布朗大学本科生 Cunyan Ma 制作了一张互动地图，把数据标注公司、其企业客户，以及设有数据工作者站点的国家连在一起。地图目前显示 13 家数据标注公司、141 家企业客户与 31 个国家之间的链接。Ma 说，她希望这张图能开始补上「AI 殖民主义」实际样貌中更大的一块。
据布朗大学报道，Ma 使用现有的数据标注公司及其企业客户数据库，并自建数据标注公司交付中心数据库。交付中心被用作数据工作者所在地的近似指标，地图则画出连接这些节点的线。
Ma 称，这张地图并不全面，但她希望它具有说明性。她表示，用途之一是作为公众教育工具：当人们想了解 AI 及其社会影响时，地图把问题放进更大的经济与政治结构之中。
作为社会分析与研究（social analysis and research）专业的学生，Ma 把这种方法称为权力图谱（power mapping）。她认为，这种做法有助于理解全球权力结构如何影响劳动在世界范围内的分布。
Ma 称，从社交媒体和科技公司到零售商与防务公司，大多数企业把数据标注外包给专业公司，而这些公司大多寻找廉价劳动力。她说，现实中的做法是把工作外包到全球南方，如肯尼亚、印尼、哥伦比亚等地。她把从全球南方获取繁重、低薪劳动、在西方获利的做法称为「AI 殖民主义」。
Ma 还说，世界各地有人为了训练 AI 变得安全，不得不阅读一段又一段由 AI 生成的儿童色情、兽交、暴力或其他内容。她称，这条 AI 劳动链被刻意保持不透明，以逃避问责；她的目标就是把这条链条揭示出来。
该项目的导师、布朗大学计算机科学教授 Suresh Venkatasubramanian 同时负责技术责任、重构与再设计中心（Center for Technological Responsibility, Reimagination and Redesign）。他说，「AI 底层全是人」，这才是 AI 生成背后的真实情况。他认为，当前许多关于 AI 的讨论试图忽略这一点，于是把 AI 讲成有知觉、仿佛活着的存在；而 AI 并非如此，它是由世界各地的人构建出来的。
Ma 希望继续扩展这张 AI 劳动地图，并绘制算法之下其他物质基础所涉及的劳动。她表示，不久后希望绘制半导体行业所涉及的劳动。她还说，由于工作是分散的，人们甚至不知道自己的同事是谁，组织工会因此几乎不可能；工人或许可以用这张地图的未来版本互相识别。她最终希望，这些对 AI 底层权力结构的呈现，能让 AI 劳动及其收益的分配更加公平。
