Depois que seu segundo filho nasceu, Chelsea Becker tirou uma licença não remunerada de um ano de seu emprego de tempo integral como comissária de bordo. Depois de assistir a um vídeo no TikTok, ela encontrou uma outra dificuldade: treinar modelos de inteligência artificial para um site chamado Data Annotation Tech.
Durante algumas horas todos os dias, Becker, 33 anos, que mora em Schwenksville, Pensilvânia, sentava-se em frente ao seu laptop e interagia com um chatbot alimentado por IA. Para cada hora de trabalho, ela recebia de US$ 20 a US$ 40. De dezembro a março, ela ganhou mais de US$ 10.000.
O boom da tecnologia de IA deu um toque mais sofisticado a um tipo de trabalho que não exige sair de casa. O crescimento de grandes modelos de linguagem, como a tecnologia que alimenta o ChatGPT da OpenAI, alimentou a necessidade de treinadores como a Sra. Becker, falantes de inglês fluentes que possam produzir uma escrita de qualidade.
Não é segredo que os modelos de IA aprendem com os humanos. Durante anos, os fabricantes de sistemas de IA como o Google e a OpenAI confiaram em trabalhadores mal remunerados, normalmente contratados por outras empresas, para ajudar os computadores a identificar visualmente os indivíduos. (O New York Times processou a OpenAI e a sua parceira, a Microsoft, por alegações de violação de direitos de autor.) Podem rotular veículos e peões como carros autónomos ou identificar imagens em fotografias utilizadas para treinar sistemas de IA.
Mas à medida que a tecnologia de IA se tornou mais sofisticada, o mesmo aconteceu com o trabalho das pessoas que devem ensiná-la meticulosamente. O etiquetador de fotos de ontem é o redator de ensaios de hoje.
Normalmente existem dois tipos de trabalho para estes formadores: aprendizagem supervisionada, onde a IA aprende com a escrita gerada por humanos, e aprendizagem de reforço a partir do feedback humano, onde o chatbot aprende com a forma como os humanos avaliam as suas respostas.
Empresas especializadas em curadoria de dados, incluindo as startups Scale AI e Surge AI, sediadas em São Francisco, contratam prestadores de serviços e vendem seus dados de treinamento para desenvolvedores maiores. Os desenvolvedores de modelos de IA, como a start-up Cohere, com sede em Toronto, também recrutar anotadores de dados internos.
É difícil estimar o número total desses trabalhadores, disseram os pesquisadores. Mas a Scale AI, que contrata prestadores de serviços através de suas subsidiárias, Remotasks e Outlier, disse que é comum ver dezenas de milhares de pessoas trabalhando na plataforma em um determinado momento.
Mas, como acontece com outros tipos de trabalho gig, a facilidade de horários flexíveis traz seus próprios desafios. Alguns trabalhadores disseram que nunca interagiram com os administradores por trás dos sites de recrutamento e outros foram afastados do trabalho sem explicação. Os investigadores também levantaram preocupações sobre a falta de padrões, uma vez que os trabalhadores normalmente não recebem formação sobre o que são consideradas respostas apropriadas do chatbot.
Para se tornarem um destes prestadores de serviços, os trabalhadores têm de passar por uma avaliação, que inclui questões como se uma publicação nas redes sociais deve ser considerada odiosa e porquê. Outro requer uma abordagem mais criativa, pedindo aos contratantes que escrevam um conto fictício sobre um polvo dançante verde, ambientado nos escritórios da FTX de Sam Bankman-Fried em 8 de novembro de 2022. (Esse foi o dia em que Binance, um concorrente da FTX, disse compraria a empresa do Sr. Bankman-Fried antes de desistir rapidamente do negócio.)
Às vezes, as empresas procuram especialistas no assunto. Escala AI tem postou empregos para redatores contratados com mestrado ou doutorado em hindi e japonês. Outlier tem listas de empregos que mencionam requisitos como diplomas acadêmicos em matemática, química e física.
“O que realmente torna a IA útil para seus usuários é a camada humana de dados, e isso realmente precisa ser feito por humanos inteligentes e qualificados, e por humanos com um determinado grau de especialização e uma inclinação criativa”, disse Willow Primack, vice-presidente. de operações de dados na Scale AI. “Como resultado, temos nos concentrado em empreiteiros, especialmente na América do Norte.”
Alynzia Fenske, uma escritora de ficção autopublicada, nunca havia interagido com um chatbot de IA antes de ouvir muito de colegas escritores que consideravam a IA uma ameaça. Então, quando ela se deparou com um vídeo no TikTok sobre tecnologia de anotação de dados, parte de sua motivação era apenas aprender o máximo que pudesse sobre IA e ver por si mesma se os medos em torno da IA eram justificados.
“Isso está me dando uma visão totalmente diferente agora que estou trabalhando com isso”, disse Fenske, 28 anos, que mora em Oakley, Wisconsin. Desde fevereiro, ela pretende trabalhar 15 horas de anotação de dados todas as semanas para poder se sustentar enquanto segue a carreira de escritora.
Ese Agboh, 28 anos, estudante de mestrado em ciência da computação na Universidade de Arkansas, recebeu a tarefa de programar projetos, que pagavam de US$ 40 a US$ 45 por hora. Ela pediria ao chatbot para projetar um programa de sensor de movimento que ajudasse os frequentadores da academia a contar suas repetições e, em seguida, avaliar os códigos de computador escritos pela IA. Em outro caso, ela carregaria um conjunto de dados sobre itens de mercearia no programa e pediria ao chatbot para projetar um orçamento mensal. Às vezes, ela até avaliava os códigos de outros anotadores, que, segundo os especialistas, são usados para garantir a qualidade dos dados.
Ela ganhou US$ 2.500. Mas a conta dela foi permanentemente suspensa pela plataforma por violar seu código de conduta. Ela não recebeu explicação, mas suspeitou que fosse porque trabalhou enquanto estava na Nigéria, uma vez que o local queria trabalhadores baseados apenas em alguns países.
Esse é o desafio fundamental do trabalho on-line: ele pode desaparecer a qualquer momento. Sem ninguém disponível para ajudar, os empreiteiros frustrados recorreram às redes sociais, partilhando as suas experiências no Reddit e no TikTok. Jackie Mitchell, 26, ganhou muitos seguidores no TikTok por causa de seu conteúdo sobre atividades paralelas, incluindo trabalho de anotação de dados.
“Entendo o apelo”, disse ela, referindo-se às atividades paralelas como uma “necessidade infeliz” nesta economia e “uma marca registrada da minha geração e da geração acima de mim”.
Os registros públicos mostram que a Surge AI possui a Data Annotation Tech. Nem a empresa nem o seu presidente-executivo, Edwin Chen, responderam aos pedidos de comentários.
É comum que as empresas contratem empreiteiros por meio de subsidiárias. Fazem-no para proteger a identidade dos seus clientes e isso ajuda-os a evitar a má publicidade associada às condições de trabalho dos seus trabalhadores contratados com baixos salários, disse James Muldoon, professor de gestão da Universidade de Essex cuja investigação se centra no trabalho de dados de IA.
A maioria dos trabalhadores de dados de hoje depende dos salários de seu trabalho temporário. Milagros Miceli, sociólogo e cientista da computação que pesquisa as condições de trabalho no trabalho com dados, disse que embora “muitas pessoas estejam fazendo isso por diversão, por causa da gamificação que vem com isso”, grande parte do trabalho ainda é “feito pelos trabalhadores”. que realmente precisam do dinheiro e fazem isso como renda principal.”
Os investigadores também estão preocupados com a falta de padrões de segurança na rotulagem dos dados. Às vezes, os trabalhadores são solicitados a abordar questões delicadas, como se determinados eventos ou atos devem ser considerados genocídio ou que gênero deve aparecer em uma imagem de um time de futebol gerada por IA, mas eles não são treinados sobre como fazer essa avaliação.
“Fundamentalmente, não é uma boa ideia terceirizar ou terceirizar preocupações sobre segurança e ética”, disse o professor Muldoon. “Você precisa ser guiado por princípios e valores, e pelo que sua empresa realmente decide como a coisa certa a fazer em uma questão específica.”
