El A.I. La industria está explotando a los trabajadores subcontratados en todo el mundo, a veces por solo $ 8 al día
La inteligencia artificial moderna se basa en algoritmos que procesan millones de ejemplos o imágenes o texto. Una imagen de un pájaro en un A.I. El conjunto de datos se etiquetaría manualmente como "pájaro" para que el algoritmo asocie aspectos de esa imagen con la categoría "pájaro".
El proceso de etiquetar estos datos, a mano, escalado a millones, lleva mucho tiempo y es tremendamente monótono.
Gran parte de este trabajo se realiza fuera de Estados Unidos y otros países occidentales y explota a trabajadores de todo el mundo, según un nuevo artículo de Princeton, Cornell, la Universidad de Montreal y el Instituto Nacional de Ciencias Estadísticas.
Las empresas de etiquetado de datos como Sama (antes Samasource), Mighty AI y Scale AI utilizan mano de obra de África subsahariana y el sudeste asiático, pagando a los empleados tan solo $ 8 por día. Mientras tanto, estas empresas obtienen decenas de millones de dólares en ingresos al año.
Tomemos como ejemplo a Amazon Mechanical Turk, una plataforma de trabajo en línea donde cualquier persona en el mundo puede iniciar sesión y realizar tareas simples por unos pocos centavos cada una. Hasta 2019, Mechanical Turk requería una cuenta bancaria de EE. UU. Para recibir el pago, lo que significa que cualquier persona que trabaje para la plataforma sin acceso a la banca de EE. UU. Ni siquiera recibirá el pago en moneda legal. En su lugar, fueron compensados con tarjetas de regalo de Amazon.
Uno de los conjuntos de datos más impactantes en la historia de la inteligencia artificial, ImageNet, se basó en los trabajadores de Mechanical Turk a quienes se les pagaba $ 2 por hora, según el periódico.
Además, los datos etiquetados han sido seleccionados por desarrolladores y programadores en los Estados Unidos u otros países occidentales, lo que significa que a menudo excluyen el contexto cultural global.
“Las imágenes de los novios se clasifican con menor precisión cuando provienen de Etiopía y Pakistán, en comparación con las imágenes de los novios de los Estados Unidos”, dice el documento. "Muchos de estos trabajadores están contribuyendo a los sistemas de inteligencia artificial que probablemente estén predispuestos en contra de las poblaciones subrepresentadas en los lugares en los que están desplegados, y es posible que no beneficien directamente a sus comunidades locales".
Una posible solución para esto, escriben los investigadores, es simplemente integrar estos etiquetadores de datos en el A.I. proceso de desarrollo, en lugar de mantenerlos como trabajadores que ganan centavos por imagen etiquetada. A los trabajadores se les pagaría de manera equitativa y su conocimiento y experiencia ayudarían a abordar la disparidad en el proceso de recopilación de datos, mejorando la precisión del producto en general.
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