Trí tuệ nhân tạo Atlas của Amazon dự báo rủi ro công đoàn tại các nhà kho ở Anh

Các tài liệu nội bộ từ một vụ tranh chấp lao động tại Canada tiết lộ rằng Amazon đang sử dụng một hệ thống trí tuệ nhân tạo để dự báo khả năng diễn ra hoạt động công đoàn trong các nhà kho của mình. Công cụ này, có tên là Atlas, gán điểm số rủi ro cho các cơ sở tại Mỹ, Canada và Vương quốc Anh dựa trên hàng trăm điểm dữ liệu, bao gồm các bài đăng trên mạng xã hội và phản hồi từ các cuộc khảo sát nội bộ. Tiết lộ này đã làm gia tăng các cuộc tranh luận pháp lý và đạo đức đang diễn ra về giám sát nơi làm việc và quyền lợi người lao động trong ngành logistics.

Chuyện gì đã xảy ra

Sự tồn tại của Atlas được phát hiện thông qua các tài liệu đào tạo dành cho quản lý Amazon tại Canada, vốn được công khai trong quá trình tranh chấp pháp lý giữa Amazon và công đoàn Unifor của Canada. Các tài liệu này mô tả cách công cụ AI tổng hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau để tạo ra điểm số rủi ro từ 100 đến 900 cho mỗi nhà kho. Điểm số thấp hơn cho thấy xác suất cao hơn rằng nhân viên sẽ cố gắng thành lập công đoàn hoặc tham gia vào các sự kiện lao động gây gián đoạn. Hệ thống phân loại các địa điểm thành năm cấp độ, với Cấp độ 1 đại diện cho hoạt động sắp xảy ra trong tương lai gần và Cấp độ 5 cho thấy không có rủi ro nào được nhận thấy ngay lập tức.

Theo các tài liệu, hai nhà kho tại Vương quốc Anh được xếp vào Cấp độ 1: trung tâm hoàn tất đơn hàng tự động hóa tại Sutton Coldfield (EMA4) và cơ sở tại Coventry (BHX4), nơi người lao động Garfield Hylton làm việc. Hylton, một thành viên của công đoàn GMB, cho biết mặc dù ông ý thức được việc theo dõi năng suất, nhưng mức độ giám sát cảm xúc thì ông không hề hay biết. Tiết lộ này gợi ý rằng Amazon sử dụng các điểm số này để đưa ra quyết định về nhân sự, lập kế hoạch nguồn lực và các chiến lược giảm thiểu nhằm hạn chế ảnh hưởng của tổ chức lao động.

Amazon đã bác bỏ cách mô tả Atlas như một công cụ giám sát bất đồng cá nhân. Một người phát ngôn của công ty tuyên bố rằng hệ thống chỉ hoạt động ở cấp độ địa điểm hoặc tòa nhà và không theo dõi ý kiến, mối liên kết hay tư cách thành viên công đoàn của từng nhân viên. Công ty khẳng định Atlas được sử dụng để xác định những khu vực mà nhân viên cần thêm hỗ trợ và giải quyết các vấn đề được nêu ra trong các cuộc khảo sát phản hồi. Tuy nhiên, các đại diện pháp lý cho người lao động lập luận rằng mức độ chi tiết của việc thu thập dữ liệu tạo ra sự mất cân bằng quyền lực đáng kể và làm suy yếu các quy trình dân chủ tại nơi làm việc.

Cách thức hoạt động

Atlas hoạt động như một mô hình dự báo tiên đoán, tiếp nhận hàng trăm điểm dữ liệu để đánh giá sự ổn định lao động. Hệ thống phân tích các bài đăng công khai trên các nền tảng như Reddit, phản hồi từ các cuộc khảo sát nội bộ dành cho nhân viên và dữ liệu lịch sử về các hành động công nghiệp trước đó. Nó cũng xem xét các chỉ số nơi làm việc rộng hơn để tính toán điểm số rủi ro tổng hợp. Điểm số này cho phép ban quản lý ưu tiên can thiệp tại những địa điểm được coi là có rủi ro cao về việc thành lập công đoàn hoặc đình công.

Cơ chế này dựa trên việc tương quan dấu vết kỹ thuật số và các chỉ số vận hành với khả năng diễn ra hoạt động lao động có tổ chức. Bằng cách gán một giá trị số cho mỗi địa điểm, Amazon có thể chuẩn hóa phản ứng của mình trên các khu vực khác nhau. Các tài liệu gợi ý rằng hệ thống chấm điểm này giúp lãnh đạo xác định nơi phân bổ nguồn lực để giảm thiểu rủi ro đối với cấu trúc lao động của công ty. Trong khi Amazon khẳng định công cụ này phục vụ mục đích hỗ trợ, các nhà phê bình lưu ý rằng mục tiêu rõ ràng là hạ thấp điểm số rủi ro công đoàn hàm ý một nỗ lực chiến lược nhằm ngăn chặn thương lượng tập thể.

Chi tiết chính

• Atlas gán cho các nhà kho điểm số rủi ro từ 100 đến 900, trong đó điểm số thấp hơn cho thấy rủi ro thành lập công đoàn cao hơn.
• Hai nhà kho tại Vương quốc Anh, EMA4 ở Sutton Coldfield và BHX4 ở Coventry, được xếp vào Cấp độ 1, nghĩa là hoạt động trong tương lai được coi là sắp xảy ra.
• AI phân tích dữ liệu từ Reddit, các cuộc khảo sát nội bộ và hành động công nghiệp trong quá khứ để tạo ra các dự báo.
• Amazon tuyên bố Atlas hoạt động ở cấp độ địa điểm và không giám sát ý kiến cá nhân của nhân viên hay tư cách thành viên công đoàn.
• Các thách thức pháp lý tại Canada đã kết luận Amazon vi phạm luật lao động, bao gồm cả việc áp đặt đóng băng lương trái phép.
• Công đoàn GMB đã thua trong cuộc bỏ phiếu công nhận tại địa điểm Coventry với chênh lệch chỉ 28 phiếu vào cuối năm 2024, giữa những cáo buộc về các chiến thuật không công bằng.

Tại sao điều này quan trọng

Đối với các kỹ sư phần mềm và lãnh đạo kỹ thuật, trường hợp này làm nổi bật những phức tạp về đạo đức khi triển khai AI dự báo trong lĩnh vực nhân sự và vận hành. Khi các thuật toán được sử dụng để dự báo hành vi con người, đặc biệt là trong các lĩnh vực nhạy cảm như quan hệ lao động, tiềm năng thiên vị và lạm dụng sẽ tăng lên. Ranh giới giữa phân tích tổng hợp ở cấp độ địa điểm và giám sát cá nhân trở nên mờ nhạt khi dữ liệu cơ bản bao gồm hoạt động mạng xã hội cá nhân và phản hồi khảo sát riêng tư. Các nhà phát triển phải cân nhắc cách các mô hình của họ có thể được hiểu và sử dụng bởi ban quản lý, ngay cả khi ý định ban đầu là hiệu quả vận hành.

Sự cố này cũng nhấn mạnh sự giám sát ngày càng tăng đối với công nghệ nơi làm việc bởi các cơ quan quản lý và tòa án. Với việc cơ quan bảo vệ dữ liệu của Pháp trước đây đã phạt Amazon vì giám sát quá mức, và luật pháp Vương quốc Anh bảo vệ quyền tổ chức, các công ty đối mặt với rủi ro pháp lý đáng kể nếu các công cụ AI của họ bị coi là xâm phạm quyền lợi người lao động. Các nhóm kỹ thuật cần đảm bảo tính minh bạch trong cách thu thập và xử lý dữ liệu, vì các hệ thống thiếu minh bạch có thể dẫn đến tổn hại danh tiếng và trách nhiệm pháp lý. Niềm tin vào công nghệ nơi làm việc phụ thuộc vào các ranh giới rõ ràng và việc sử dụng có trách nhiệm.

Bạn có thể làm gì

• Kiểm toán các công cụ AI của tổ chức bạn để đảm bảo chúng không vô tình giám sát các hoạt động được bảo vệ như tổ chức công đoàn.
• Áp dụng các chính sách quản trị dữ liệu nghiêm ngặt tách biệt các chỉ số vận hành tổng hợp khỏi dữ liệu cảm xúc cá nhân.
• Cung cấp tài liệu rõ ràng về cách các mô hình dự báo hoạt động và những nguồn dữ liệu chúng sử dụng, đảm bảo tính minh bạch cho nhân viên.
• Tham khảo ý kiến các nhóm pháp lý và tuân thủ khi thiết kế các hệ thống AI tương tác với nhân sự hoặc quan hệ lao động.
• Thành lập các hội đồng xem xét đạo đức để đánh giá tác động tiềm tàng của việc triển khai AI đối với quyền lợi và quyền riêng tư của người lao động.
• Tương tác với đại diện người lao động để thảo luận về việc sử dụng các công nghệ giám sát và giải quyết các mối lo ngại một cách chủ động.