Una vez más, estimados lectores, les deseo una buena semana y espero que hayan disfrutado de un agradable puente.
Hoy quiero hablarles sobre uno de los fenómenos que las legislaciones de inteligencia artificial aún no han abordado en su búsqueda de soluciones.
Cuando utilizan un modelo de IA, ya sea algo tan básico como un programa que identifica lo que hay en una foto o algo más sofisticado como lo que hace ChatGPT de OpenAI, quizás no sepan que detrás hay un gran trabajo humano.
Y no, no me refiero únicamente a los brillantes científicos de la computación que han dedicado su esfuerzo a desarrollar estos programas, ni a los ingenieros que han creado el hardware necesario para operar estas máquinas. Me refiero a los trabajadores digitales, quienes no son tan alabados ni bien remunerados.
Para que todos estos sistemas funcionen correctamente, generalmente necesitamos datos. Esto es fácil de conseguir, ya que la humanidad genera una cantidad increíble de datos, ya sea a través de nuestros correos electrónicos, la música que escuchamos o las redes sociales. Día tras día, generamos datos como nunca en nuestra historia, y esto no parece que vaya a terminar. Con más dispositivos, solo vamos a generar más y más datos variados.
Pero, en cualquier curso básico de IA les dirán que para extraer el mayor valor de estos datos necesitamos etiquetas. Las etiquetas son aquellos indicadores que nos informan que la foto de una taza contiene, de hecho, una taza o un gato. Una vez que tenemos suficientes de estos datos etiquetados, podemos entrenar estas increíblemente poderosas redes neuronales para clasificar de manera automática y en tiempo real cualquier cantidad de datos.
De la misma manera, OpenAI necesita que alguien, que no sea una máquina, revise la corrección de las respuestas de ChatGPT. Necesita a alguien que etiquete esto, y con estas etiquetas, poder crear un mejor motor conversacional.
Aquí llegamos a la pregunta: ¿Quién realiza este etiquetado? ¿Es acaso un grupo de profesionales? La realidad es que no. Dependiendo del área, a veces el etiquetado, si son pocos datos, se realiza por voluntarios, como en el caso de algunos conjuntos de datos de la NASA. Sin embargo, en su gran mayoría, se hace por trabajadores. Sí, por personas como usted, lector, o como yo, que se sientan frente a sus computadoras y, por cuotas alrededor del salario mínimo, dedican sus días a etiquetar cualquier tipo de datos. Desde imágenes inocuas de perros y patos, hasta pornografía, para poder hacer detectores de esta y que las redes sociales sean sitios seguros para navegar.
Estos trabajadores, muchas veces, viven al día, ya que estas tareas no están contempladas en esquemas laborales a largo plazo. No son ilegales, sin embargo, son tareas que nos hacen ver la ironía de la inteligencia artificial: son personas que están siendo utilizadas para entrenar sistemas que, en un futuro, no los necesitarán. Como ejemplo, podemos mencionar a varias familias en África que dependían de este ingreso, pero al volverse tan buenas las máquinas, ya no necesitan más etiquetas y pueden autoetiquetarse.
Este fenómeno ha sido señalado por varias personas en el mundo, y es importante hablar de ello. Estos son los trabajadores ocultos de la IA, personas de las que jamás escucharemos hablar, pero sin las cuales mucho de lo que hoy tenemos en redes sociales y en internet en temas de IA no sería posible.
Es importante entender esto porque no importa cuán avanzada sea la tecnología, aún tendremos necesidad de este tipo de trabajo y de estas personas que encontraron un nicho para ganarse la vida. Y hoy, sus trabajos están en riesgo, y la realidad es que, desde un principio, fueron trabajos diseñados para dejar de existir.