2020 год. Тры даследчыкі з DeepMind і Оксфарда даводзяць, што штучны інтэлект не нейтральны: алгарытмы, якія дыскрымінуюць, «прывідная праца» размётчыкаў даных у былых калоніях, выпрабаванні тэхналогій на тых, хто горш абаронены, паўтараюць старыя ўзоры каланіяльнай улады. Каб прадбачыць шкоду ад ШІ, галіне трэба глядзець у гісторыю і вучыцца ў тых, на кім яе тэхналогіі выпрабоўваюць.
2020 год. Сацыёлаг Карэн Грэгары гутарыць з 25 райдэрамі Deliveroo і паказвае, што «самазанятасць» перакладае на кур’ераў усе рызыкі — аварыі, траўмы, выдаткі на ровар, нават даўгі перад платформай, — а непразрысты алгарытм адбірае ў іх і тое, што платформа абяцае ўзамен: магчымасць самім вырашаць, калі праца таго вартая.
2006 год. Лорэнс Лесіг сцвярджае, што інтэрнэт не свабодны ад прыроды: тое, што ў ім можна і чаго нельга, вызначае код — праграмы і апаратура, — і таму галоўнае пытанне не ў тым, ці будзе кіберпрастора рэгулявацца, а ў тым, хто напіша яе код і з якімі каштоўнасцямі.
2024 год. Коры Доктараў тлумачыць, чаму інтэрнэт-платформы, якія калісьці добра працавалі, ператварыліся ў кучу смецця, — не таму, што іх начальнікі сапсаваліся, а таму, што знікла ўсё, што іх стрымлівала: канкурэнцыя, рэгуляванне, сумяшчальнасць і ўлада работнікаў. І што трэба зрабіць, каб вярнуць гэтыя абмежаванні.
2017 год. Урады і Сусветны банк абяцаюць, што лічбавыя платформы прынясуць працу туды, дзе яе няма. Оксфардскія даследчыкі паразмаўлялі з фрылансерамі з Афрыкі і Паўднёва-Усходняй Азіі: на глабальным рынку выйграе не той, хто лепш працуе, а той, хто бярэ танней. І прапануюць чатыры выхады — ад транснацыянальных прафсаюзаў да кааператыўных платформаў.
2016 год. Праз тры гады пасля выкрыццяў Сноўдэна брытанскія даследчыкі пытаюцца ў актывістаў — ад прафсаюзаў і антываеннай кааліцыі да Greenpeace, — што змянілася ў іх працы, і чуюць: амаль нічога. Супраціў сачэнню застаўся справай тэхнічных экспертаў і юрыстаў, і аўтары прапануюць паняцце «справядлівасць даных», каб зрабіць яго часткай любой барацьбы за сацыяльную справядлівасць.
2021 год. Джэні Дэвіс, Эйпрыл Уільямс і Майкл Ян даводзяць, што «справядлівае машыннае навучанне», якое робіць алгарытмы нейтральнымі да расы і гендару, у няроўным грамадстве толькі ўзнаўляе няроўнасць. Замест нейтральнасці яны прапануюць алгарытмічную рэпарацыю: улічваць гісторыю прыгнёту, накіроўваць рэсурсы тым, каго сістэмы абдзялялі, — або адмаўляцца ад алгарытмаў зусім.
