La industria de la inteligencia artificial tiene un historial problemático de explotación laboral, y los trabajadores se han manifestado en Venezuela, Kenia y otras partes del mundo con grandes mercados de etiquetado de datos y formación en inteligencia artificial.
Los grandes modelos de IA, como ChatGPT y la familia de modelos GPT, requieren grandes cantidades de datos, incluidos datos de texto moderados y etiquetados por humanos.
El objetivo es etiquetar texto para instruir a los modelos sobre los distintos tipos de contenidos, en particular los nocivos o ilegales. Esto ayuda a diseñar filtros y guardarraíles.
En casos anteriores en Kenia, trabajadores de la empresa de servicios de datos Sama en un proyecto para OpenAI estuvieron expuestos a contenidos con temas de inquietantes abusos sexuales.
Varios trabajadores afirmaron haber sufrido problemas de salud mental como consecuencia de ello, y finalmente culminando en una petición y una acción legal.
Algo similar se ha observado en el sector de la moderación de contenidos, donde los trabajadores se encargan de analizar contenidos potencialmente ilícitos en las plataformas de las redes sociales.
Según un nuevo informe de WIREDSin embargo, este trabajo se extiende a personas especialmente jóvenes, a menudo de entornos empobrecidos, que se sienten atraídas por plataformas en línea que prometen flexibilidad laboral y salarios superiores a los estándares locales. Esto se hace a costa de la exposición a contenidos nocivos.
Hassan, seudónimo de un joven pakistaní de 18 años, es una de esas personas que se convirtió en un trabajador mal pagado en la cadena mundial de suministro de IA, etiquetando datos para entrenar algoritmos para algunas de las mayores empresas de IA del mundo.
Los trabajadores autónomos de plataformas de crowdsourcing como Toloka y Amazon Mechanical Turk suelen realizar estas tareas. Hassan empezó su carrera en Toloka. Utilizó los datos de un familiar para eludir las restricciones de edad, una práctica habitual entre los menores que buscan este tipo de trabajo.
La investigación de WIRED reveló múltiples casos de trabajadores menores de edad en Pakistán y Kenia que se unían a plataformas como Toloka y Appen bajo falsos pretextos.
El lado oscuro del etiquetado de datos
Aunque el trabajo de etiquetado de datos puede parecer inocuo, a veces implica escudriñar contenidos inquietantes.
Hassan compartió grabaciones de pantalla de tareas en las que estaba expuesto a lenguaje explícito e imágenes sexualmente sugerentes. Recuerda haber tenido que enfrentarse a contenidos muy preocupantes, como imágenes sexualizadas de menores y descripciones de actos violentos, que siguen afectando a su salud mental.
El atractivo de ganar más que el salario mínimo nacional es una fuerte motivación para estos jóvenes.
Para muchos, el trabajo por encargo comienza como un medio para alcanzar un fin, como financiar un viaje o mantener a sus familias. Sin embargo, a veces los trabajadores soportan largas jornadas a cambio de un salario exiguo, y se enfrentan al riesgo de que les suspendan la cuenta o les prohíban trabajar por pequeñas desviaciones.
Para Hassan, este trabajo sigue siendo su única fuente de ingresos a pesar de haber cursado una licenciatura. Observa que la remuneración ha disminuido considerablemente a medida que más trabajadores se han incorporado a estas plataformas, lo que le lleva a calificar la situación de "esclavitud digital."
La situación en este caso refleja exactamente la de otros informes de Venezuela y Kenia. En Venezuela, familias enteras, incluidos niños de 13 años, participaron en tareas de etiquetado de datos.
En combinación con el uso centralizado de la IA en sociedades predominantemente más ricas, esto ha dado lugar a críticas sobre la la tecnología como "colonial en su mecánica inquietantemente similar a la sistemática laboral de la época colonial: una forma de "servidumbre digital".
Esto subraya la necesidad de procesos de verificación de la edad más estrictos en estas plataformas y plantea interrogantes sobre el abastecimiento ético de mano de obra en la industria tecnológica.
Se han dado casos similares en otros sectores, como menores de 18 años que eluden la verificación de la edad para acceder a la UE. recoger trabajo para plataformas de reparto como Deliveroo.
A medida que avanza la IA, resulta cada vez más crucial garantizar que sus prácticas laborales fundamentales se ajustan a las normas éticas.
