Trabajadores invisibles impulsan gran parte del éxito de la IA, pero tienen pocas perspectivas de carrera

En un artículo reciente de MIT’s Technology Review, el director del laboratorio de interacción humano-computadora de la Universidad de West Virginia, Sapih Savage, habló sobre el problema de los “trabajadores invisibles” en la industria de la IA. Muchas de las aplicaciones de aprendizaje profundo a gran escala requieren una gran cantidad de datos de entrenamiento para ser confiables, y la etiquetado de datos se realiza típicamente por muchos trabajadores mal pagados distribuidos en todo el mundo.

Los modelos de aprendizaje automático más grandes y exitosos a menudo se entrenan con datos etiquetados por trabajadores de la multitud, frecuentemente a través de plataformas como Amazon’s (AMZN ) Mechanical Turk. Los trabajadores de Mechanical Turk realizan microtareas que involucran la etiquetado de datos. Por ejemplo, los trabajadores pueden etiquetar objetos en imágenes para que un sistema de visión por computadora pueda reconocer objetos, o transcribir diálogos para que un sistema de reconocimiento de voz pueda ser utilizado para un asistente digital.

Algunas estimaciones sitúan el número de trabajadores de Mechanical Turk en Estados Unidos en más de medio millón de personas, y más de la mitad de ellos ganan tres cuartos o más de su ingreso a través de la plataforma. El número de trabajadores de la multitud en plataformas como Mechanical Turk ha crecido en los últimos meses debido a la pandemia de Covid-19 que ha dejado a muchas personas sin trabajo.

Savage habló sobre cómo, aunque el trabajo de la multitud no es inherentemente malo, puede ser potencialmente explotador. La mayoría de estos trabajadores ganan menos del salario mínimo. Estos puestos también tienden a ser estáticos, ya que no permiten a los trabajadores mejorar sus habilidades o realizar trabajo que puedan fácilmente incluir en su currículum. Otras empresas de tecnología como Microsoft (MSFT ) o Google (GOOGL ) pueden tener sus propias plataformas para reclutar trabajadores, pero el proceso es a menudo el mismo.

Savage cree que no es intencional que las grandes empresas de tecnología que emplean a trabajadores distribuidos subpaguen a los trabajadores. Savage argumenta que es más probable que las empresas de tecnología no entiendan cuán involucrado y especializado es el trabajo que están pidiendo a sus trabajadores, esperando que no tome tanto tiempo como en realidad toma.

Savage argumenta que se pueden hacer varios cambios para mejorar las condiciones laborales y la trayectoria profesional de los trabajadores invisibles que permiten la creación de modelos de IA. Es posible crear sistemas que ayuden a los trabajadores a evaluar cuánto tiempo les tomará completar una tarea, lo que les permitirá determinar si vale la pena invertir su tiempo. De hecho, Savage está intentando crear un modelo de IA que ayude a los trabajadores a predecir mejor qué tareas son las más valiosas para su tiempo y qué tareas les ayudarán a desarrollar las habilidades deseadas. El modelo de IA propuesto aprendería qué tipo de asesoramiento es el más efectivo para su usuario actual, recibiendo retroalimentación y mejorando con el tiempo. Si un trabajador quiere aumentar la cantidad de dinero que gana, puede utilizar la herramienta de IA para determinar en qué tareas debe centrarse.

En cuanto a ayudar a los trabajadores invisibles a mejorar sus opciones de carrera, los trabajadores podrían ser guiados hacia tareas que les ayuden a desarrollar nuevas habilidades. Las empresas que publican tareas en estas plataformas de microrabajo también podrían ofrecer prácticas y clases, además de sesiones de capacitación. En última instancia, Savage argumenta que los trabajadores de la multitud en el espacio de la tecnología necesitan ser otorgados con agencia y respeto, al igual que los trabajadores en cualquier otra parte del sector de la tecnología. Como se citó a Savage a través de MIT Technology Review:

“Se trata de cambiar la narrativa, también. Recientemente me reuní con dos trabajadores de la multitud con los que he estado hablando y ellos se llaman a sí mismos trabajadores de tecnología, lo que —quiero decir, son trabajadores de tecnología de una manera porque están impulsando nuestra tecnología. Cuando hablamos de trabajadores de la multitud, a menudo se les presenta como teniendo empleos horribles. Pero puede ser útil cambiar la forma en que pensamos sobre quiénes son estas personas. Es solo otro trabajo de tecnología”.

La entrevista de Savage llega en un momento en que se está prestando más atención al derecho de los trabajadores de la multitud en el sector de la tecnología. Recientemente el Tribunal Laboral Federal alemán reconoció a un trabajador de la multitud como teniendo el estatus legal de empleado, lo que puede tener implicaciones para el trato futuro de los trabajadores de la multitud en Alemania.