配車アプリのウーバーは、アルゴリズムの透明性を巡るドライバーとの長年の対立の中、従業員の「行動パターン」を利用して給与を決定していることを認めた。
最高経営責任者（CEO）のダラ・コスロシャヒ氏が財務面での電話で行ったこのコメントは、ウーバーが各運賃で受け取る金額を押し下げながら利益を増やすためにデータをどのように利用しているかについて、ドライバーたちに新たな懸念をもたらした。
2012年にボストンで最初の展開を行って以来、Uberは変動する給与と価格レベルを設定する「ダイナミックプライシング」アルゴリズムの利用を徐々に拡大しており、同社は以前、時間や時間などの市場状況のリアルタイムデータを使用していると述べていた。距離、予測ルート、推定交通量、サービスを要求または提供するユーザーの数。
同時に、その「前払い価格」ポリシーは、アルゴリズムのデータ入力が乗客とドライバーから完全に隠蔽されることを意味し、旅行の固定料金のみが表示されます。
この間、運転手とその組合は、同社が動的アルゴリズムと前払い価格を組み合わせて給与を段階的に削減していると非難し、アルゴリズムによる監視や自動化された意思決定の悪影響からドライバーを守るためにさらなる透明性が必要だと主張してきた。
たとえば、ダイナミックプライシングがロンドンで最初に導入された2023年2月、アプリ運転手・宅配業者組合（ADCU）は、アルゴリズムが意思決定を行うために個人データと運転手と乗客のプロフィールを使用する可能性が高く、労働条件を押し下げる可能性があると述べた。より低い運賃を受け入れる意欲と能力に基づいてドライバーをターゲットにすることによって。
ウーバーは以前コンピューター・ウィークリーに対し、同社のアルゴリズム（現在は米国とロンドンなど一部の市場に限定されている）が運賃設定に個人データやプロファイリングのいずれかを使用していると主張するのは「完全に誤り」であり、GMB連合と緊密に連携していたと付け加えた。 （2021年5月に契約を締結）ロンドンでの発売に先立って、ドライバーとアルゴリズムについて協議し、フィードバックを組み込む予定だ。
ウーバーは、アルゴリズムが賃金や価格を設定するためにどのようなデータを使用しているのか正確には明らかにしていないが、コスロシャヒ氏は2月7日、ドライバーの好みや行動パターンの利用を拡大し、ドライバーが適していると感じる仕事をアルゴリズムでターゲットにする計画について投資家に語った。
「ドライバーの願望という点ではかなり特異です。長距離の移動を希望するドライバーもいれば、短期間の旅行を希望するドライバーもいます。空港に行きたいドライバーも、郊外に行きたくないドライバーもいます。」と彼は言いました。決算会見で語った。
「私たちにできることは、ドライバーの好みや行動パターンに基づいて、さまざまなドライバーのさまざまな移動をターゲットにすることだと思います。 まさに今後の焦点は、適切な旅行を、適切な価格で、適切なドライバーに提供することです。」
コスロシャヒ氏は、ウーバーは運賃を決定するために一律の時間と距離の指標を使用するのではなく、現在は「ドライバーに基づいたすべての乗車のポイント推定を使用している。私たちはモビリティと配達の両方でこれらのポイント推定を行っている」と付け加えた。 私たちはそれを世界的に行っています。」
同氏は、ウーバーは他の誰よりも多くの「点推定値」を持っているため、その人工知能（AI）の「アルゴリズムは他の誰よりも多くのことを学習でき、より正確になるだろう。これは、一定期間にわたって利点である」と結論付けた。時間は確実に私たちに与えられるでしょう。」
コスロシャヒ氏のコメントは、ウーバーが2022年の18億ドルの損失に対し2023年の営業利益は11億ドル、純利益は前年の91億ドルの損失から19億ドルと報告したことを受けたものである。
Computer Weeklyは、アルゴリズムで使用される具体的な種類のデータと、同社のアルゴリズムが運賃設定に個人データを使用するという主張が依然として「完全に誤り」であるかどうかについてウーバーに問い合わせたが、回答は得られなかった。
透明性の要求
ドライバーは、自分に関するデータがどのように使用され、パフォーマンスがどのように管理され、どのような基準で作業が割り当てられているか保留されているかを理解できるように、アルゴリズムの透明性の向上を長年求めてきました。
ウーバーのアルゴリズムがドライバーの好みや行動パターンを利用しているとコスロシャヒ氏が認めたことについて、運転手でADCUロンドン副会長のザミル・ドレニ氏は、それは「全く驚くべきことではない」とComputer Weeklyに語った。
同氏は、アルゴリズムによって賃金を設定するために使用される情報は見落とされなかったが、ドライバーはアルゴリズムと前払い価格の導入によって給与が減少し始めたことに「すぐに気づいた」と付け加えた。
「ウーバーが固定価格に移行したとき、（ドライバーの）プロファイリングに劇的な変化が見られる」と同氏は述べ、問題の大きな部分はアルゴリズムがどのような情報を使用するかについて透明性が欠如していることだと付け加えた。
ドレニ氏は顧客からの苦情への対応を例に挙げ、乗客が提起した問題についてウーバーに異議を唱えると、割り当てられる仕事が減ることに気づいたと語った。 「それは常にドライバーに対して行われます」と彼は言った。
英国の労働者のデータ権利擁護団体 Worker Info Exchange (WIE) でも同様の意見があり、ドライバーは「前払い価格」の導入後、ほぼ即座に給与の低下を経験したと述べた。
「何年にもわたって一律に否定し続けた後、ウーバーはついに従業員を差別して給与や仕事の割り当てを個人化する自動化された意思決定の導入を認めた。」
労働者情報交換
「何年にもわたって一律に否定し続けてきたウーバーは、給与や仕事の割り当てを個人化するために従業員を差別する自動化された意思決定の導入をついに認めた」とブログ投稿で述べた。
「アムステルダムの控訴院でウーバーに対するWIEの訴訟が成功裏に行われ、裁判所はウーバーがGDPR（一般データ保護規則）に違反し、明らかな深刻な影響を考慮して前払い価格設定アルゴリズムがどのように機能するかについて十分な透明性がなかったとの判決を下した」このような AI の意思決定は労働者に影響を与えます。
「今日にもかかわらず、 ボルテフェイス、私たちは、Uber が従業員に（データの使用方法について）通知するという法的義務を一度も履行していないと考えています…また、Uber は、規制で要求されるリスクと影響を完了するために従業員が行う必要がある、そのようなシステムのリスクについて従業員に適切に相談していません。分析」と書いている。
2023年4月の判決の1つで、アムステルダム控訴裁判所は、ウーバーがドライバーの保有するデータとその情報が動的かつ前払い価格設定の文脈でどのように使用されるかについてのドライバーの主体的アクセス要求を「誤って」拒否したと認定した。
また、同社がアルゴリズムに関する企業秘密を差し控えるのは合理的だが、「重要なのは、ウーバーがライドシェアリングの決定に至った要因とそれらの要因の重み付けを少なくとも説明することである」とも指摘した。それぞれ決定と平均評価を提供し、（控訴人サブ 1）らにそれらの決定の理由を理解するために必要な他の情報も提供します。」
ドレニ氏によると、前払い料金設定は、移動に関する同じ情報とアプリでの計算方法を確認できないという意味で、ドライバーと乗客を切り離すことにもなります。
ドレーニ氏は、アプリの透明性の欠如により、同じ運賃情報が双方に伝達されなかったため、乗客の 1 人が旅行代金 67 ポンドを請求されたのに対し、自分には 31 ポンドしか支払われなかった例を指摘しました。これらの異なる金額はどのように決定されたのか。 ドレニさんは、乗客が会話の中でそう教えてくれたので、初めて違いに気づきました。
同氏は、「運転手は顧客が受け入れた運賃を見ていないため、ウーバーが手数料を多く取ることになる」と述べ、これは例えばサービスの質に対する期待の違いなどにより、顧客と運転手の間に緊張も生むと付け加えた。
同氏は、問題のもう一つの部分は、前払い価格設定により、運転手は費やした時間や走行距離ではなく、移動ごとに支払われることを意味しており、そのためドライバーは、たとえばロンドン中心部の繁華街を通る特定の旅行に乗りたがらない、と付け加えた。余分な移動時間の対価を支払わないのに、交通量の多い地域を通ったり、乗客のために迂回したりするのはビジネス的に意味がありません。
同氏は、多くの運転手は、短距離ルートで示された前払い料金と同じ前払い料金で長距離移動をすることに消極的であるため、このことが乗客と運転手の間にさらなる緊張を生んでいると述べた。これは、その方法についての知識が不足しているため、顧客の期待と異なる場合が多いためである。プラットフォームは機能します。
Computer Weekly は、この件のあらゆる側面について Uber に問い合わせましたが、返答はありませんでした。
アルゴリズムによる富の移転
多くの学者やアナリストも、ギグエコノミーアプリ企業によるアルゴリズムによる分散作業の悪影響や、特にウーバーの実践により比較的短期間で巨額の損失から利益への転換を可能にしたことを強調している。
交通アナリストのヒューバート・ホーラン氏によると、ウーバーは2022年初頭から顧客の総支払額に占める割合を大きく保ち、運転手への割合を減らし始め、2021年第3四半期には総収益の21％を維持していたが、2021年第1四半期までには28％に移行したという。 2023年。
「これは、Uber が顧客の価値の一部を提供しているからではありません。 ウーバーは、四半期あたり10億ドル以上の収益をドライバーからウーバー株主に移転する方法を単純に考え出した」と、ウーバーが損益分岐点に近づいていた2023年8月に同氏は書いた。
同氏は、ウーバーが前払い価格設定による乗客運賃とドライバー報酬の「リンクを解除」したことが、この資本的富の移転の主な推進要因だったと付け加えた。 「2022年以前は、ドライバーの支払いは乗客の支払い額に応じて行われ、インセンティブプログラムやピーク時の需要に応じて調整されていました」と同氏は述べた。 「ウーバーは、個々の顧客が喜んで支払うと思われる金額に基づいて顧客の価格を調整し、個々のドライバーへの支払いを調整して、旅行に応じてもらうために可能な限り低額になるようにするアルゴリズムを開発しました。」
サンフランシスコ市の法学教授ヴィーナ・デュバル氏も、2023年1月に発表された論文草案でウーバーなどの動的価格設定アルゴリズムを検討し、これらのアルゴリズムの「予測不可能で変動し、個人化された時給を生み出すための粒度の細かいデータの使用」を批判し、それは「アルゴリズム的なもの」に相当すると主張した。賃金差別」。
「労務管理の慣行として、アルゴリズムによる賃金差別により、企業は労働者の知らない方法で賃金を個人化して差別化し、おそらくシステムが労働者が受け入れると判断した額の額を、企業が望むような行動に対して賃金を支払うことができる」 」と彼女は書いた。
「労働者と企業の間の情報の非対称性を考慮すると、企業は望ましい行動を奨励するために必要な正確な賃金率を計算できるが、労働者はなぜそのような行動をとっているのかを推測することしかできない。」
同氏は、このような慣行により、アルゴリズムを導入している企業は従業員をより高度に管理しながら利益を最大化できると付け加えた。
デュバル氏の主張に対し、ウーバーは2023年1月にこう語った。 マザーボード: 「デュバル教授の論文がまだ草稿であるのは良いことだ。なぜなら、ウーバーがドライバーに前払い料金を提示する方法についての中心的な前提が単純に間違っているからだ。」
さらに、「『システムがドライバーが受け入れる可能性があると判断した限り』、個々のドライバーに合わせて個別の運賃を調整することはしない」と付け加えた。 そして、ドライバーの人種、民族、受け入れ率、総収入、過去の旅行歴などの要素は、運賃の計算時に考慮されませんでした。