A indústria da IA tem um historial problemático de exploração laboral, com os trabalhadores a manifestarem-se na Venezuela, no Quénia e noutras partes do mundo com grandes mercados de rotulagem de dados e de formação em IA.
Os grandes modelos de IA como o ChatGPT e a família de modelos GPT requerem grandes quantidades de dados, incluindo dados de texto moderados e rotulados por humanos.
O objetivo é rotular o texto para instruir os modelos sobre os diferentes tipos de conteúdos, em especial os conteúdos nocivos ou ilegais. Isto ajuda a criar filtros e barreiras de proteção.
Em casos anteriores no Quénia, trabalhadores da empresa de serviços de dados Sama, num projeto para a OpenAI, foram expostos a conteúdos que continham temas de abuso sexual perturbadores.
Vários trabalhadores afirmaram ter sofrido problemas de saúde mental em consequência disso, acabando por que culmina com uma petição e uma ação judicial.
O mesmo foi observado no sector da moderação de conteúdos, em que os trabalhadores são responsáveis pela análise de conteúdos potencialmente ilícitos nas plataformas das redes sociais.
De acordo com um novo relatório da WIREDNo entanto, este trabalho estende-se a indivíduos particularmente jovens, frequentemente oriundos de meios pobres, que são atraídos para plataformas em linha que prometem flexibilidade de trabalho e salários mais elevados do que os padrões locais. Isto acontece à custa da exposição a conteúdos nocivos.
Hassan, um pseudónimo de um jovem de 18 anos do Paquistão, é um desses indivíduos que se tornou um trabalhador mal pago na cadeia global de fornecimento de IA, rotulando dados para treinar algoritmos para algumas das maiores empresas de IA do mundo.
Os trabalhadores por conta própria em plataformas de crowdsourcing como a Toloka e a Amazon Mechanical Turk realizam frequentemente estas tarefas. Hassan começou a sua carreira online na Toloka. Utilizou os dados de um familiar para contornar as restrições de idade, uma prática comum entre os menores que procuram este tipo de trabalho.
A investigação da WIRED revelou vários casos de trabalhadores menores de idade no Paquistão e no Quénia que aderiram a plataformas como a Toloka e a Appen sob falsos pretextos.
O lado negro da rotulagem de dados
Embora o trabalho de etiquetagem de dados possa parecer inócuo, por vezes envolve a análise de conteúdos perturbadores.
Hassan partilhou gravações de ecrã de tarefas em que foi exposto a linguagem explícita e imagens sexualmente sugestivas. Lembra-se de ter lidado com conteúdos profundamente perturbadores, incluindo imagens sexualizadas de menores e descrições de actos violentos, que continuam a afetar a sua saúde mental.
O fascínio de ganhar mais do que o salário mínimo nacional é um forte fator de motivação para estes jovens.
Para muitos, o trabalho temporário começa por ser um meio para atingir um fim, como o financiamento de uma viagem ou o sustento da família. No entanto, os trabalhadores suportam por vezes longas horas por uma remuneração escassa, enfrentando o risco de suspensão ou proibição da conta por pequenos desvios no seu trabalho.
Para Hassan, este trabalho continua a ser a sua única fonte de rendimento, apesar de estar a frequentar um curso de licenciatura. Observa que o salário diminuiu significativamente à medida que mais trabalhadores aderiram a estas plataformas, o que o leva a classificar a situação como "escravatura digital".
A situação aqui espelha precisamente a de outros relatórios da Venezuela e do Quénia. Na Venezuela, famílias inteiras, incluindo crianças de 13 anos, foram envolvidas em tarefas de etiquetagem de dados.
Combinado com a utilização centralizada da IA em sociedades predominantemente mais ricas, este facto levou a críticas à a tecnologia como "colonial na sua mecânica assustadoramente semelhante à sistemática de trabalho da era colonial - uma forma de "servidão digital".
Este facto sublinha a necessidade de processos de verificação de idade mais rigorosos nestas plataformas e levanta questões sobre o fornecimento ético de mão de obra na indústria tecnológica.
Verificaram-se ocorrências semelhantes noutros sectores, como o facto de os menores de 18 anos contornarem a verificação da idade para trabalhar para plataformas de entrega como a Deliveroo.
À medida que a IA avança, torna-se cada vez mais crucial garantir que as suas práticas laborais fundamentais cumprem as normas éticas.
