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FareShare: A Tool for Labor Organizers to Estimate Lost Wages and Contest Arbitrary AI and Algorithmic Deactivations

Created by
  • Haebom

저자

Varun Nagaraj Rao, Samantha Dalal, Andrew Schwartz, Amna Liaqat, Dana Calacci, Andres Monroy-Hernandez

개요

본 논문은 긱 이코노미(gig economy) 종사자들의 플랫폼 탈퇴(deactivation) 문제에 대한 해결책으로, 탈퇴된 라이드셰어 운전기사들의 손실 임금 추산을 자동화하는 컴퓨팅 도구인 FareShare를 제시한다. 워싱턴 주 최대 라이드셰어 노조와의 6개월간의 파트너십을 통해 개발된 FareShare는 현장 배포 3개월 만에 178개 계정 등록을 기록했으며, 임금 손실 계산 시간을 95% 이상 단축하고, 수동 데이터 입력 오류를 제거하며, 중재 준비 보고서 생성 효율을 높이는 효과를 보였다. 하지만 고위험 노동 환경에서 신뢰, 동의, 도구 채택과 관련된 사회기술적 과제 또한 드러났다.

시사점, 한계점

시사점:
알고리즘에 의한 긱 이코노미 종사자 탈퇴 문제에 대한 효과적인 해결책 제시
FareShare를 통해 임금 손실 계산 시간 단축 및 오류 감소, 중재 절차 효율 증대
사회기술적 과제를 고려한 실질적인 솔루션 개발 및 현장 적용 사례 제시
한계점:
FareShare의 현장 배포 기간이 3개월로 상대적으로 짧아 장기적인 효과 검증 필요
신뢰, 동의, 도구 채택과 관련된 사회기술적 과제에 대한 추가적인 연구 필요
다른 지역 또는 다른 플랫폼으로의 일반화 가능성에 대한 추가 연구 필요
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