Von Adrian Lobe

Angenommen, eine Frau ruft in Chicago ein Uber-Taxi. Die Software erteilt dem nächstgelegenen Fahrer einen Auftrag, der sich daraufhin bei der Kundin meldet. Was weder der Fahrer noch der Fahrgast wissen: In das sich anbahnende Geschäft hat sich eine dritte Person eingeschaltet. Der Grund: Der Fahrer hat sich am Vorabend zum Geburtstag seiner Freundin den Bart abrasiert. Weil das Selfie beim routinemäßigen ID-Check, den Uber 2016 einführte, um die Identität der Fahrer zu überprüfen, nicht mit dem hinterlegten Passfoto übereinstimmte, hat der Algorithmus Alarm geschlagen. Eine Frau in Hyderabad gleicht am Laptop auf dem Küchentisch die beiden Fotos ab. Eine Sanduhr läuft herunter, und nach wenigen Sekunden Prüfung kommt die Frau zu dem Ergebnis: Das sind dieselben braunen Augen, dieselben Wangen - und klickt Okay.

Ghost Work, Geisterarbeit, nennen Mary L. Gray und Siddharth Suri diese Arbeitsform. Unternehmen wie Uber lagern Teile ihrer Arbeit an Crowdworking-Plattformen aus, wo Clickworker stupide Kategorisierungsaufgaben übernehmen. 13 000 Mal am Tag muss allein in den USA die Identität eines Uber-Fahrers verifiziert werden. Das heißt, 13 000 Mal muss irgendwo ein Vertragsarbeiter für ein paar Cent auf einen Knopf drücken und sein Okay geben. Das Kernproblem, das die Autorinnen identifizieren, besteht darin, dass die Geisterarbeit nicht ins öffentliche Bewusstsein rückt und daher nicht politisiert werden kann. Denn Geisterarbeiter sieht man nicht.

"Milliarden von Menschen konsumieren jeden Tag Webseiteninhalte, Suchmaschinentreffer, Tweets, Posts, mobile App-Dienste. Sie nehmen an, dass ihre Einkäufe durch die Magie der Technologie allein möglich gemacht werden. Doch in Wirklichkeit werden sie von einer internationalen Belegschaft bedient, die diskret im Hintergrund arbeitet. Diese Jobs, die von Freelancern und Zeitarbeitern dominiert werden, haben keinen etablierten rechtlichen Status."

Immer mehr Firmen greifen "Pseudo-KI" zurück, also menschliche Arbeit

Die Geschichte der Geisterarbeit begann um die Jahrtausendwende, als Amazon für seinen Online-Handel (damals dominierte noch das Buchgeschäft) Zeitarbeiter anheuerte, die Kundenbewertungen redigieren, Buchtitel korrigieren und Cover mit Katalogen abgleichen sollten. 2005 lancierte Amazon die Crowdsourcing-Plattform Amazon Mechanical Turk, kurz MTurk, wo Auftraggeber Mikroaufgaben an Freelancer auf der ganzen Welt auslagern konnten. Start-ups wie Yelp, eines der wichtigsten Bewertungsportale für Restaurants, heuerten auf der Plattform Leute an, die Content für ihre Datenbanken schrieben oder diese kuratierten. MTurk soll ein Lieblingsprojekt von Amazon-Gründer Jeff Bezos gewesen sein. "Programmierer hatten zuvor nur Code für Maschinen zum Ausführen geschrieben", konstatieren die Autorinnen. "Doch MTurks Innovation erlaubte es Menschen, Teile des Programmcodes zu exekutieren." Soll heißen: Man programmiert nicht mehr nur Computer, sondern auch Menschen, die wie Computer operieren.

MTurk ist benannt nach dem "mechanischen Türken", einem Schachautomaten, den der österreichisch-ungarische Hofbeamte und Mechaniker Wolfgang von Kempelen im Jahr 1769 konstruierte. Der Roboter bestand aus einer in türkischer Tracht kostümierten Puppe, die auf einem Schachbrett Figuren hin- und herbewegte, und einem tickenden Uhrwerk aus Zahnrädern und Walzen, die dem Publikum suggerierten, hier sei eine Maschine am Werk. In Wirklichkeit saß jedoch ein menschlicher Schachspieler in dem Kasten, der die Bewegungen der Puppe steuerte.

Immer mehr Firmen greifen auf sogenannte "Pseudo-KI" zurück. Um die Schwächen ihrer KI zu bemänteln, setzen die Unternehmen Menschen ein, die bloß so tun, als wären sie Maschinen. Bei der Softwarefirma Edison etwa scannen Programmierer E-Mails von Nutzern, um ein "Smart-Reply"-Feature aufzumotzen. Den überraschend genauen Antwortbaustein schlägt dann kein Algorithmus, sondern eine Denkmaschine aus Fleisch und Blut vor. Ein gigantischer Bluff. Das ist kein Einzelfall. Beim Start-up X.ai, das einen virtuellen Büroassistenten entwickelt hat, waren die menschlichen Mitarbeiter gehalten, roboterhafte Antworten zu schreiben, um den Eindruck zu erwecken, dass wirklich ein Bot am anderen Ende der Leitung sitzt. Der Job war so dröge, dass sich die Mitarbeiter danach sehnten, von einem Roboter ersetzt zu werden. Die Buchhaltungs-App Expensify räumte ein, dass sie bei ihrer "Smartscan"-Technologie keine Maschinen, sondern Menschen einsetzte.

Das Buch ist keine Anklage, sondern die Analyse einer teilautomatisierten Arbeitswelt

Der smarte Türklingelhersteller Ring, den Amazon übernommen hat, griff laut einem Bericht der Investigativ-Plattform The Intercept auf ukrainische Clickworker zurück, die in den Videofeeds rund um die Uhr Objekte kategorisieren sollten, weil die Computervision eine zu hohe Fehlerrate hat und noch nicht verlässlich funktioniert. Genau das ist das zentrale Argument von Gray und Suri: Die KI ist noch nicht so weit entwickelt, als dass sie autonom und fehlerfrei einfache bis mittelschwere Aufgaben erledigen könnte. Also muss der Mensch in die Bresche springen und diese Aufgaben übernehmen. Die Autorinnen widersprechen damit der These, dass durch die Automatisierungsprozesse Jobs verloren gehen. Vielmehr entstehen an der Mensch-Maschine-Schnittstelle neue, meist prekäre Beschäftigungsverhältnisse.

Die Automatisierung, so die These des Autorenduos, schaffe ein digitales Proletariat - eine neue industrielle Reservearmee, die auf Knopfdruck verfügbar ist und im Akkord mechanische, monoton-repetitive Aufgaben vollführt. "Auf 'Hund' oder 'Katze' zu klicken, um ein Bild zu labeln, das ein iPhone in die Lage versetzt, ein Haustier zu erkennen, ist nicht viel anders, als eine Schraube anzudrehen, die letztlich Teil eines Ford-Trucks wird." Arbeit werde entmenschlicht, die Geisterarbeiter seien bloß noch Nummern im System, die durch Codes und Zahlen repräsentiert werden. Die Autorinnen schreiben von "menschlichen Computern" und "algorithmischen Grausamkeiten", wo Arbeitsverhältnisse von Programmierschnittstellen dirigiert werden. Das Buch ist keine Anklage, sondern eine messerscharfe soziologische und ökonomische Analyse einer teilautomatisierten Arbeitswelt, in der vor allem die Schattierungen aufgezeigt werden. Die Forderung nach einem sozialen Sicherungsnetz für Geisterarbeiter, die Gray und Suri am Ende erheben, ist begrüßenswert, aber wohl schwer realisierbar. Einstweilen scheint der Mensch die billigere Sortiermaschine zu sein.

Mary L. Gray / Siddharth Suri: Ghost Work: How to Stop Silicon Valley from Building a New Global Underclass. Houghton Mifflin Harcourt, Boston / New York 2019. 288 Seiten, 22,99 Euro.