RISKYZ-2014-00007MITAIID4 görüntülenme

Risk sınıflandırması: MIT AI Risk Repository etiketinden birebir alınmıştır.

1.Ayrımcılık ve Zararlı İçerik

Uber ve Amazon gibi şirketlerin yapay zekâ algoritmaları aracılığıyla çalışanlara aynı iş için farklı ücretler ödediği iddia edildi

Yayınlandı: 29 Temmuz 2026Olay: Mayıs 2014

Profesör Veena Dubal’ın araştırması, Uber ve Amazon gibi platformların yapay zekâ kullanarak çalışanlara aynı iş için kişiselleştirilmiş ve farklı ücretler ödediği iddiasını gündeme taşımıştır.

Olay

University of California Hastings’ten hukuk profesörü Veena Dubal tarafından yürütülen ve altı yıllık saha çalışmasına dayanan araştırmada, Uber, Lyft ve Amazon gibi platformların "algoritmik ücret ayrımcılığı" yaptığı öne sürüldü. İddiaya göre bu şirketler; çalışanların ne zaman çalıştığı, ne kadar süre aktif olduğu ve geçmişte hangi ücret seviyelerini kabul ettiği gibi geniş veri setlerini kullanarak, her bir çalışan için davranışı optimize edecek en düşük ücreti yapay zekâ aracılığıyla belirlemektedir. Bu durumun, aynı işi aynı sürede yapan farklı kişilerin kişiselleştirilmiş ve öngörülemez oranlarda ücret almasına yol açtığı savunulmaktadır.

Araştırmada, sistemin bir kuryeye, algoritmanın o kişinin kabul edeceğini öngördüğü daha düşük bir oranı teklif edebileceği veya günlük kazanç hedefine ulaşmak üzere olan bir sürücüye bonusu tamamlatmamak için "ölü zaman" yaratarak daha uzun süre çalışmaya zorlayabileceği belirtildi. Görüşülen çalışanlar, bu değişken ücret yapısını "işin kumarlaştırılması" olarak nitelendirmiş; ücretlerin şeffaf olmadığını ifade etmişlerdir. Profesör Dubal, bu tür uygulamaların asgari ücret ve ayrımcılık karşıtı yasaların temel mantığıyla çelişebileceği konusunda uyarıda bulunmuştur.

İlgili şirketler araştırmadaki iddiaları reddetmiştir. Uber sözcüsü, ücretlerin bireysel kabul eğilimlerine göre özelleştirilmediğini; sürücünün ırkı, geçmiş kazancı veya kabul oranı gibi faktörlerin hesaplamaya dâhil edilmediğini savunmuştur. Şirket, "Upfront Fares" sisteminin sadece zaman ve mesafeye dayalı eski kart sisteminden farklı olarak, uzun alış süreleri ve düşük talep bölgeleri gibi değişkenleri hesaba kattığını ve sürücülere işi kabul etmeden önce şeffaflık sağladığını belirtmiştir. Amazon ise Flex programının rekabetçi kazançlar sunduğunu açıklamıştır. Lyft ise görüş talebine yanıt vermemiştir.

Olayda, algoritmik sistemlerin kâr maksimizasyonu için tasarlanan mantığının sosyal zararlara yol açıp açmadığı tartışılmaktadır. California Çalışma Komisyonu'nun 2020 yılında Uber ve Lyft'e karşı açtığı ve sürücülerin yanlış sınıflandırılması ile ödenmemiş ücretleri konu alan davalarda, algoritmik ücretlendirme pratikleri de şikayet konuları arasında yer almaktadır.

Akademik Atıf

RiskYZ. (2026). RISKYZ-2014-00007: Uber ve Amazon gibi şirketlerin yapay zekâ algoritmaları aracılığıyla çalışanlara aynı iş için farklı ücretler ödediği iddia edildi. RiskYZ Vaka Kütüphanesi. https://riskyz.org/cases/RISKYZ-2014-00007

Sınıflandırma

Risk Alanı
1.Ayrımcılık ve Zararlı İçerik
Alt Kategori
1.1Adaletsiz ayrımcılık ve yanlış temsil
Kaynak
Yapay Zekâ
Niyet
Kasıtlı
Zamanlama
Dağıtım Sonrası

Detaylar

Etkilenen Sistem
Algoritmik ücretlendirme ve iş dağıtım sistemleri (Uber Upfront Fares, Amazon Flex algoritmaları)
Sektör
Ulaşım
Konum
Amerika Birleşik Devletleri

Zaman Çizelgesi

Olay Tarihi
Mayıs 2014
Yayınlandı
29.07.2026
Güncellendi
11.08.2026

Olay tarihi zararın başladığı anı gösterir; haberin ya da davanın tarihi olmayabilir. Nasıl belirlenir?

Etiketler

#yapay zekâ#algoritmik önyargı#otomatik karar verme#şeffaflık#hesap verebilirlik#ayrımcılık#hukuk#kullanıcı güvenliği