A maioria das pessoas sabe que a inteligência artificial organiza seus feeds de redes sociais, planeja suas rotas de direção e sugere o que assistir em seguida. Bem menos visível é o trabalho humano que faz esses sistemas funcionar. Uma graduanda da Brown University quer mudar isso.

Cunyan Ma, estudante do último ano que trabalha com o Centro para Responsabilidade, Reimaginação e Redesenho Tecnológico da Brown, criou um mapa interativo que conecta empresas de tecnologia e seus intermediários a trabalhadores de dados em todo o mundo. O mapa está disponível gratuitamente on-line. Ele reúne bancos de dados existentes sobre trabalhadores de dados, a coleta de dados feita por Ma e reportagens de notícias que descrevem as condições enfrentadas por muitos trabalhadores de dados.

“Minha principal motivação é visualizar a ideia de colonialismo de IA de uma forma impactante e imediatamente acessível”, disse Ma. “A lacuna que estou tentando preencher é que a maior parte do que sabemos sobre trabalhadores de dados vem de relatos anedóticos de autores e jornalistas. Eles são ótimos, pois nos dão uma visão muito detalhada das condições de trabalho e da remuneração, entre outros aspectos. Mas espero que isso possa começar a preencher um quadro mais amplo do que o colonialismo de IA realmente representa.”

Trabalho que permanece fora de vista

Que trabalho humano oculto faz os sistemas de IA funcionar?

Um modelo de IA não consegue fazer muita coisa até que pessoas o treinem. No nível mais básico, isso pode significar rotular objetos em fotos ou marcar classes gramaticais em uma frase. Também pode envolver a transcrição de longos trechos de fala, a avaliação de respostas boas e ruins de chatbots ou a marcação dos limites de tumores em exames médicos.

Parte desse trabalho é tediosa. Ma afirma que alguns aspectos são bem piores. Para filtrar imagens ou publicações perturbadoras, ou para impedir que chatbots produzam esse tipo de material, os sistemas de IA precisam aprender a reconhecê-lo. Isso significa que trabalhadores de dados precisam olhar imagens horripilantes e ler textos perturbadores para que os sistemas possam sinalizá-los.

A maioria das grandes empresas, desde plataformas de redes sociais e empresas de tecnologia até varejistas e fornecedores de defesa, encaminha seu trabalho de rotulagem de dados a companhias especializadas nesse serviço. Muitas dessas companhias buscam mão de obra barata.

“Na prática, isso se manifesta quando as empresas terceirizam esse trabalho para o Sul Global — Quênia, Indonésia, Colômbia e outros lugares”, disse Ma. “Assim, há pessoas no mundo inteiro que precisam ler parágrafo após parágrafo de pornografia infantil gerada por IA, bestialidade, conteúdo violento ou qualquer outra coisa, apenas para tentar treinar a IA para ser segura.”

Para Ma, esse arranjo está no centro do colonialismo de IA: trabalho difícil e mal remunerado extraído do Sul Global para atender ao lucro no Ocidente.

Mapeando a estrutura de poder

Ma se propôs a rastrear essa cadeia de trabalho, que, segundo ela, é deliberadamente mantida opaca para evitar responsabilização. Ela se baseou em bancos de dados existentes de empresas de rotulagem de dados e de seus clientes corporativos. Ela também construiu seu próprio banco de dados dos centros de entrega que essas empresas operam, que servem como um indicador de onde os trabalhadores de dados estão localizados. O mapa traça linhas entre esses pontos.

Como o mapa mostra quem realiza o trabalho de dados para a IA?

Em sua forma atual, o mapa mostra as conexões entre 13 empresas de rotulagem de dados, 141 de seus clientes corporativos e 31 países que abrigam locais de trabalho de dados. Ma reconhece que não se trata de um retrato abrangente do trabalho com IA. Ela espera que seja um retrato ilustrativo.

“Uma das finalidades disso é servir como ferramenta de educação pública”, disse ela. “Quando as pessoas querem aprender sobre IA e seu impacto social, o mapa coloca o assunto no contexto dessa estrutura econômica e política mais ampla.”

Venkatasubramanian, professor de ciência da computação da Brown que dirige o centro, afirmou que trabalhos como esse ajudam as pessoas a enxergar além da própria tecnologia. “Por trás de tudo há seres humanos”, disse ele. “Essa é a verdadeira história por trás da geração de IA. O problema de grande parte do discurso atual sobre IA é que ele busca ignorar isso. O resultado é que começamos a construir narrativas sobre a IA como se fosse um ser senciente, como algo vivo. Mas não é. É algo construído — algo construído por nós, por pessoas, em todo o mundo.”

Ma planeja continuar expandindo o mapa e examinar outras partes da infraestrutura física e humana que sustenta a IA. Ela disse que espera mapear em seguida o trabalho envolvido na indústria de semicondutores. Ela descreve a abordagem, conhecida como mapeamento de poder, como uma forma de entender como as estruturas globais de poder moldam a distribuição do trabalho pelo mundo.

Ela também vê o mapa como uma possível ferramenta para os próprios trabalhadores. Os trabalhadores de dados costumam estar dispersos e não sabem que seus colegas existem.

“Uma das características disso é que o trabalho é distribuído”, disse Ma. “As pessoas nem sequer conhecem seus colegas de trabalho. Isso torna a sindicalização ou qualquer coisa do tipo praticamente impossível. Talvez elas possam usar uma versão futura do mapa para se identificar umas às outras.”

A esperança mais ampla de Ma é que, ao mostrar quem está na base da cadeia de suprimentos da IA, o mapa possa ajudar a promover uma distribuição mais equitativa do trabalho com IA e dos benefícios que ele produz.

This article was written with the assistance of AI.
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