Esclavitud moderna

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El etiquetado de datos es un paso previo imprescindible para el desarrollo de la inteligencia artificial. Es esencial para que los algoritmos de machine learning aprendan a diferenciar qué es qué en nuestro mundo real. Se usa, por ejemplo, para entrenar a los coches autónomos, la moderación de contenidos o cualquier sistema de reconocimiento de imágenes.

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Hacen falta toneladas de capturas etiquetadas para que el software sea capaz de encontrar patrones comunes y, así, empezar a reconocer objetos y poder diferenciar un semáforo de un árbol de Navidad.

Ese etiquetado lo hacen humanos. Personas de carne y hueso delante de la pantalla, identificando las cosas una por una. Un trabajo tedioso. Sobre todo, porque está tan mal pagado que para sacar lo suficiente para comer ese día tienen que dedicarle horas interminables, muchas más de las que hay en una jornada laboral a la europea.

¿Quién querría hacer algo así? Las grandes compañías tecnológicas, rápidamente, encontraron la respuesta en los más necesitados, en las economías y las personas más pobres del mundo.

Trabajo en bruto, sin derechos laborales

Las grandes compañías de etiquetado de datos, como Scale AI, Appen, Hive Micro o Mighthy AI —que venden su producto a empresas de inteligencia artificial como OpenAI—, han encontrado un filón en Venezuela, Colombia, Kenia, Filipinas e India. Los dos primeros países son perfectos para etiquetados en habla hispana y los otros tres, en inglés.

Los empleadores no solo pasan por alto las condiciones laborales en cuanto a horarios. También se saltan a la torera todo lo que tenga que ver con derechos del trabajador: no tienen seguridad social, ni derecho a indemnización, ni muchas veces forma de reclamar un pago que nunca llega.

Son trabajos a distancia que se publicitan como una forma maravillosa de salir de la miseria. Pero, en realidad, «su objetivo es drenar a cada usuario todo lo posible», dice Ricardo Huggines, un trabajador venezolano, en una entrevista de la periodista hacktivista Karen Hao para MIT Technology Review.

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Nadie a quien reclamar

Es así como funcionan plataformas de trabajo remoto como RemoteTasks o Amazon Mechanical Turk (AMT), que ofrecen un listado de tareas de inteligencia humana que los ordenadores son incapaces de realizar.

La mano de obra carece de derechos laborales, factura como colaborador y desconoce el nombre y la forma de contactar con sus empleadores y viceversa: solo la plataforma tiene esa información y es la única que puede comunicarse con los dos polos del intercambio.

Las tarifas oscilan entre dos y tres dólares la hora. «Muchos estadounidenses lo hacen como una forma de matar el tiempo, como quien se entretiene en hacer crucigramas. Los que viven en India u otros países pobres, sin embargo, lo utilizan como medio de supervivencia y como su principal fuente de ingresos», señala Trebor Scholz, profesor en la Universidad New School de Nueva York y fundador del Instituto para la Economía Digital Cooperativa.

Eso sí, los empleadores de AMT «solo pagan si están satisfechos con los resultados. Incluso, a veces, ni siquiera entonces», añade. Si quien propone la tarea no está satisfecho con los servicios recibidos, puede rechazarlos… Aun así, en el momento en que envía su trabajo, el autor pierde todos los derechos sobre esa tarea, incluyendo los de propiedad intelectual en todo el mundo.

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Precariedad y abusos en la era digital

Otro ejemplo es 99Designs, que se anuncia en internet como «diseño gráfico de alta calidad a bajo precio». En esta plataforma australiana con sede europea en Berlín y más de 200.000 diseñadores gráficos registrados, «el cliente solicita una tarea, por ejemplo, el diseño de un logo, que paga de antemano a la plataforma con 300 dólares», nos explica Scholz.

«A cambio, el cliente recibe una media de 116 diseños terminados. Solo uno ganará la competición y será pagado, con 180 dólares. Los restantes 120 dólares van a para el intermediario, es decir, 99Designs. Los otros 115 diseños habrán sido hechos a cambio de nada», dice Scholz, que es autor del libro Uberworked and Underpaid.

Fuente: Laura G de Rivera (Público)

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