Impulsar la máquina: beneficios y costos para los trabajadores que impulsan la IA

Impulsar la máquina: beneficios y costos para los trabajadores que impulsan la IA

Para muchos trabajadores en Venezuela, la IA se ha convertido en un salvavidas económico. Las empresas de plataformas digitales necesitan trabajadores para generar, seleccionar y verificar la gran cantidad de datos que impulsa la tecnología de inteligencia artificial. Y en medio de una crisis económica prolongada y grave, el país sudamericano ofrece una fuente de mano de obra entusiasta.

Pero una nueva investigación de Julián Posada, profesor asistente de Estudios Estadounidenses en la Facultad de Artes y Ciencias de Yale, encuentra que si bien estas plataformas brindan una oportunidad crucial de ganar salarios para los trabajadores venezolanos, existe un costoso desequilibrio de poder entre los empleadores y el trabajador. .

Esta disparidad da a las empresas el espacio “para dictar términos y dejar a los trabajadores vulnerables”, concluyó Posada. «Esta erosión de la autonomía de los trabajadores, especialmente en lo que respecta a la compensación financiera, pone de relieve el deterioro general de los entornos laborales emblemáticos de la economía de los trabajos por encargo».

El estudio aparece en Número de abril-junio de la revista Big Data & Society.

Giuliano Posada

Posada habló con Yale News sobre la vulnerabilidad de las obras de datos, la economía de la “integración profunda” y la necesidad de ampliar el debate ético sobre la inteligencia artificial para incluir su producción. La entrevista ha sido editada y condensada.

¿Cómo se convirtió Venezuela en un centro para estas plataformas de producción de datos?

Giuliano Posada: Venezuela tenía un gobierno socialista [its former president] Hugo Chavez. Ha invertido gran parte de los ingresos petroleros del país en infraestructura, programas de bienestar, etc. Pero administró mal la economía. Venezuela dependía completamente de las exportaciones de petróleo y también había corrupción, inestabilidad política y sanciones extranjeras. En 2014, los precios del petróleo cayeron drásticamente, provocando una crisis económica que continúa hasta el día de hoy. Venezuela ha experimentado la peor hiperinflación del planeta en muchos años y la inflación sigue siendo muy alta.

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El país se ha convertido en un centro para estas plataformas por tres razones principales. Primero, el país contaba con la infraestructura necesaria: electricidad y conexiones a Internet. En segundo lugar, la crisis económica y la hiperinflación han hecho que la moneda local, el bolívar, sea extremadamente volátil. Y tercero, el desempleo era alto. La gente empezó a buscar empleo en línea y empleos pagados en dólares estadounidenses, a medida que el dólar se convertía en la moneda de facto del país. Cuando se produjo el auge de la IA, Silicon Valley necesitó una gran cantidad de datos y trabajadores para curarlos. Comenzaron a subcontratar ese trabajo a estas plataformas. Y Venezuela proporcionó una fuerza laboral barata y fácilmente explotable.

¿Qué hacen estos trabajadores?

Posada: Algunos de ellos generan datos. Por ejemplo, se toman fotografías y luego envían las imágenes a sistemas de aprendizaje automático para crear algoritmos de reconocimiento facial. Algunos anotan datos o dan significado a los datos. Por ejemplo, con una serie de imágenes de una cocina, el operador etiquetará los objetos: esto es una ventana, esto es una luz, estos son cuadros, etc.

Los trabajadores también están realizando numerosos controles. Las máquinas aprenden por sí solas a través de iteraciones y los humanos tienen que decirle a la máquina: «Lo estás haciendo bien» o «Lo estás haciendo mal». Y muy recientemente, los trabajadores han comenzado a formar equipos rojos, lo que significa que están tratando de explotar el sistema para encontrar vulnerabilidades. lo estan intentando Hacer el algoritmo produce cosas como contenido ilegal o contenido de explotación para que los ingenieros puedan evitar que lo haga.

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Su artículo explora la “integración profunda” y su impacto en estos trabajadores de datos. ¿A qué te refieres con arraigo profundo?

Posada: La integración en sociología económica significa que el comportamiento y las instituciones económicas están profundamente entrelazados con las relaciones y estructuras sociales. Por ejemplo, cuando compras huevos en el supermercado, te insertas en una red de trabajadores, distribuidores, agricultores, leyes, etc. Existe una red de personas e instituciones que hacen posible la actividad económica. El profundo arraigo significa básicamente que hay múltiples actores involucrados en tales transacciones económicas.

En el caso de los trabajadores de datos, tienen su empleador –la plataforma– y el empleador los conecta con la empresa de Silicon Valley. Al mismo tiempo, la plataforma no les paga directamente. Usan PayPal o algo así. Los trabajadores también están conectados a billeteras electrónicas, donde pueden transferir sus salarios. Normalmente, cuantas más personas participen en una red, mejor será para los actores. Sin embargo, mi estudio encuentra que, en el caso de los trabajadores autónomos, cuantos más actores, plataformas e instituciones estén involucrados en estas redes, menos ventajoso será, en última instancia, para el trabajador, en términos de ingresos.

Ha descubierto que estas plataformas ofrecen beneficios a los trabajadores ya que les dan acceso a dólares estadounidenses que, al ser una moneda más estable, les permite ahorrar dinero. Pero también existen importantes desventajas financieras. ¿Que son esos?

Posada: La primera es la pérdida de autonomía. Las plataformas pagan a través de plataformas como PayPal, y los trabajadores tienen que aceptar las tarifas que cobran; no tienen voz y voto. El segundo es la reducción de salarios. Plataformas como PayPal cobran una tarifa, luego los trabajadores transfieren el dinero a una billetera electrónica, que también cobra una tarifa. Entonces, si los trabajadores cambian dólares por bolívares, los corredores cobran otra tarifa. Por tanto, hay una pérdida de ingresos a lo largo de toda la cadena.

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Gran parte del discurso sobre la ética en la IA se ha centrado en la calidad de los datos generados (si están sesgados, por ejemplo), pero se ha prestado mucha menos atención al tratamiento del trabajo con datos. ¿Ves que las cosas están cambiando?

Posada: Aún no. Al principio hablábamos de principios éticos, ahora hablamos de gobernanza que crea leyes. Tenemos la orden ejecutiva sobre IA segura y confiable de la administración Biden. La Unión Europea acaba de aprobar la ley de IA.

El problema es que todavía tenemos un enfoque consecuencialista de la IA, lo que significa que estos esfuerzos están orientados a implementar la tecnología. No de cómo nació, de su desarrollo. No hablemos de costos ambientales; No estamos hablando de capital humano ni de explotación de los trabajadores. Esta es la lucha para la próxima década a medida que siga creciendo.

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