A medida que los ejecutivos de tecnología se dirigen al Capitolio para hablar con los legisladores sobre posibles regulaciones de la inteligencia artificial esta semana, también se les está investigando sobre las condiciones laborales de los trabajadores que crean ChatGPT, Bard y Bing.
Los legisladores de los Estados Unidos están investigando a nueve gigantes tecnológicos, incluidos Microsoft, OpenAI, Anthropic, Meta, Alphabet, Amazon, Inflection AI, Scale AI e IBM, sobre las condiciones laborales de los etiquetadores de datos. Los etiquetadores de datos son trabajadores humanos encargados de etiquetar datos de entrenamiento y calificar las respuestas de los chatbots para asegurarse de que los sistemas de inteligencia artificial sean seguros y confiables.
«A pesar de la naturaleza esencial de este trabajo, millones de trabajadores de datos de todo el mundo realizan estas tareas estresantes bajo una constante vigilancia, con salarios bajos y sin beneficios», escribió un grupo de legisladores, incluidos el senador Edward Markey, Elizabeth Warren y Bernard Sanders, en una carta a los ejecutivos de tecnología el miércoles (13 de septiembre). «Estas condiciones no solo perjudican a los trabajadores, sino que también ponen en riesgo la calidad de los sistemas de inteligencia artificial, lo que podría afectar la precisión, introducir sesgos y poner en peligro la protección de datos».
La carta también destaca a las nuevas empresas de inteligencia artificial, como Inflection AI, Scale AI y Anthropic, destacando quiénes son las empresas que están dando forma a los sistemas de IA en la actualidad.
Las empresas de tecnología tienen la responsabilidad de garantizar que estos trabajadores tengan condiciones laborales seguras, que se les pague de manera justa, que estén protegidos de procedimientos disciplinarios injustos y que sean más transparentes sobre el papel que desempeñan estos trabajadores en las empresas de IA, escribieron los legisladores.
La fuerza laboral de etiquetado de datos detrás de ChatGPT y Bard
Las empresas de tecnología tienden a externalizar el etiquetado de datos a empresas de personal que contratan trabajadores fuera de los Estados Unidos en países como Kenia, India y Filipinas.
Los productos de IA se utilizan para automatizar procesos de toma de decisiones y los algoritmos detrás de los productos deben aprender a «ver» las cosas. Por ejemplo, un algoritmo de coche autónomo debe poder distinguir entre un peatón y una señal de stop. Los etiquetadores de datos capacitados ven horas de contenido de video e identifican los objetos en cada fotograma, según informó The Financial Times. Según el FT, una hora de video tarda ocho horas en ser anotada.
Estos trabajadores a menudo enfrentan duras condiciones. Para hacer que ChatGPT sea más seguro, los trabajadores kenianos, que ganan menos de $2 por hora, deben etiquetar imágenes de abuso sexual, discurso de odio y violencia, según una investigación de Time. Los empleados dijeron a Time que se esperaba que leyeran y etiquetaran entre 150 y 250 fragmentos de texto, que varían desde 100 palabras hasta más de 1,000 palabras, por turno de nueve horas. Los empleados informaron que el trabajo los dejó con cicatrices mentales y, aunque tenían derecho a sesiones de bienestar, a menudo encontraban las sesiones inútiles. Los etiquetadores de datos tampoco tienen los mismos beneficios que los empleados de las empresas de tecnología que encargan el trabajo.
Con el lanzamiento de productos de IA generativos continuamente, el etiquetado de datos parece no tener fin. El mercado global de anotación y etiquetado de datos alcanzó los $800 millones el año pasado
Fuente de TenemosNoticias.com: qz.com
Publicado el: 2023-09-13 16:04:27
En la sección: Quartz