論文の概要: Where does AI come from? A global case study across Europe, Africa, and Latin America

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04860v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 11:54:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:57:28.720231
• Title: Where does AI come from? A global case study across Europe, Africa, and Latin America
• Title（参考訳）: AIはどこから来たのか? ヨーロッパ、アフリカ、ラテンアメリカにまたがる世界的なケーススタディ
• Authors: Paola Tubaro, Antonio A Casilli, Maxime Cornet, Clément Le Ludec, Juana Torres Cierpe,
• Abstract要約: 本稿では、アウトソースおよびオフショアデータワークを通じて人工知能(AI)のサプライチェーンを形成するサプライチェーンについて検討する。 われわれは、フランス、マダガスカル、ベネズエラでデジタル化されたデータ作業の組織について、グローバルなケーススタディを実施している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This article examines the organisational and geographical forces that shape the supply chains of artificial intelligence (AI) through outsourced and offshored data work. Bridging sociological theories of relational inequalities and embeddedness with critical approaches to Global Value Chains, we conduct a global case study of the digitally enabled organisation of data work in France, Madagascar, and Venezuela. The AI supply chains procure data work via a mix of arm's length contracts through marketplace-like platforms, and of embedded firm-like structures that offer greater stability but less flexibility, with multiple intermediate arrangements. Each solution suits specific types and purposes of data work in AI preparation, verification, and impersonation. While all forms reproduce well-known patterns of exclusion that harm externalised workers especially in the Global South, disadvantage manifests unevenly in different supply chain structures, with repercussions on remunerations, job security and working conditions. Unveiling these processes of contemporary technology development provides insights into possible policy implications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、アウトソースおよびオフショアデータワークを通じて人工知能(AI)のサプライチェーンを形成する組織的および地理的力について検討する。 グローバルバリューチェーンに対する批判的なアプローチによるリレーショナル不等式と組込み性に関する社会学的理論を融合させ,フランス,マダガスカル,ベネズエラにおけるデジタル化されたデータ作業の組織に関するグローバルケーススタディを実施している。 AIサプライチェーンは、マーケットプレースのようなプラットフォームを通じて、アームの長さ契約と、より安定性があるが柔軟性の低い組込みのファームライクな構造を組み合わせて、複数の中間アレンジでデータを処理します。 それぞれのソリューションは、AIの準備、検証、偽造におけるデータ作業の特定のタイプと目的に適合する。 全ての形態は、特にグローバル・サウスにおける外部労働者を害するよく知られた排除パターンを再現するが、不利益は異なるサプライチェーン構造に不均一に現れ、報酬、仕事の安全、労働条件に反する。 現代の技術開発におけるこれらのプロセスの展開は、可能な政策含意に関する洞察を提供する。

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