Los cientos de miles de trabajadores en países pobres que hacen posible la existencia de sistemas de inteligencia artificial como ChatGPT (y por qué generan controversia)

Desde que estrenó a finales de 2022, el programa de inteligencia artificial ChatGPT no ha dejado de ser tema de conversación, tanto de quienes admiran este avance tecnológico como de quienes temen sus repercusiones.

Gran parte del debate se ha centrado en los usos que podría tener este chatbot inteligente, que es capaz de responder casi a cualquier pregunta de un usuario y de producir textos que parecen escritos por un humano.

¿La utilizarán los estudiantes para que les haga los deberes? ¿Y los dirigentes para que les escriba los discursos? ¿Podría incluso escribir este artículo que estás leyendo?

Además de la gran inquietud sobre si dejará este programa de inteligencia artificial (IA) sin trabajo a millones de personas que hoy realizan tareas que esta máquina puede realizar en cuestión de segundos, otra controversia tiene que ver con los derechos de autor.

ChatGPT utiliza información que obtiene principalmente de internet. Pero en general no cita las fuentes, llevando a acusaciones de plagio que ya han derivado en denuncias legales.

Pero detrás del ruido que ha generado esta innovación, y el avance que significa para las tecnologías que usan IA, se esconde otra polémica que es mucho menos conocida.

Tiene que ver con los cientos de miles de trabajadores, muchos de bajos ingresos, sin los cuales no existirían sistemas de IA como ChatGPT.

No hablamos de los programadores que diseñan los algoritmos, que suelen trabajar en lugares como Sillicon Valley y cobrar buenos sueldos.

Hablamos de la “fuerza laboral oculta”, como la llamó la asociación sin fines de lucro Partnership on AI (PAI), que agrupa a organizaciones académicas, de la sociedad civil, de los medios y de la propia industria involucrados con la IA.

¿Quiénes componen esta fuerza escondida? Personas subcontratadas por las grandes empresas tecnológicas, en general en países pobres en el hemisferio Sur, para “entrenar” a los sistemas de IA.

Estos hombres y mujeres realizan una tarea tediosa -y potencialmente dañina para la salud mental, como veremos más adelante- pero que es esencial para que funcionen programas como ChatGPT.

Consiste en etiquetar millones de datos e imágenes para enseñarle a la IA cómo actuar.

Tomemos como ejemplo el chatbot que está causando sensación.

Cuando le preguntas algo a ChatGPT, el programa usa unos 175.000 millones de “parámetros” o variables, para decidir qué responder.

Como ya mencionamos, este sistema de IA utiliza como fuente principal información que obtiene de internet. Pero ¿cómo distingue los contenidos? Gracias a estas referencias, que le son “enseñadas” por seres humanos.

“No hay nada inteligente de la inteligencia artificial. Tiene que aprender a medida que se le entrena”, explica a BBC Mundo Enrique García, cofundador y gerente de DignifAI, una empresa estadounidense basada en Colombia que se dedica a contratar a estos “anotadores de datos”.

Estos profesionales, más conocidos como “etiquetadores de datos” (data labelers, en inglés), identifican información, como textos, imágenes y videos, y le indican al programa qué es qué, para que la máquina pueda entender qué es cada cosa y aprender en qué contexto usarla.

En la industria tecnológica llaman a este tipo de tarea “enriquecimiento de datos“.

Pero, irónicamente, y a pesar de que se trata de un trabajo esencial para el desarrollo de la IA, los enriquecedores de datos conforman el eslabón más pobre en la cadena de producción de las grandes empresas tecnológicas.

Un hecho que fue reconocido por Partnership on AI.

“A pesar del papel fundamental que desempeñan estos profesionales de enriquecimiento de datos, un creciente cuerpo de investigación revela las condiciones laborales precarias que enfrentan estos trabajadores”, señaló el organismo.

“Esto podría ser el resultado de esfuerzos por ocultar la dependencia de la IA de esta gran fuerza laboral al celebrar las ganancias de eficiencia logradas por esta tecnología. Fuera de la vista también está fuera de la mente”, denunció la coalición, a la que también forma parte OpenAI, la empresa que creó el ChatGPT.

Una investigación de la revista TIME reveló que muchos de los etiquetadores de datos que fueron subcontratados por OpenAI para entrenar a su ChatGPT recibieron sueldos de entre US$1,32 y US$2 la hora.

Según el reportaje del periodista Billy Perrigo, la compañía tecnológica, que cuenta entre sus principales inversores a Microsoft, tercerizó el trabajo de enriquecimiento de datos a través de una empresa de outsourcing llamada Sama, basada en San Francisco, que contrató a trabajadores en Kenia para realizar ese proyecto.

A través de un comunicado, un vocero de OpenAI señaló que esta empresa era la responsable de administrar los sueldos y las condiciones laborales de los etiquetadores contratados para trabajar en el programa ChatGPT.

“Nuestra misión es garantizar que la inteligencia artificial general beneficie a toda la humanidad, y trabajamos arduamente para construir sistemas de IA seguros y útiles que limiten el sesgo y el contenido dañino”, dijo el portavoz.

Sama, que también contrata a etiquetadores en otros países de bajos ingresos como Uganda e India para clientes como Google y Meta (dueña de Facebook), se promociona como una “IA ética” y asegura haber sacado a más de 50.000 personas de la pobreza.

Sin embargo, Martha Dark, directora de la organización activista británica Foxglove, cuya meta es “hacerle frente a los gigantes tecnológicos y a los gobiernos, por un futuro en el que la tecnología sea usada para beneficiar a todos, no solo a los ricos y poderosos”, le dijo a BBC Mundo que las grandes empresas tecnológicas usan el outsourcing para pagarle a estos trabajadores mucho menos de lo que corresponde.

“Todas estas compañías son empresas multimillonarias y es francamente inadecuado que le estén pagando 2 dólares la hora a las personas que hacen posible que estas plataformas existan”, señaló.

Pero para Enrique García, de DignifAI, la polémica sobre los sueldos “es un tema de perspectiva”.

En Europa y Estados Unidos se puede entender que ganar eso sea poco, observa, pero en otros países puede representar un buen sueldo.

“Mucha gente critica a nuestra industria por el tema de la paga, pero en DignifAI nuestro piso salarial es de US$2,30 la hora, y eso representa 1,8 veces el sueldo mínimo de Colombia“, señala.

“Si el proyecto es más complejo y requiere de anotadores que sean expertos, por ejemplo, arquitectos o médicos, la paga puede subir hasta 25 dólares la hora”, detalla.

Aunque reconoce que hay algunas empresas que pagan por debajo del sueldo mínimo, considera injusto poner la lupa solo sobre este sector.

“Hay dinámicas de outsourcing en muchas industrias, no solo esta, así que tampoco es justo etiquetarnos a nosotros como los ‘digital sweatshops´ (talleres clandestinos digitales)”, dice.

García también resalta que hay varias empresas del sector, como la suya, que son de impacto social y tienen como objetivo “aumentar la productividad y dignidad de las personas”.

De hecho, el lema de DignifAI, que cuenta con el apoyo de varios organismos de ayuda, es: “Outsourcing dignity through artificial intelligence” (“Tercerizando dignidad a través de la inteligencia artificial”)

La empresa está basada en Cúcuta, en la frontera entre Colombia y Venezuela, y tiene como misión darle trabajo a los migrantes venezolanos que cruzan hacia el país vecino y también a los colombianos desplazados internamente.

“Muchos de ellos antes de trabajar con nosotros estaban ganando 4 o 5 dólares al día. Para esta población vulnerable que no tiene opciones de mercados laborales ganar 1,8 el sueldo mínimo colombiano es bastante atractivo”, afirma.

Ingrid, una venezolana de 42 años que llegó a Colombia a finales de 2018, da cuenta de ello.

La licenciada en Educación, quien prefirió no dar su apellido, le contó a BBC Mundo que no ha podido ejercer la docencia, como hacía en su país de origen, porque aún no ha logrado convalidar su título, y dijo que trabajar como anotadora para DignifAI le permitió ganarse la vida y además formarse en otra profesión.

“Se trabaja cuatro horas al día y he podido dedicar el tiempo restante a realizar un curso de diseño gráfico”, contó, sobre su próximo proyecto laboral.

Aunque ahora ya no trabaja como anotadora, porque fue ascendida al cargo de supervisora de proyectos, no duda en recomendar ese empleo.

“Es más provechoso, menos agotador y mejor remunerado que ser mesera, asistente part time o hacer tareas físicas”, observa, señalando que la mayoría de sus compañeros son amas de casas, vendedores ambulantes o estudiantes.

Más allá de la paga, otro tema que genera polémica en torno a los etiquetadores de datos es el efecto del trabajo sobre su salud mental.

No es lo tedioso de la tarea lo que preocupa a algunos expertos -aunque es otra crítica que se hace sobre esta labor- sino el material tóxico al que están expuestos algunos anotadores.

Y es que, parte de la función de estos entrenadores es enseñarle al programa de IA qué información no es apta para ser publicada.

Para ello, algunos -no fue el caso de Ingrid- deben adentrarse en los rincones más oscuros de internet y catalogar todo el vasto caudal de material violento, siniestro y perverso que reside allí, para así mostrarle a la máquina a ignorar el costado putrefacto de la gran red de redes.

Pero según Martha Dark de Foxglove, realizar este trabajo, que es vital, “puede causar trastorno de estrés postraumático y otros problemas de salud mental en muchos trabajadores”.

Su organismo representa a un exempleado de Sama que trabajó como moderador de Facebook en Kenia y en 2022 demandó tanto a Sama como a Meta, dueña de la red social, por el daño psicológico que sufrió, una causa que se sigue deliberando en los juzgados de Nairobi.

“Estos trabajos tienen un costo sobre la salud mental de quienes los hacen y deberían recibir cuidados psiquiátricos adecuados además de un salario más justo”, le dijo Dark a BBC Mundo.

Según la activista, las grandes empresas tecnológicas tienen recursos económicos de sobra para proveer este tipo de asistencia, pero no lo hacen porque “ponen las ganancias por encima de la seguridad de sus trabajadores”.

Enrique García reconoce que las grandes empresas podrían invertir más en la contratación de etiquetadores, pero afirma que ponerles muchas exigencias podría hacer que decidan buscar anotadores en otros lados.

“Puede ser que las grandes tecnológicas podrían pagar más, pero estamos muy agradecidos por las oportunidades“, dice.

“O nos ponemos defensivos sobre lo tacaño del cliente o aceptamos las oportunidades que hay, que pagan por encima del mínimo legal”, afirma.

“Por lo menos estamos trayendo oportunidades de generación de ingresos acá donde, sin esta alternativa, no las habría”.

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