اعترف تطبيق نقل الركاب أوبر باستخدام “الأنماط السلوكية” للعمال لتحديد أجورهم وسط صراع طويل الأمد مع السائقين حول شفافية الخوارزميات.
أثار هذا التعليق، الذي أدلى به الرئيس التنفيذي دارا خسروشاهي، في مكالمة مالية، مخاوف متجددة لدى السائقين حول كيفية استخدام أوبر لبياناتهم لتعزيز الأرباح مع خفض المبلغ الذي يتلقونه مقابل كل أجرة.
منذ ل تم إطلاقه لأول مرة في بوسطن في عام 2012، قامت أوبر بتوسيع نطاق استخدامها ببطء خوارزمية “التسعير الديناميكي”. لتحديد مستويات الأجور والتسعير المتغيرة، والتي قالت الشركة سابقًا إنها تستخدم بيانات في الوقت الفعلي لظروف السوق مثل الوقت والمسافة والطريق المتوقع وحركة المرور المقدرة وعدد المستخدمين الذين يطلبون الخدمات أو يقدمونها.
وفي الوقت نفسه، تعني سياسة “التسعير المسبق” أن مدخلات بيانات الخوارزمية مخفية تمامًا عن الركاب والسائقين، الذين لا يظهر لهم سوى أجرة ثابتة للرحلة.
في فبراير 2023، على سبيل المثال، عندما تم طرح التسعير الديناميكي مبدئيًا في لندن، قال اتحاد برامج تشغيل التطبيقات وشركات النقل (ADCU) إن الخوارزمية من المرجح أن تستخدم البيانات الشخصية والملفات الشخصية للسائقين والركاب على اتخاذ قرارات، مما قد يؤدي إلى انخفاض ظروف العمل من خلال استهداف السائقين بناءً على استعدادهم وقدرتهم على قبول أسعار أقل.
أخبرت أوبر موقع Computer Weekly سابقًا أنه “خطأ تمامًا” الادعاء بأن خوارزمية الشركة – التي تقتصر حاليًا على الولايات المتحدة وأسواق محددة مثل لندن – تستخدم إما البيانات الشخصية أو ملفات التعريف لتحديد الأسعار، مضيفة أنها عملت بشكل وثيق مع اتحاد GMB (التي وقعت اتفاقية مع مايو 2021) للتشاور مع السائقين بشأن الخوارزمية ودمج تعليقاتهم قبل الإطلاق في لندن.
في حين أن أوبر لم تكشف أبدًا عن البيانات التي تستخدمها خوارزميتها لتحديد الأجور والأسعار، فقد أخبر خسروشاهي المستثمرين في 7 فبراير عن خطط لتوسيع استخدامها لتفضيلات السائقين والأنماط السلوكية لاستهدافهم خوارزميًا بالعمل الذي يجدونه مناسبًا.
“السائقون لديهم خصوصية تامة فيما يتعلق برغباتهم – هناك بعض السائقين الذين يريدون رحلة طويلة، وبعضهم يريدون رحلات قصيرة، وبعضهم يريدون الذهاب إلى المطار، وبعضهم لا يريدون الذهاب إلى الضواحي، وما إلى ذلك”. قال خلال مكالمة الأرباح.
“أعتقد أن ما يمكننا القيام به بشكل أفضل هو استهداف رحلات مختلفة لسائقين مختلفين بناءً على تفضيلاتهم أو بناءً على الأنماط السلوكية. وهذا هو التركيز حقًا للمضي قدمًا: تقديم الرحلة المناسبة، بالسعر المناسب، للسائق المناسب.
وأضاف خسروشاهي أن أوبر انتقلت من استخدام مقاييس الوقت والمسافة الثابتة لتحديد الأسعار، إلى استخدام “تقديرات النقاط لكل رحلة على حدة بناءً على السائق… نحن نجري هذه التقديرات النقطية في كل من التنقل والتوصيل. نحن نفعل ذلك على مستوى العالم”.
وخلص إلى أنه نظرًا لأن أوبر لديها “تقديرات نقاط” أكثر من أي شخص آخر، فإن خوارزميات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها ستكون قادرة على تعلم المزيد وستكون أكثر دقة من خوارزميات أي شخص آخر، وهي ميزة يمكن تحقيقها على مدى فترة من الزمن. من المؤكد أن الوقت سيتراكم علينا”.
تعليقات خسروشاهي تتبع أوبر إعداد التقارير أرباح تشغيلية 1.1 مليار دولار في 2023، مقارنة بخسارة 1.8 مليار دولار في 2022، وصافي دخل 1.9 مليار دولار، بعد خسارة 9.1 مليار دولار في العام السابق.
اتصلت شركة Computer Weekly بشركة Uber بخصوص الأنواع المحددة من البيانات التي تستخدمها الخوارزمية وما إذا كان الادعاء بأن خوارزمية الشركة تستخدم البيانات الشخصية للمساعدة في تحديد الأسعار لا يزال “خطأً قاطعًا”، لكنها لم تتلق أي رد.
وتعليقًا على اعتراف خسروشاهي بأن خوارزمية أوبر تستخدم تفضيلات السائق والأنماط السلوكية، قال السائق ونائب رئيس ADCU في لندن، زامير دريني، لموقع Computer Weekly، إن ذلك “ليس مفاجئًا على الإطلاق”.
وأضاف أنه على الرغم من عدم وجود رقابة على المعلومات التي تستخدمها الخوارزمية لتحديد الأجور، إلا أن السائقين “لاحظوا على الفور” أنها بدأت في الانخفاض مع إدخال الخوارزمية والتسعير المسبق.
“عندما ذهبت أوبر إلى التسعير الثابت، شهدنا تغييرات جذرية في ملف التعريف [of drivers]وأضاف أن جزءًا كبيرًا من المشكلة يكمن في الافتقار إلى الشفافية بشأن المعلومات التي تستخدمها الخوارزمية.
وبالنظر إلى مثال التعامل مع شكاوى العملاء، قال دريني إنه لاحظ أنه إذا تحدى أوبر بشأن القضايا التي أثارها ركابه، فسيتم تكليفه بعمل أقل. قال: “إنها دائمًا ضد السائق”.
وأعربت منظمة Worker Info Exchange (WIE)، وهي منظمة بريطانية للدفاع عن حقوق بيانات العمال، عن مشاعر مماثلة، حيث قالت إن السائقين شهدوا تدهورًا فوريًا تقريبًا في رواتبهم بعد إدخال “التسعير المسبق”.
“بعد سنوات من الإنكار القاطع، اعترفت أوبر أخيرًا بنشر آلية صنع القرار الآلي التي تميز بين العمال لتخصيص الأجور وتوزيع المهام”
تبادل معلومات العمال
وقالت في بيان: “بعد سنوات من الإنكار القاطع، اعترفت أوبر أخيرا بنشر آلية صنع القرار الآلي التي تميز بين الموظفين لتخصيص الأجور وتوزيع المهام”. مشاركة مدونة.
”في WIE نجاح الإجراءات القانونية ضد أوبر في محكمة الاستئناف في أمستردام، قضت المحكمة بأن أوبر تنتهك اللائحة العامة لحماية البيانات [General Data Protection Regulation]، لم تكن شفافة بما فيه الكفاية حول كيفية عمل خوارزميات التسعير المسبق نظرا للتأثير الخطير الواضح الذي تحدثه عملية صنع القرار في الذكاء الاصطناعي على العمال.
“على الرغم من اليوم تغيير الوجهنعتقد أن أوبر لم تف مطلقًا بالتزامها القانوني بإبلاغ العمال [about how it uses their data]وكتبت: “لم تقم أوبر باستشارة العاملين بشكل صحيح حول مخاطر مثل هذه الأنظمة، وهو الأمر الذي يتعين عليهم القيام به لاستكمال تحليل المخاطر والتأثيرات التنظيمية المطلوبة”.
في أحد الأحكام اعتبارًا من أبريل 2023، وجدت محكمة الاستئناف في أمستردام أن أوبر رفضت “بشكل خاطئ” طلب الوصول إلى موضوع السائق للحصول على البيانات التي تحتفظ بها عنه وكيفية استخدام هذه المعلومات في سياق التسعير الديناميكي والمقدم.
كما أشارت إلى أنه على الرغم من أنه من المعقول أن تحجب الشركة الأسرار التجارية المتعلقة بخوارزمياتها، فإن “ما يهم هو أن تشرح أوبر على الأقل على أساس العوامل ووزن تلك العوامل التي تصل أوبر إلى قرارات مشاركة الرحلات، والأجرة”. القرارات ومتوسط التقييمات، على التوالي، ويوفر أيضا [appellant sub 1] وغيرها من المعلومات الضرورية لفهم أسباب تلك القرارات”.
وفقًا لدريني، فإن التسعير المسبق يفصل أيضًا السائق عن الراكب، بمعنى أنهم لا يستطيعون رؤية نفس المعلومات حول الرحلة وكيفية حسابها في التطبيق.
وأشار دريني إلى مثال حيث تم تحصيل 67 جنيهًا إسترلينيًا من أحد ركابه مقابل رحلة، بينما حصل هو على 31 جنيهًا إسترلينيًا فقط، لأن الافتقار إلى الشفافية في التطبيق يعني أنه لم ينقل نفس معلومات الأجرة إلى كلا الطرفين، أو أي معلومات حول كيف تم تحديد تلك المبالغ المختلفة. ولم يدرك دريني الفرق إلا لأن الراكب أخبره بذلك في محادثة.
وقال: “لا يرى السائقون الأسعار التي يقبلها العملاء، مما يسمح لأوبر بالحصول على المزيد من العمولة”، مضيفًا أن هذا يخلق أيضًا توترًا بين العملاء والسائقين بسبب، على سبيل المثال، التوقعات المختلفة حول جودة الخدمة.
وأضاف أن جزءًا آخر من المشكلة هو كيف أن التسعير المسبق يعني أن السائقين يحصلون على أجر مقابل كل رحلة، بدلاً من الوقت الذي يقضونه أو الأميال المقطوعة، مما يجعل السائقين مترددين في القيام برحلات معينة – على سبيل المثال، عبر أجزاء مزدحمة في وسط لندن – لأنه “لا يحدث ذلك”. “ليس من المنطقي من الناحية التجارية” بالنسبة لهم السفر عبر المناطق المزدحمة بحركة المرور أو إجراء تحويلات للركاب إذا لم يتم الدفع لهم مقابل الوقت الإضافي للسفر.
وقال إن هذا يخلق مزيدًا من التوتر بين الركاب والسائقين لأن العديد من السائقين غير راغبين في القيام برحلات أطول بنفس السعر المقدم الذي تم عرضه عليهم لطريق أقصر، وهو أمر غالبًا ما لا يتماشى مع توقعات العملاء بسبب افتقارهم إلى المعرفة بكيفية القيام بذلك. تعمل المنصة.
اتصلت شركة Computer Weekly بشركة Uber بشأن كل جانب من جوانب القصة لكنها لم تتلق أي رد.
نقل الثروة الخوارزمي
كما سلط عدد من الأكاديميين والمحللين الضوء أيضًا على الآثار السلبية للعمل الموزع خوارزميًا من قبل شركات تطبيقات اقتصاد الوظائف المؤقتة، وكيف مكنتها ممارسات أوبر على وجه الخصوص من الانتقال من الخسائر الهائلة إلى الربح في إطار زمني قصير نسبيًا.
وفقًا لمحلل النقل هيوبرت حوران، بدأت أوبر في الاحتفاظ بحصة أكبر من إجمالي مدفوعات العملاء ومنح حصة أصغر للسائقين في أوائل عام 2022، لتنتقل من الاحتفاظ بنسبة 21% من إجمالي الإيرادات في الربع الثالث من عام 2021 إلى 28% بحلول الربع الأول من عام 2021. 2023.
“لم يكن هذا لأن أوبر كانت تقدم جزءًا متزايدًا مما يقدره العملاء. لقد توصلت أوبر ببساطة إلى كيفية تحويل ما يزيد عن مليار دولار من الإيرادات كل ربع سنة من السائقين إلى المساهمين في أوبر كتب في أغسطس 2023 عندما كانت أوبر تقترب من تحقيق التعادل.
وأضاف أن “فصل” أوبر بين أسعار الركاب وتعويضات السائقين من خلال التسعير المسبق كان المحرك الرئيسي لتحويل الثروة الرأسمالية. وقال: “قبل عام 2022، كانت مدفوعات السائق تعتمد على ما يدفعه الركاب، مع تعديلات على برامج الحوافز والطلب في فترة الذروة”. “لقد طورت أوبر خوارزميات لتخصيص أسعار العملاء بناءً على ما يعتقدون أن العملاء الأفراد سيكونون على استعداد لدفعه، وتخصيص المدفوعات للسائقين الأفراد بحيث تكون منخفضة قدر الإمكان لحملهم على قبول الرحلات.”
فحص خوارزميات التسعير الديناميكية لشركة Uber وغيرها في مشروع ورقة نُشرت في يناير 2023، انتقدت أستاذة القانون في سان فرانسيسكو، فينا دوبال، أيضًا “استخدام هذه الخوارزميات للبيانات الدقيقة لإنتاج أجر بالساعة لا يمكن التنبؤ به ومتغير وشخصي”، زاعمة أن ذلك يرقى إلى مستوى “التمييز الخوارزمي في الأجور”.
“كممارسة لإدارة العمل، يسمح التمييز الخوارزمي في الأجور للشركات بتخصيص وتمييز أجور العمال بطرق غير معروفة لهم، مما يدفع لهم للتصرف بطرق ترغب فيها الشركة، ربما بالقدر الذي يحدده النظام أنهم قد يكونون على استعداد لقبولها”. ،” كتبت.
“نظرًا لعدم تناسق المعلومات بين العمال والشركة، يمكن للشركات حساب معدلات الأجور الدقيقة اللازمة لتحفيز السلوكيات المرغوبة، في حين لا يمكن للعمال إلا أن يخمنوا سبب قيامهم بما يفعلونه”.
وأضافت أن مثل هذه الممارسات تمكن الشركات من نشر الخوارزميات لتحقيق أقصى قدر من الأرباح مع ممارسة درجة أعلى من السيطرة على العمال.
ردًا على حجج دوبال في يناير 2023، قالت أوبر اللوحة الأم: “إنه لأمر جيد أن بحث البروفيسور دوبال لا يزال مجرد مسودة، لأن فرضيته المركزية حول كيفية تقديم أوبر للسائقين الأسعار المقدمة هي ببساطة خاطئة.”
وأضافت أنها “لا تحدد الأسعار الفردية للسائقين الفرديين بقدر ما يحدد النظام أنهم قد يكونون على استعداد لقبولها”. وأن عوامل مثل عرق السائق أو أصله العرقي أو معدل القبول أو إجمالي الأرباح أو تاريخ الرحلة السابق لم يتم أخذها في الاعتبار عند حساب الأسعار.
