El trabajo oculto detrás de los sistemas de inteligencia artificial (IA)
Este artículo resalta el trabajo oculto detrás de los sistemas de inteligencia artificial (IA), enfocándose en las experiencias de los trabajadores de datos en Kenia y otros países del sur global.
Estos trabajadores realizan tareas críticas como la anotación de datos y la moderación de contenido, que implican etiquetar datos para entrenar sistemas de IA o revisar contenido dañino para mantener seguras las plataformas. A pesar de su papel esencial, enfrentan bajos salarios, inseguridad laboral y exposición a material perturbador que afecta gravemente su salud mental. Puntos clave:
Trabajo de Anotación de Datos: Trabajadores como Joan Kinyua etiquetan imágenes o videos para entrenar IA, a menudo por unos pocos centavos por tarea. Con el tiempo, las tareas se vuelven más perturbadoras, incluyendo contenido violento o explícito.
Moderación de Contenido: Trabajadores como Stacy revisan contenido gráfico generado por usuarios en plataformas como TikTok. Etiquetan material dañino para ayudar a la IA a identificarlo y filtrarlo, pero sufren graves impactos psicológicos con poco apoyo.
Entrenamiento de Modelos de Lenguaje: Trabajadores como Faith entrenan chatbots de IA interactuando con temas inquietantes (por ejemplo, describir el canibalismo). A menudo no entienden el propósito detrás de sus tareas.
Explotación e Inseguridad Laboral: Las empresas subcontratan este trabajo a países con salarios más bajos como Kenia, donde los trabajadores ganan mucho menos que sus contrapartes en Occidente. Plataformas como Remotasks cesaron operaciones abruptamente en Kenia sin explicaciones ni recursos para los trabajadores.
Impacto Psicológico: La exposición a contenido dañino causa ansiedad, pesadillas y otros problemas de salud mental. Los trabajadores reciben un apoyo insuficiente, como sesiones breves de terapia que no abordan su trauma.
Esfuerzos de Sindicalización: Los trabajadores de datos kenianos se están organizando para exigir mejores salarios, condiciones laborales y apoyo psicológico. Sin embargo, los obstáculos legales y la resistencia empresarial complican estos esfuerzos.
Contexto Global: Este problema refleja una tendencia más amplia de explotación laboral en el desarrollo de IA. Los investigadores señalan que las poblaciones marginadas suelen ser el objetivo para este tipo de trabajo. A pesar de estos desafíos, los trabajadores enfatizan que quieren un trato justo en lugar de la abolición del trabajo en datos.
El transcripto subraya la necesidad de prácticas éticas en el desarrollo de IA, incluyendo salarios justos y recursos adecuados para la salud mental de los trabajadores.
https://www.youtube.com/watch?v=ehkECk2KJjY
