Araç çağırma uygulaması Uber, algoritmik şeffaflık konusunda sürücülerle uzun süredir devam eden anlaşmazlıkların ortasında işçilerin “davranış kalıplarını” maaşlarını belirlemek için kullandığını itiraf etti.
CEO Dara Khosrowshahi’nin finansal görüşmesinde yaptığı yorum, Uber’in her ücret için aldıkları tutarı düşürürken karlarını artırmak için verilerini nasıl kullandığı konusunda sürücülerin endişelerini yeniden gündeme getirdi.
Uber, 2012 yılında Boston’da ilk kez piyasaya sürülmesinden bu yana, şirketin daha önce zaman ve zaman gibi piyasa koşulları için gerçek zamanlı verileri kullandığını söylediği değişken ücret ve fiyatlandırma seviyelerini belirlemek için “dinamik fiyatlandırma” algoritmasının kullanımını yavaş yavaş genişletiyor. mesafe, tahmini rota, tahmini trafik ve hizmet talep eden veya sağlayan kullanıcı sayısı.
Aynı zamanda, “ön fiyatlandırma” politikası, algoritmanın veri girişlerinin, yolculuk için yalnızca sabit bir ücret gösterilen yolculardan ve sürücülerden tamamen gizlendiği anlamına gelir.
Bu süre zarfında sürücüler ve sendikalar, şirketi, algoritmik gözetim ve otomatik karar almanın olumsuz etkilerinden korunmak için daha fazla şeffaflığa ihtiyaç duyulduğunu öne sürerek, şirketi dinamik algoritmasını ön fiyatlandırmayla birlikte kullanarak maaşlarını kademeli olarak azaltmakla suçladı.
Örneğin Şubat 2023’te, dinamik fiyatlandırma ilk olarak Londra’da uygulamaya konulduğunda, Uygulama Sürücüleri ve Kuryeler Birliği (ADCU), algoritmanın büyük olasılıkla karar vermek için sürücü ve yolcuların kişisel verilerini ve profillerini kullanacağını ve bunun da çalışma koşullarını olumsuz yönde etkileyebileceğini söyledi. Sürücüleri düşük ücretleri kabul etme istekleri ve yeteneklerine göre hedefleyerek.
Uber daha önce Computer Weekly’e, şu anda ABD ve Londra gibi seçilmiş pazarlarla sınırlı olan şirketin algoritmasının ücretleri belirlemek için kişisel verileri veya profil oluşturmayı kullandığını iddia etmenin “kategorik olarak yanlış” olduğunu söyledi ve GMB Birliği ile yakın çalıştığını ekledi. (Mayıs 2021’de bir anlaşma imzaladı), Londra lansmanı öncesinde algoritma konusunda sürücülere danışmak ve geri bildirimlerini dahil etmek.
Uber, algoritmasının ücret ve fiyatları belirlemek için tam olarak hangi verileri kullandığını hiçbir zaman açıklamamış olsa da, Khosrowshahi 7 Şubat’ta yatırımcılara, uygun buldukları işlerle onları algoritmik olarak hedeflemek için sürücülerin tercihlerini ve davranış kalıplarını kullanmayı genişletmeyi planladıklarını söyledi.
“Sürücüler istekleri açısından oldukça kendine özgüdür; bazı sürücüler uzun yolculuk ister, bazıları kısa yolculuk ister, bazıları havaalanına gitmek ister, bazıları banliyölere gitmek istemez, vb.” bir kazanç çağrısı sırasında söyledi.
“Daha iyi yapabileceğimiz şeyin, farklı sürücülerin tercihlerine veya davranış kalıplarına göre farklı yolculuklar hedeflemek olduğunu düşünüyorum. Gerçekten ileriye dönük odak noktamız bu: doğru sürücüye doğru yolculuğu, doğru fiyata sunmak.”
Khosrowshahi, Uber’in ücretleri belirlemek için sabit süre ve mesafe ölçümlerini kullanmaktan artık “sürücüye dayalı olarak her yolculuk için puan tahminleri” kullanmaya geçtiğini ekledi. Bu nokta tahminlerini hem mobilitede hem de teslimatta yapıyoruz. Bunu küresel çapta yapıyoruz”.
Uber’in herkesten daha fazla “nokta tahminine” sahip olması nedeniyle, yapay zeka (AI) “algoritmalarının daha fazla öğrenebileceği ve başkalarınınkinden daha doğru sonuçlar vereceği, bunun da belirli bir süre boyunca bir avantaj olacağı” sonucuna vardı. Bize kesinlikle zaman tahakkuk edecek”.
Khosrowshahi’nin yorumları, Uber’in 2022’deki 1,8 milyar dolarlık zarara kıyasla 2023’te 1,1 milyar dolar işletme karı ve önceki yıl 9,1 milyar dolar kaybettikten sonra 1,9 milyar dolar net gelir bildirmesinin ardından geldi.
Computer Weekly, algoritma tarafından kullanılan belirli veri türleri ve şirketin algoritmasının ücretleri belirlemeye yardımcı olmak için kişisel verileri kullandığı iddiasının hala “kategorik olarak yanlış” olup olmadığı konusunda Uber ile temasa geçti, ancak herhangi bir yanıt alamadı.
Şeffaflık talep ediyoruz
Sürücüler, kendileri hakkındaki verilerin nasıl kullanıldığını, performanslarının nasıl yönetildiğini ve işin hangi temelde tahsis edildiğini veya durdurulduğunu anlayabilmeleri için uzun süredir daha fazla algoritmik şeffaflık için baskı yapıyor.
Khosrowshahi’nin, Uber’in algoritmasının sürücü tercihlerini ve davranış kalıplarını kullandığını kabul etmesi üzerine yorum yapan sürücü ve ADCU’nun Londra başkan yardımcısı Zamir Dreni, Computer Weekly’ye bunun “kesinlikle şaşırtıcı olmadığını” söyledi.
Algoritmanın ücreti belirlemek için kullandığı bilgilerin gözetimi olmasa da, sürücülerin algoritmanın devreye girmesi ve ön fiyatlandırma ile bu bilgilerin azalmaya başladığını “hemen fark ettiğini” ekledi.
“Uber sabit fiyatlandırmaya geçtiğinde profil oluşturmada dramatik değişiklikler görüyoruz [of drivers]”dedi ve sorunun büyük bir kısmının, algoritmanın hangi bilgileri kullandığı konusunda şeffaflık eksikliği olduğunu ekledi.
Müşteri şikayetleriyle ilgilenme örneğini veren Dreni, yolcularının dile getirdiği sorunlar nedeniyle Uber’e meydan okuduğunda kendisine daha az iş verildiğini fark ettiğini söyledi. “Bu her zaman sürücüye karşı yapılıyor” dedi.
Benzer düşünceler, Birleşik Krallık’ta çalışanların veri haklarını savunan bir kuruluş olan Worker Info Exchange (WIE) tarafından da paylaşıldı ve sürücülerin “peşin fiyatlandırma” uygulamaya konduktan sonra maaşlarında neredeyse anında bir bozulma gördüklerini söyledi.
“Yıllarca süren kesin inkarların ardından Uber, maaş ve görev dağılımını kişiselleştirmek için çalışanlar arasında ayrımcılık yapan otomatik karar verme sisteminin uygulamaya konduğunu nihayet kabul etti”
İşçi Bilgi Alışverişi
Bir blog yazısında, “Yıllarca süren kesin inkarların ardından, Uber nihayet çalışanlar arasında ücret ve görev tahsisini kişiselleştirmek için ayrımcılık yapan otomatik karar alma sisteminin uygulamaya konduğunu kabul etti” dedi.
“WIE’nin Amsterdam Temyiz Mahkemesinde Uber’e karşı açtığı başarılı davada mahkeme, Uber’in GDPR’yi ihlal ettiğine hükmetti. [General Data Protection Regulation]Yapay zekanın karar verme mekanizmasının çalışanlar üzerindeki bariz ciddi etkisi göz önüne alındığında, ön fiyatlandırma algoritmalarının nasıl çalıştığı konusunda yeterince şeffaf değil.
“Bugüne rağmen çarpık yüzUber’in işçileri bilgilendirme yönündeki yasal yükümlülüğünü hiçbir zaman yerine getirmediğine inanıyoruz [about how it uses their data]… Uber, bu tür sistemlerin riskleri konusunda işçilere gerektiği gibi danışmadı; bu, düzenlemelerin gerektirdiği risk ve etki analizinin tamamlanması için yapmaları gereken bir şey” diye yazdı.
Nisan 2023 tarihli kararlardan birinde Amsterdam Temyiz Mahkemesi, Uber’in bir sürücünün kendilerinde tuttuğu verilere ve bu bilgilerin dinamik ve peşin fiyatlandırma bağlamında nasıl kullanıldığına ilişkin erişim talebini “yanlış bir şekilde” reddettiğini tespit etti.
Ayrıca şirketin algoritmalarıyla ilgili ticari sırları saklaması makul olsa da, “Önemli olan, Uber’in en azından Uber’in araç paylaşımı kararlarını, ücretlerini hangi faktörlere ve bu faktörlerin ağırlıklarına göre belirlediğini açıklamasıdır” dedi. sırasıyla kararlar ve ortalama derecelendirmeler sağlar ve ayrıca [appellant sub 1] ve diğerleri, bu kararların nedenlerini anlamak için gerekli diğer bilgilerle birlikte”.
Dreni’ye göre peşin fiyatlandırma aynı zamanda yolculukla ilgili aynı bilgileri ve uygulamada bunun nasıl hesaplandığını görememeleri anlamında sürücüyü sürücüden ayırıyor.
Dreni, yolcularından birinden yolculuk için 67 £ ücret alınırken kendisine yalnızca 31 £ ödendiğinin bir örneğini kaydetti; çünkü uygulamada şeffaflık eksikliği, uygulamanın her iki tarafa da aynı ücret bilgisini veya herhangi bir bilgiyi iletmemesi anlamına geliyordu. bu farklı miktarların nasıl belirlendiği. Dreni farkı ancak yolcunun konuşma sırasında ona söylemesiyle fark etti.
“Sürücüler müşterilerin kabul ettiği ücretleri görmüyor, bu da Uber’in daha fazla komisyon almasına olanak tanıyor” dedi ve bunun aynı zamanda örneğin hizmet kalitesiyle ilgili farklı beklentiler nedeniyle müşteriler ve sürücüler arasında gerilim yarattığını da sözlerine ekledi.
Sorunun bir başka parçasının da, peşin fiyatlandırmanın, sürücülere harcanan zaman veya kat edilen mesafe yerine yolculuk başına ödeme yapılması anlamına gelmesi olduğunu, bunun da sürücüleri belirli yolculuklara (örneğin Londra merkezinin yoğun bölgelerine) gitmek konusunda isteksiz hale getirdiğini ekledi. Trafiğin yoğun olduğu bölgelerden geçmeleri ya da fazladan yolculuk için ücret ödenmeyecekse yolcular için dolambaçlı yollara gitmeleri onlar için ticari anlamda mantıklı değil.
Bunun, yolcular ve sürücüler arasında daha fazla gerginlik yarattığını, çünkü birçok sürücünün daha kısa bir rota için kendilerine gösterilen aynı peşin fiyatla daha uzun yolculuklar yapmak istemediğini, bunun da nasıl yapılacağına dair bilgi eksikliği nedeniyle müşteri beklentileriyle genellikle örtüşmeyen bir şey olduğunu söyledi. platform çalışıyor.
Computer Weekly, hikayenin her yönüyle ilgili olarak Uber ile temasa geçti ancak herhangi bir yanıt alamadı.
Algoritmik servet transferi
Bazı akademisyenler ve analistler, esnek ekonomi uygulama şirketlerinin algoritmik olarak dağıtılmış çalışmalarının olumsuz etkilerini ve özellikle Uber’in uygulamalarının nispeten kısa bir zaman diliminde büyük kayıplardan kâra geçmesini nasıl sağladığını vurguladı.
Taşımacılık analisti Hubert Horan’a göre Uber, 2022’nin başlarında brüt müşteri ödemelerinden daha büyük bir pay almaya ve sürücülere daha küçük bir pay vermeye başladı; 2021’in üçüncü çeyreğinde brüt gelirin %21’ini elinde tutmaktan 2021’in ilk çeyreğinde %28’e yükseldi. 2023.
“Bunun nedeni Uber’in müşterilerin değer verdiği şeylerin giderek artan bir kısmını sağlaması değildi. Uber, çeyrek başına 1 milyar dolardan fazla geliri sürücülerden Uber hissedarlarına nasıl aktaracağını çözdü,” diye yazdı Ağustos 2023’te, Uber başa baş noktasına yaklaşırken.
Uber’in, peşin fiyatlandırma yoluyla yolcu ücretleri ve sürücü tazminatı arasındaki “bağlantıyı kesmesinin”, bu sermaye serveti transferinin önemli bir itici gücü olduğunu ekledi. “2022’den önce sürücü ödemeleri, teşvik programları ve yoğun dönem talebine yönelik ayarlamalarla birlikte yolcuların ödediği tutarın bir fonksiyonuydu” dedi. “Uber, bireysel müşterilerin ödemeye istekli olacağına inandıkları tutara göre müşteri fiyatlarını uyarlamak ve bireysel sürücülere yapılan ödemeleri, seyahatleri kabul etmeleri için mümkün olduğunca düşük olacak şekilde uyarlamak için algoritmalar geliştirdi.”
Ocak 2023’te yayınlanan bir taslak belgede Uber ve diğerlerinin dinamik fiyatlandırma algoritmalarını inceleyen San Fransisco hukuk profesörü Veena Dubal, bu algoritmaların “öngörülemeyen, değişken ve kişiselleştirilmiş saatlik ücret üretmek için ayrıntılı veriler kullanmasını” da eleştirdi ve bunun “algoritmik” olduğunu iddia etti. ücret ayrımcılığı”.
“Bir işgücü yönetimi uygulaması olarak algoritmik ücret ayrımcılığı, firmaların işçilerin ücretlerini kendileri için bilinmeyen şekillerde kişiselleştirmesine ve farklılaştırmasına olanak tanır; onlara firmanın arzu ettiği şekilde davranmaları için, belki de sistem onların kabul etmeye istekli olabileceklerini belirlediği kadar az ödeme yapar. ,” yazdı.
“İşçiler ve firma arasındaki bilgi asimetrisi göz önüne alındığında, şirketler istenen davranışları teşvik etmek için gereken ücret oranlarını tam olarak hesaplayabilirken, çalışanlar sadece yaptıklarını neden yaptıklarını tahmin edebilir.”
Bu tür uygulamaların, algoritmaları uygulayan şirketlerin, çalışanlar üzerinde daha yüksek düzeyde kontrol uygularken karlarını en üst düzeye çıkarmasına olanak tanıdığını da sözlerine ekledi.
Uber, Ocak 2023’te Dubal’ın iddialarına yanıt verirken şunları söyledi: Anakart: “Profesör Dubal’ın makalesinin hâlâ taslak halinde olması iyi bir şey, çünkü Uber’in sürücülere ön ücretleri nasıl sunduğuna ilişkin temel dayanak kesinlikle yanlış.”
“Sistem sürücülerin kabul etmeye istekli olabileceklerini belirlediği ölçüde bireysel sürücüler için bireysel ücretler düzenlememektedir” diye ekledi. ve ücretler hesaplanırken sürücünün ırkı, etnik kökeni, kabul oranı, toplam kazancı veya önceki yolculuk geçmişi gibi faktörlerin dikkate alınmadığı.