ジェームズ・フェルトン・キース氏はInclusion Score Inc.のCEOであり、キース研究所の労働経済学者である。彼の最新著書は『#DataIsLabor』。
人工知能（AI）は労働のルールを書き換えている。キーストローク、スクロール、音声プロンプトのすべてを通じて、人間は現代のAIシステムを動かす燃料を生産している：それがデータだ。労働者が気づいているかどうかにかかわらず、彼らの行動パターン、デジタルコミュニケーション、生産性の統計、生体認証入力は、企業に莫大な価値をもたらす自動化システムの中核的な入力となっている—そして多くの場合、その価値は無償で抽出されている。これを本来の名前で呼ぶ時が来た：これは労働なのだ。
私の著書『Data Is Labor』で主張しているように、UAW組合員が生産する自動車と同様に、私たちのデジタル排気—何十年も単に「データ」と呼んできたもの—はただのメタデータではなく、労働の成果物なのだ。そしてこれはもはや理論上の話ではない。今日の最も高度なAIシステムは労働者の実体験に基づいてトレーニングされ、微調整されている。言い換えれば、労働者を置き換えたり監視したりするAIシステムは、まさにその労働者の労働—データ駆動かつ無償の労働—によって訓練されているのだ。
なぜAIがこの清算を迫るのか
AIシステムは真空の中で価値を生み出すわけではない。それらは人間が生成したデータ—ソーシャルメディアの投稿からコールセンターの会話記録、社内のチャットログまで—によって訓練される。これらのシステムはその後、以前は人間の労働を必要としたタスクを自動化するが、皮肉なことに、それらは私たちが与えるデータと同じだけの価値しか持たない。それは、すべての労働者が新興AIエコノミーの共同生産者であることを意味する。
AIの時代において、データは労働の副産物ではない。データそのものが労働なのだ。この再定義が重要なのは、AIの革命から誰が恩恵を受けるかを変えるからだ。それはプラットフォームの所有者とAI開発者だけなのか？それともこれらのツールを可能にするデータを提供する人々も恩恵の一部を得られるのか？
労働組合のための潜在的な法的戦略
労働組合には今、組合員がAIシステムのための無償のデータ源になることから保護する機会—そして私が主張するように、義務—がある。方法は以下の通り：
• データ生成を報酬の対象となる労働として認識する。監視システムから生産性ダッシュボードまで、現代の職場は事業インテリジェンスと自動化のために、ますます労働者が生成するデータに依存している。
• 組合契約にデータ権利を交渉する。これには収益共有の仕組み、透明性要件、従業員データの使用方法—特にアルゴリズム管理やAIモデルのトレーニングに関する—制限が含まれる。
• 州および連邦レベルでデータ労働の法的認識を追求し、従来の労働保護と並べて位置づける。
AIはこの主張をより強固にする：それは人間のデータを製品、成果物、利益に変換する。AIが洗練されるほど、データという形での人間の労働はより重要になる。
欧州モデル：米国のための青写真
2024年1月、欧州連合のデータ法が施行され、多くのすでに不均衡な職場監視とバイアスに直面している人々—にとって特に当てはまる可能性がある。介入がなければ、AIは効率性という名目の下で不平等を加速させる可能性がある。
転換点
米国の労働組合は産業革命の工場で生まれた。今日、それらはAI時代のデータセンターとコールログの中で生まれ変わっている。今問われているのは、AIの燃料を生成する労働者が公正に報酬を得られるのか—それとも静かに置き換えられるのか、ということだ。
はっきりさせておこう：AIは避けられないものではない。その設計、展開、報酬構造はまだ形成途上にある。それらが正義によって形作られることを確実にしなければならない。
ここで提供される情報は法的助言ではなく、特定の問題に関する弁護士の助言の代替となることを意図していない。法的助言については、あなたの特定の状況について弁護士に相談すべきである。
