Por: Gabriela Martínez. CTXT. 26/11/2019
Los procesos de aprendizaje automático requieren de personas que los entrenen. Estos trabajadores invisibles son además precarios
Desde su casa en la ciudad de Barquisimeto, al noroeste de Venezuela, Douglas Valenzuela pasaba unas ocho horas al día, al menos unos cinco días por semana, delineando y etiquetando imágenes de semáforos y personas, de cielos y calles. Estaba programando lo que más tarde reconocerían por sí mismos los coches autónomos.
“Preferí buscar algo que fuera más consistente”, asegura el joven de 21 años que hizo esto durante casi dos años pero hace uno lo dejó. Había temporadas en las que no tenía trabajo, otras en las que tenía mucho. Las tarifas de cada imagen que delineaba también podían variar mucho. Por una, Valenzuela podía cobrar alrededor de tres céntimos, entre uno y dos dólares por hora, a través de la plataforma Spare 5, una subcontrata de Mighty AI (comprada recientemente por Uber). Cada mes se llevaba cerca de 200 dólares. No tenía contrato.
A más de 7.000 kilómetros de allí, en Madrid, María José García entrenaba asistentes virtuales de voz para una empresa de la que prefiere no dar su nombre. Escuchaba una frase, la transcribía y la enviaba. Escuchaba una frase, la transcribía y la enviaba. Y así durante cuatro horas al día. “Era muy aburrido”, confiesa, pero para que el sistema aprenda lo que la gente le quiere decir, alguien tiene que haber transcrito muchísimos datos, explica la lingüista computacional de 28 años.
“La inteligencia artificial (IA) es importante porque, por primera vez, las capacidades humanas tradicionales pueden ser asumidas en software de manera eficiente, económica y a escala”, se puede leer en el estudio El estado de la IA: divergencia, publicado este año por la sociedad de capital riesgo MMC. Según este, la IA, cuya adopción se ha triplicado en los últimos 12 meses, puede ser el cambio de paradigma más rápido en la historia de la tecnología.
Pero las maravillas de la IA se desvanecen cuando se mira de cerca el trabajo que tiene detrás. “La gente es muy gentil con los beneficios de la IA pero no sabe el trabajo humano que implica detrás”, asegura Florian Alexander Schmidt, profesor de la Universidad de Ciencias Aplicadas HTW Dresden, quien realizó una investigación sobre las grandes cantidades de trabajo manual que requiere el aprendizaje de los coches autónomos. La demanda de patentes de estos ha aumentado un 42%, según el primer estudio de la OMPI sobre Tendencias tecnológicas, mientras que la demanda de patentes de aprendizaje automático, el subconjunto de la inteligencia artificial (IA) que más predomina, aumentó un 28% entre 2013 y 2016.
La antropóloga Mary Gray, investigadora principal del centro de investigación de Microsoft y coautora de Trabajo fantasma: Cómo evitar que Silicon Valley construya una nueva subclase global, coincide en que el término de “inteligencia artificial” esconde el trabajo humano que hay detrás de ella.
“Se necesitan muchos datos recopilados en cualquier lugar donde la gente haya creado un rastro de datos en sus vidas y luego muchos trabajadores contextualizando, anotando y estructurando esos datos para entrenar a la IA a hacer cualquiera de las cosas que parecen mágicamente independientes de las manos humanas”, afirma.
Muchas de estas labores son hechas por personas que no son vistas, en países como China, Filipinas, India o en países de África. Pero no solamente. Mientras Schmidt investigaba descubrió que en 2018 se registraron cientos de miles de trabajadores venezolanos, incluso en algunas plataformas estos representaban un 75% de la fuerza laboral, debido a que el idioma de trabajo cambió del inglés al español.
“Los humanos y las máquinas trabajan juntos en estructuras cada vez más complejas”, de acuerdo con Schmidt. Los que entrenan coches autónomos emplean cada vez más tecnología de IA pero, paradójicamente, el crecimiento de la IA aumenta la demanda de mano de obra formal, lo que a su vez aumenta la demanda de automatización de la IA.
Los propios directores ejecutivos de las principales compañías de IA del sector que Schmidt entrevistó, como Mighty AI, Hive, Playment, Clickworker, understand.ai y Crowd Guru coincidieron en que la demanda de trabajadores en este campo no dejará de aumentar en un futuro.
Sin embargo, las máquinas “solo pueden reemplazar el trabajo humano que puede ser medido de manera confiable y modelado de manera predecible”, según Gray. La IA se enfrenta a un reto técnico muy difícil cuando se aleja de las tareas predecibles. En aquellas que requieren de espontaneidad creativa y comunicación compleja (términos empleados por F. Levy and R. Murnane en su libro Nueva División del Trabajo), allí es donde entran los humanos. “Estas dos características son las que definen la mayor parte de la interpretación de la información y la respuesta a las necesidades de las personas en una economía basada en los servicios”, destaca.
Gray y el coautor de Trabajo fantasma, Siddharth Suri, llaman “crueldad algorítmica” a la devaluación involuntaria de las necesidades de los seres humanos al servicio de la optimización de algún proceso computacional. Como la de Valenzuela en Venezuela, o la de García en España. Ambos trabajaban a destajo desde el anonimato de sus casas, sin entrar en contacto directo con la empresa para la que realizaban el trabajo y sin un contrato estable. “Estábamos tres meses trabajando, luego tres meses parados”, recuerda García, quien abandonó este trabajo, en el que ganaba unos 500 euros al mes.
El desarrollo de la tecnología puede llevar a una mayor expansión de este tipo de trabajo invisible, advierte Gray. Pero lo que hace que estos trabajos en torno a la IA sean perjudiciales es que ni los consumidores, ni las empresas saben cómo valorarlo.
“Podríamos construir (un nuevo contrato social) para que los trabajadores puedan establecer sus propios horarios, elegir las tareas y proyectos que les interesen y aprovechar al máximo el apoyo a la colaboración entre redes de pares más grandes. No tenemos que ver el trabajo para valorar a los trabajadores. Pero tenemos que saber que las tecnologías de las que disfrutamos todos los días dependen de ellos”, concluye Mary Gray.
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Fotografía: CTXT
