La mayoría de las personas sabe que la inteligencia artificial organiza sus feeds de redes sociales, planea sus rutas de conducción y sugiere qué ver a continuación. Mucho menos visible es el trabajo humano que hace funcionar esos sistemas. Un estudiante de pregrado de la Universidad Brown quiere cambiar eso.

Cunyan Ma, estudiante de último año que trabaja con el Centro para la Responsabilidad, Reimaginación y Rediseño Tecnológico de Brown, creó un mapa interactivo que conecta a las empresas tecnológicas y a sus intermediarios con trabajadores de datos en todo el planeta. El mapa está disponible gratuitamente en línea. Reúne bases de datos existentes de trabajadores de datos, la recolección de datos propia de Ma y reportes periodísticos que describen las condiciones que enfrentan muchos trabajadores de datos.

“Mi motivación principal es visualizar la idea del colonialismo de la IA de una manera impactante y de acceso inmediato”, dijo Ma. “La brecha que intento llenar es que la mayor parte de lo que sabemos sobre los trabajadores de datos proviene de relatos anecdóticos de autores y periodistas. Esos relatos son excelentes porque nos dan una mirada muy detallada de las condiciones laborales y los salarios, entre otros aspectos. Pero espero que esto empiece a completar un panorama más amplio de cómo se ve realmente el colonialismo de la IA.”

Trabajo que permanece fuera de la vista

¿Qué trabajo humano oculto hace funcionar los sistemas de IA?

Un modelo de IA no puede hacer mucho hasta que las personas lo entrenan. En el nivel más básico, eso puede significar etiquetar objetos en fotos o marcar las categorías gramaticales en una oración. También puede implicar transcribir largos fragmentos de habla, calificar respuestas buenas y malas de los chatbots o marcar los límites de tumores en escáneres médicos.

Parte de ese trabajo es tedioso. Ma dice que algunas tareas son mucho peores. Para filtrar imágenes o publicaciones perturbadoras, o para evitar que los chatbots produzcan ese material, los sistemas de IA deben aprender a reconocerlo. Eso significa que los trabajadores de datos deben mirar imágenes horripilantes y leer textos perturbadores para que los sistemas puedan marcarlos.

La mayoría de las grandes empresas, desde plataformas de redes sociales y firmas tecnológicas hasta minoristas y contratistas de defensa, envían su trabajo de etiquetado de datos a firmas especializadas en ello. Muchas de esas firmas buscan mano de obra barata.

“Eso se manifiesta en la realidad cuando las empresas subcontratan ese trabajo en el Sur Global: Kenia, Indonesia, Colombia y otros países”, dijo Ma. “Así que hay personas en todo el mundo que tienen que leer párrafo tras párrafo de pornografía infantil generada por IA, bestialismo, contenido violento o cualquier otra cosa, solo para intentar entrenar a la IA para que sea segura.”

Para Ma, ese arreglo es el núcleo del colonialismo de la IA: trabajo difícil y mal remunerado extraído del Sur Global para servir a las ganancias en Occidente.

Cartografiando la estructura de poder

Ma se propuso rastrear esa cadena laboral, que, según dice, se mantiene deliberadamente opaca para evitar la rendición de cuentas. Se basó en bases de datos existentes de firmas de etiquetado de datos y sus clientes corporativos. También construyó su propia base de datos de los centros de entrega que operan esas firmas, que sirven como indicador de dónde se encuentran los trabajadores de datos. El mapa traza líneas entre esos puntos.

¿Cómo muestra el mapa quién realiza el trabajo de datos para la IA?

En su forma actual, el mapa muestra los vínculos entre 13 empresas de etiquetado de datos, 141 de sus clientes corporativos y 31 países que albergan sedes de trabajadores de datos. Ma reconoce que no es una imagen completa del trabajo en IA. Espera que sea una imagen ilustrativa.

“Uno de los propósitos es servir como herramienta de educación pública”, dijo. “Cuando la gente quiere aprender sobre la IA y su impacto social, el mapa lo ubica en el contexto de esta estructura económica y política más amplia.”

Venkatasubramanian, profesor de ciencias de la computación de Brown que dirige el centro, dijo que un trabajo como este ayuda a las personas a ver más allá de la tecnología en sí. “Debajo de todo hay humanos”, dijo. “Esa es la verdadera historia detrás de la generación de la IA. El problema de gran parte del discurso actual sobre la IA es que busca ignorar eso. El resultado es que empezamos a construir relatos sobre la IA como un ser sintiente independiente, como algo que está vivo. Pero no lo está. Es algo que se construye, algo que construimos nosotros, las personas, en todo el mundo.”

Ma planea seguir ampliando el mapa y examinar otras partes de la infraestructura física y humana que hay detrás de la IA. Dijo que espera mapear a continuación el trabajo involucrado en la industria de semiconductores. Describe el enfoque, conocido como cartografía del poder, como una forma de entender cómo las estructuras de poder globales determinan dónde se distribuye el trabajo en el mundo.

También ve el mapa como una herramienta potencial para los propios trabajadores. Los trabajadores de datos suelen estar dispersos y no saben que sus pares existen.

“Una de las cosas de esto es que el trabajo está distribuido”, dijo Ma. “Ni siquiera saben de sus compañeros de trabajo. Eso hace que sindicalizarse o cualquier cosa similar sea prácticamente imposible. Quizás puedan usar una futura versión del mapa para identificarse entre ellos.”

La aspiración más amplia de Ma es que, al mostrar quiénes están en la base de la cadena de suministro de la IA, el mapa pueda contribuir a una distribución más equitativa del trabajo en IA y de los beneficios que produce.

Cet article a été rédigé avec l'assistance de l'IA.
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