Labour and exploitation processes in Artificial Intelligence: Example of Digital Taylorism in data labelling

Abstract

The advancement of artificial intelligence (AI) depends on vast datasets that require extensive human labour for annotation and labelling. Despite being framed as autonomous and intelligent, AI systems rely on precarious digital labour, particularly in the Global South. Data labelling, essential for AI training, is often outsourced or crowdsourced, exposing workers to low wages, job insecurity, and exploitative conditions. This study explores AI, labour, and global inequalities, demonstrating how Digital Taylorism and datafication intensify worker surveillance while reducing human labour to fragmented, repetitive tasks. The rise of digital sweatshops and a digital underclass reflects historical economic dependencies between the Global North and South. Crowdsourcing platforms and outsourced labour markets create a new form of exploitation under the guise of technological progress. This research challenges the prevailing narrative of AI as a purely technological advancement by unveiling its socio-economic dimensions. Findings emphasize the necessity of ethical AI development, transparency in labour practices, and structural reforms to protect workers from exploitation. Without intervention, AI risks deepening global inequalities, concentrating wealth and power while reinforcing systemic disparities in the digital economy. Addressing these issues requires a critical approach that situates AI within broader socio-political and economic structures, ensuring technology serves equitable and just purposes rather than perpetuating historical injustices.

Yapay zekanın (YZ) ilerlemesi, açıklama ve etiketleme için kapsamlı insan emeği gerektiren geniş veri kümelerine bağlıdır. Özerk ve zeki olarak çerçevelenmesine rağmen, YZ sistemleri özellikle Küresel Güney'de güvencesiz dijital emek süreçlerine dayanmaktadır. Yapay zeka eğitimi için olmazsa olmaz olan veri etiketleme genellikle dış kaynaklı veya crowdsourcing kaynaklıdır ve çalışanları düşük ücretlere, iş güvencesizliğine ve sömürücü koşullara maruz bırakmaktadır. Bu çalışma yapay zeka, emek ve küresel eşitsizlikleri inceleyerek Dijital Taylorizm ve verileştirmenin işçi gözetimini nasıl yoğunlaştırdığını ve insan emeğini parçalanmış, tekrarlayan görevlere nasıl indirgediğini göstermektedir. Dijital sweat shopların ve dijital alt sınıfın yükselişi, Küresel Kuzey ve Güney arasındaki tarihi ekonomik bağımlılıkları yansıtmaktadır. Kitle kaynak platformları ve dış kaynaklı emek piyasaları, teknolojik ilerleme kisvesi altında yeni bir sömürü biçimi yaratmaktadır. Bu araştırma, sosyo-ekonomik boyutlarını ortaya çıkararak yapay zekanın salt teknolojik bir ilerleme olduğu yönündeki yaygın anlatıya meydan okumaktadır. Bulgular, etik yapay zeka geliştirme, emek uygulamalarında şeffaflık ve çalışanları sömürüden korumak için yapısal reformların gerekliliğini vurgulamaktadır. Müdahale olmadan, yapay zeka küresel eşitsizlikleri derinleştirme, dijital ekonomideki sistemsel eşitsizlikleri güçlendirirken serveti ve gücü yoğunlaştırma riski taşımaktadır. Bu sorunları ele almak, yapay zekayı daha geniş sosyo-politik ve ekonomik yapılara yerleştiren, teknolojinin tarihi adaletsizlikleri sürdürmek yerine eşitlikçi ve adil amaçlara hizmet etmesini sağlayan eleştirel bir yaklaşım gekektirmektedir.