La directora del laboratorio de interacción persona-ordenador de la Universidad de West Virginia (EE. UU.) Saiph Savage se dedica a la tecnología cívica, centrándose en temas como la lucha contra la desinformación y en ayudar a los trabajadores a mejorar sus condiciones laborales. La semana pasada, dio una ponencia como invitada en NeurIPS, una de las conferencias de IA más grandes del mundo, titulada El futuro del trabajo para los trabajadores invisibles de la IA. Hablé con Savage por Zoom el día antes de su charla.
nLa conversación ha sido editada por su longitud y para su claridad.
nUsted habla de los trabajadores invisibles de la IA. ¿Qué tipo de trabajos realizan estas personas?
nMuchas tareas implican etiquetar datos, especialmente datos de imágenes, que se introducen en los modelos supervisados de aprendizaje automático para que comprendan mejor el mundo. Otras tareas tienen que ver con la transcripción de audio. Por ejemplo, cuando usted habla con Alexa de Amazon, es posible que los trabajadores transcriban lo que usted dice para que el algoritmo de reconocimiento de voz aprenda a comprender mejor el discurso. Acabo de tener una reunión con los trabajadores colaborativos en la zona rural de Virginia Occidental (EE. UU.) y Amazon los contrata para leer diálogos en voz alta con el fin de ayudar a Alexa a entender cómo habla la gente de esa región. También puede haber trabajadores etiquetando sitios web que pueden estar llenos de discurso de odio o pedofilia. Por eso, cuando alguien busca imágenes en Google o Bing, no está expuesto a esas cosas.
nContratan a personas para realizar estas tareas en plataformas como Amazon Mechanical Turk. Las grandes empresas de tecnología pueden utilizar otras versiones inte as: por ejemplo, Facebook y Microsoft tienen las suyas propias. La diferencia con Amazon Mechanical Turk es que cualquiera puede usarlo. Los investigadores y las start-ups pueden conectarse a la plataforma y buscar ayuda de los trabajadores invisibles.
n¿Qué problemas tienen estos trabajadores invisibles?
nEn realidad, no considero el trabajo colaborativo como algo malo; es una idea realmente buena. Ha hecho que sea muy fácil para las empresas añadir una fuerza laboral exte a.
nPero hay varios problemas. Uno consiste en que los trabajadores ganan salarios muy bajos en estas plataformas. Hemos realizado un estudio en el que seguimos a cientos de trabajadores de Amazon Mechanical Turk durante varios años y descubrimos que ganaban alrededor de 2 dólares [1,64 euros] por hora. Esto es mucho menos que el salario mínimo de Estados Unidos. Hay personas que dedican su vida a estas plataformas; es su principal fuente de ingresos.
nY eso trae otros problemas. Estas plataformas también bloquean las futuras oportunidades laborales, porque los trabajadores colaborativos a tiempo completo no tienen una forma de desarrollar sus habilidades, o al menos no las que están reconocidas. Hemos descubierto que mucha gente no incluye su trabajo en estas plataformas en su currículum. Si dicen que trabajaron en Amazon Mechanical Turk, la mayoría de los empleadores ni siquiera sabrán qué es eso y no serán conscientes de que estos son los trabajadores detrás de nuestra IA.
nEstá claro que siente una verdadera pasión por lo que hace. ¿Cómo acabó trabajando en esto?
nTrabajé en un proyecto de investigación de la Universidad de Stanford [EE. UU.], en el que básicamente era una trabajadora colaborativa y me ha expuesto estos problemas. Ayudé a diseñar una nueva plataforma, que era como Amazon Mechanical Turk, pero controlada por los trabajadores. Y también trabajé como tecnóloga en Microsoft. Eso también me abrió los ojos a lo que significa trabajar en una gran empresa de tecnología. Uno se vuelve anónimo, algo que es muy similar a lo que experimentan los trabajadores colaborativos. Y eso realmente me encendió a querer cambiar ese trabajo.
nHa mencionado que había hecho un estudio. ¿Cómo ha averiguado qué hacen estos trabajadores y en qué condiciones se encuentran?
nHago tres cosas. Entrevisto a los trabajadores, realizo encuestas y construyo herramientas que me ofrecen una perspectiva más cuantitativa de lo que ocurre en estas plataformas. He podido medir cuánto tiempo invierten los trabajadores en completar sus tareas. También mido la cantidad de trabajo no remunerado que realizan los trabajadores, como buscar tareas o comunicarse con un empleador, algo por lo que se te paga si tienes un salario.
nLe invitaron a dar una charla en NeurIPS. ¿Por qué la comunidad de IA quiere oír hablar de este tema?
nEstán alimentando su investigación con la labor de estos trabajadores. Creo que es muy importante darse cuenta de que un coche autónomo o cualquier cosa existe gracias a personas que no reciben el salario mínimo. Mientras pensamos en el futuro de la IA, deberíamos pensar en el futuro del trabajo. Viene bien recordar que estos trabajadores son seres humanos.
n¿Usted cree que las empresas o los investigadores pagan tan poco de forma deliberada?
nNo, no es eso. Creo que pueden subestimar lo que piden a los trabajadores que hagan y cuánto tiempo llevará. Pero muchas veces simplemente no han pensado en el otro lado de la transacción en absoluto.
nPorque solo ven una plataforma en inte et. Y es algo barato.
nSí, exactamente.
n¿Qué podemos hacer al respecto?
nMuchas cosas. Estoy ayudando a los trabajadores a hacerse una idea de cuánto tiempo les llevará realizar una tarea. De esta forma, pueden evaluar si una tarea concreta va a merecer la pena. Por eso he estado desarrollando un plug-in [conexión] de inteligencia artificial para estas plataformas que ayuda a los trabajadores a compartir información y a asesorase entre sí sobre qué tareas valen la pena y cuáles les permiten desarrollar ciertas habilidades. La IA aprende qué tipo de consejo es el más efectivo. Recibe los comentarios de texto que los trabajadores se escriben entre sí, aprende qué recomendaciones orientan hacia los mejores resultados y los promueve en la plataforma.
nDigamos que los trabajadores quieren aumentar sus salarios. La IA identifica qué tipo de consejo o estrategia resulta más adecuado para ayudar a los trabajadores a llevarlo a cabo. Por ejemplo, podría sugerirles que realicen tareas concretas de ciertos empleadores, pero no otros tipos de trabajos. O les dirá que no dediquen más de cinco minutos a buscar tareas. El modelo de aprendizaje automático se basa en la opinión subjetiva de los trabajadores de Amazon Mechanical Turk, pero he descubierto que aun así se podría aumentar los salarios de los trabajadores y desarrollar sus habilidades.
nEntonces, ¿se trata de ayudar a los trabajadores a aprovechar al máximo estas plataformas?
nEso es un comienzo. Pero sería interesante pensar en sus carreras profesionales. Por ejemplo, podríamos guiar a los trabajadores para que realicen una serie de tareas diferentes que les permitan desarrollar sus habilidades. También podemos plantear ofrecerles otras oportunidades. Las empresas que trabajan en estas plataformas podrían brindar microbecas online para estos trabajadores.
nY deberíamos apoyar a los emprendedores. He estado desarrollando herramientas que ayudan a las personas a crear sus propios marketplace de encargos. Piense en estos trabajadores: están muy familiarizados con el trabajo de este tipo y podrían tener nuevas ideas sobre cómo gestionar una plataforma. El problema es que no tienen las habilidades técnicas para crear una plataforma, así que estoy desarrollando una herramienta para que crear una plataforma sea como configurar una plantilla de un sitio web.
nMucho de esto tiene que ver con usar la tecnología para cambiar el equilibrio del poder.
nTambién se trata de cambiar el relato. Hace poco me reuní con dos trabajadores colaborativos con los que he estado hablando y se refieren a sí mismos como trabajadores tecnológicos y, en realidad, son trabajadores tecnológicos en cierto modo porque están impulsando nuestra tecnología. Cuando hablamos de ellos, generalmente se les presenta como personas con trabajos horribles. Pero vendría bien cambiar la forma en la que pensamos sobre quiénes son estas personas. Se trata solo de otro trabajo tecnológico.
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