Publicado originalmente por MIT Technology Review
Muitos dos modelos de aprendizado de máquina mais bem-sucedidos e amplamente usados são treinados com a ajuda de milhares de trabalhadores de baixa remuneração. Milhões de pessoas em todo o mundo ganham dinheiro em plataformas como Amazon Mechanical Turk, que permite que empresas e pesquisadores terceirizam pequenas tarefas para crowdworkers online. De acordo com uma estimativa, mais de um milhão de pessoas só nos EUA ganham dinheiro todos os meses trabalhando nessas plataformas. Cerca de 250.000 deles ganham pelo menos três quartos de sua renda dessa maneira. Mas, embora muitos trabalhem para alguns dos laboratórios de IA mais ricos do mundo, eles são pagos abaixo do salário mínimo e não têm oportunidades de desenvolver suas habilidades.
Saiph Savage é diretora do laboratório de interação humano-computador da West Virginia University, onde trabalha com tecnologia cívica, concentrando-se em questões como combater a desinformação e ajudar trabalhadores temporários a melhorar suas condições de trabalho. Esta semana ela deu uma palestra convidada na NeurIPS, uma das maiores conferências de IA do mundo, intitulada “Um futuro de trabalho para os trabalhadores invisíveis em IA”. Conversei com Savage no Zoom um dia antes de ela dar sua palestra.
Nossa conversa foi editada para maior clareza e duração.
Muitas tarefas envolvem rotular dados – especialmente dados de imagem – que são alimentados em modelos de aprendizado de máquina supervisionados para que eles entendam melhor o mundo. Outras tarefas envolvem a transcrição de áudio. Por exemplo, quando você fala com o Alexa da Amazon, pode ter funcionários transcrevendo o que você diz para que o algoritmo de reconhecimento de voz aprenda a entender melhor a fala. E acabei de ter uma reunião com crowdworkers na zona rural de West Virginia. Eles são contratados pela Amazon para ler muitos diálogos para ajudar Alexa a entender como as pessoas daquela região falam. Você também pode ter trabalhadores rotulando sites que podem estar cheios de discurso de ódio ou pedofilia. É por isso que, quando você pesquisa imagens no Google ou no Bing, não fica exposto a essas coisas.
As pessoas são contratadas para realizar essas tarefas em plataformas como o Amazon Mechanical Turk. Grandes empresas de tecnologia podem usar versões internas – o Facebook e a Microsoft têm as suas próprias, por exemplo. A diferença com o Amazon Mechanical Turk é que qualquer pessoa pode usá-lo. Pesquisadores e startups podem se conectar à plataforma e se fortalecer com trabalhadores invisíveis.
Na verdade, não vejo o trabalho coletivo como uma coisa ruim; é uma ideia muito boa. Tornou muito fácil para as empresas adicionar uma força de trabalho externa.
Mas há uma série de problemas. Uma delas é que os trabalhadores nessas plataformas ganham salários muito baixos. Fizemos um estudo em que acompanhamos centenas de trabalhadores do Amazon Mechanical Turk por vários anos e descobrimos que eles ganhavam cerca de US$ 2 por hora. Isso é muito menos do que o salário mínimo dos EUA. Existem pessoas que dedicam suas vidas a essas plataformas; é sua principal fonte de renda.
E isso traz outros problemas. Essas plataformas também cortam futuras oportunidades de trabalho, porque os crowdworkers em tempo integral não têm uma maneira de desenvolver suas habilidades – pelo menos não aquelas que são reconhecidas. Descobrimos que muitas pessoas não colocam no currículo o trabalho nessas plataformas. Se eles disserem que trabalharam no Amazon Mechanical Turk, a maioria dos empregadores nem saberá o que é. A maioria dos empregadores não sabe que esses são os trabalhadores por trás de nossa IA.
Trabalhei em um projeto de pesquisa em Stanford, onde basicamente trabalhei em grupo, e isso me expôs aos problemas. Ajudei a projetar uma nova plataforma, que era como o Amazon Mechanical Turk, mas controlada pelos trabalhadores. Mas também trabalhei em tecnologia na Microsoft. E isso também abriu meus olhos para como é trabalhar em uma grande empresa de tecnologia. Você se torna sem rosto, o que é muito semelhante ao que os crowdworkers experimentam. E isso realmente me levou a querer mudar o local de trabalho…
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