de como funciona o capitalismo por meio dessa colonização de dados é muito perturbadora para todas as condições do mundo do trabalho. Mas não se esqueça que o trabalho não é tudo, mas parte importante de algo maior.

DigiLabour: E como nós podemos descolonizar a Internet em um contexto de capitalismo de plataforma?

Couldry: Ah, essa questão é ainda mais difícil. Nós não damos respostas definitivas em nosso livro. Mas, se isso é verdade, de que vivemos em uma era histórica fundamental com mudanças na organização do capitalismo e da sociedade, o futuro não é tão fácil de prever. Em nosso livro, dizemos que a coisa mais prática que podemos fazer é usar a nossa imaginação. Lembre-se como as coisas eram diferentes há dez anos, por exemplo. Nós precisamos lembrar isso. Essas coisas são muito novas e nós não conseguimos imaginar como podem ser diferentes. Todas as possibilidades estão em nossa imaginação. Soluções parciais não são suficientes. Não é suficiente que eu saia do Facebook amanhã. Há uma forma massiva de poder. E também não é suficiente construir uma nova plataforma que dependa dos recursos de Facebook ou Google. O que precisamos, como cidadãos, é agir a partir de outras maneiras que possam mudar e causar um grande impacto na construção das informações. Então, talvez nós tenhamos que repensar todo o propósito e as ferramentas que usamos em sociedade. E precisamos pensar em outros propósitos, um outro mundo. Então, como nós renegociamos os termos a partir dos quais estamos conectados? Nós trabalhamos para estar conectados e há um custo em estar conectado. Um custo muito alto. Isso é muito sério. Nós não queremos pagar esse custo. Nós queremos estar conectados em diferentes sentidos. Talvez isso, inicialmente, seja inconveniente. Mas, a longo prazo, podemos pensar em liberdade e achar novas possibilidades. Milhões de pessoas trabalhando e pensando juntas sobre outras opções. Nós escrevemos no livro que precisamos de uma luta coletiva de ajudar um ao outro a lidar com os custos da conexão e sobre o que devemos fazer. Isso é o que devemos fazer. Uma ação coletiva em massa. Renegociar os termos da conexão. Nós até amamos a conexão, como o Skype. Isso não era possível há vinte anos. Mas temos que renegociar os termos. O central é separar os custos do potencial benefício a longo prazo. E usar a imaginação para fazer coisas juntos, conversar juntos, ajudar um ao outro como uma maneira de enfrentar essa grande luta.

Você pode também ouvir os áudios da entrevista aqui. 

Além disso, leia um artigo de Nick Couldry e ouça um podcast publicados pela revista Television & New Media, além de uma palestra ministrada na Alemanha.

Nick Couldry é professor da London School of Economics e autor/coautor de livros como The Mediated Construction of RealityWhy Voice Matters e Media, Society, World. Seu próximo livro, The Costs of Connection, em coautoria com Ulises Mejias, será lançado em agosto de 2019.

Entrevista realizada por Rafael Grohmann em 12 de fevereiro de 2019.

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