22 de diciembre de 2023
Las impresionantes capacidades de la IA han captado la atención del mundo, llevando a muchos a imaginar —con emoción o inquietud— el tipo de futuro que traerá esta "inteligencia artificial". Sin embargo, como ocurre con cualquier tecnología potencialmente transformadora, en última instancia, el impacto de la IA en el mundo dependerá de las decisiones que tomen los seres humanos. Por acción o por inacción, son las personas, y no las máquinas, quienes determinarán cómo será la sociedad del mañana. En cuanto a las consecuencias económicas de la IA, preocupa especialmente cómo podría utilizarse para alterar los mercados laborales, eliminar puestos de trabajo y aumentar la desigualdad. Aunque las tendencias actuales de la automatización hacen que estos resultados sean inquietantemente plausibles, no son inevitables.
En este momento crítico, tenemos una oportunidad única de elegir un camino diferente, guiando la trayectoria de la IA de una manera que empodere a los trabajadores. Hay un tema de especial importancia que ha recibido escasa atención del público: las decisiones que adoptamos sobre cómo se desarrolla la IA. Las decisiones adoptadas durante el proceso de desarrollo reflejan los valores de la sociedad y, a su vez, definen los valores que se incorporan a los modelos de IA resultantes. El proceso representa así un punto clave de intervención para crear una IA que beneficie a todos, incluidos los trabajadores.
Paradójicamente, la narrativa sensacionalista en torno a la construcción de una tecnología potencialmente capaz de razonar como los humanos a veces pasa por alto el hecho de que la inteligencia y la razón humanas son fundamentales para entrenar, construir y mantener modelos de IA que resulten útiles. Estos sistemas pretenden emular nuestro comportamiento y la forma en que adoptamos decisiones, pero la capacidad de la IA para imitar a los humanos solo es posible porque el modelo aprende de ellos. Esto ocurre durante el desarrollo de un modelo de IA, cuando el criterio, las opiniones y la actividad del ser humano se reflejan en forma de datos. Aunque internet ha generado un gran volumen de datos relacionados con la actividad humana y social, esos datos no están clasificados ni estructurados de forma que resulten adecuados para entrenar modelos de IA. Para llenar este vacío, se ha contratado a millones de personas de todo el mundo, conocidas como "trabajadores de enriquecimiento de datos", para clasificar, etiquetar, anotar, enriquecer y validar los conjuntos de datos sobre los que se construyen los modelos de IA.
La industria de la IA debe pasar de "acceder a los datos" a crear conjuntos de datos, y esto requiere mano de obra.
Los trabajadores de enriquecimiento de datos realizan una gran variedad de actividades, como etiquetar imágenes radiológicas para crear modelos de IA para la detección del cáncer; etiquetar publicaciones dañinas e inapropiadas en internet para crear algoritmos de moderación de contenidos o hacer menos nocivos los resultados de los grandes modelos lingüísticos; etiquetar vídeos grabados a personas conduciendo para entrenar a los vehículos "sin conductor"; editar los resultados de los grandes modelos lingüísticos para mejorar su usabilidad; y muchas más. Este esfuerzo masivo, global y colectivo para entrenar la IA permite obtener modelos que representan la inteligencia humana conjunta de todos los que han aportado su juicio en forma de datos. Para los usuarios, el verdadero valor de la IA es el acceso que proporciona a este gran repositorio de inteligencia humana, que puede utilizarse para ayudarnos a adoptar decisiones y resolver problemas.
Sin embargo, el papel fundamental que desempeñan los colaboradores humanos en la creación de modelos de IA de alta calidad no se corresponde con el trato y la remuneración que reciben estos trabajadores. En lugar de celebrar y reconocer la importancia crítica de la inteligencia humana para impulsar los avances de la IA que han cautivado nuestra imaginación, el trabajo de enriquecimiento de datos sigue estando infravalorado, mal pagado y menospreciado. En consonancia con las tendencias generales de externalización, gran parte de este trabajo se realiza en países de bajos ingresos del Sur Global, donde se pueden pagar salarios más bajos. Además de los bajos salarios y la incertidumbre salarial, los trabajadores de enriquecimiento de datos se enfrentan a la falta de beneficios, al daño psicológico que supone revisar contenidos nocivos, a la falta de poder para reclamar la mejora de sus condiciones, a flujos de trabajo impredecibles, a elevados costes de transacción de equipos y otras formas de apoyo para hacer posible su trabajo y, en general, a condiciones precarias. Si bien podemos ver que las precarias condiciones a las que están sometidos estos trabajadores se ajustan a tendencias históricas y económicas más generales y negativas, no son características inherentes al trabajo en sí y pueden cambiarse.
Parte de la dificultad de mejorar las condiciones de los trabajadores de datos radica en la necesidad de un reconocimiento más generalizado de que el trabajo en datos es, indudablemente, trabajo. Muchos de los primeros avances de la IA surgieron del acceso a los datos generados por la actividad habitual de los usuarios de internet y de su utilización. Hemos visto, y seguiremos viendo, una mayor demanda de conjuntos de datos de mayor calidad a medida que la industria intenta crear modelos más avanzados de IA que aspiran tanto a un razonamiento similar al humano como a una creatividad de nivel humano. La industria de la IA debe pasar de "acceder a los datos" a crear conjuntos de datos, y esto requiere mano de obra. Se está contratando a más artistas, escritores y personas con conocimientos especializados para que ayuden a crear modelos de IA más especializados. A medida que estos modelos más avanzados se crean y se distribuyen ampliamente, se nos brindan interesantes oportunidades de acceder, aprender y utilizar los conocimientos de otros, captados por la IA.
A medida que las contribuciones humanas impulsan el crecimiento de la industria de la IA, debemos adaptar nuestra comprensión de lo que constituye el trabajo en la economía de la IA y cómo los diferentes tipos de trabajo generan valor y deben ser valorados. Si construimos un ecosistema de IA que valore adecuadamente esas contribuciones humanas, tendremos la oportunidad de construir una economía más equitativa en la que más personas se beneficien de los avances de esta tecnología. Aunque no cabe duda de que la IA tiene el potencial de transformar la economía mundial, nosotros tenemos el poder de diseñar una economía que permita que el desarrollo de esta tecnología atienda mejor a los intereses de la sociedad.
Para crear los medios que permitan reinventar la economía de la IA y orientar su desarrollo de manera que genere resultados positivos para las personas y el planeta, debemos controlar más la forma en que se desarrolla la IA y dirigir las intervenciones en consecuencia. Actualmente, apenas nos preocupamos por los trabajadores que se dedican al enriquecimiento de datos. Reconocer la gran cantidad de trabajo humano necesario para construir la IA eclipsaría relatos más apasionantes sobre la construcción de máquinas capaces de pensar como un ser humano. Se ha hecho mucho hincapié en los resultados de la implantación de la IA, a diferencia del análisis más mundano e intencionado de nuestro enfoque para el desarrollo de esta. Este énfasis en la implantación puede contribuir a nuestra tendencia a ignorar a las personas que están detrás del enriquecimiento de datos. Pasar por alto a estos trabajadores ha dado lugar a una cadena mundial de suministro de datos desordenada, inconexa y opaca, que da por sentado a los trabajadores encargados del enriquecimiento de datos. Incluso los debates críticos sobre la mitigación de las posibles repercusiones sociales y económicas negativas de la IA eluden las cuestiones en torno a la creación de herramientas de IA.
Para construir una economía y una sociedad más equitativas en torno a la IA, los responsables de formular las políticas, los defensores de la sociedad civil, los periodistas, los profesionales de la industria y otras partes interesadas clave deben centrarse en intervenciones que apunten al proceso de desarrollo y contribuyan a garantizar que los beneficios derivados de esta tecnología se distribuyan equitativamente. Si bien los gobiernos y la industria reconocen el potencial productivo de la IA para generar beneficios económicos, también deben trabajar para evitar que se agrave la desigualdad en la economía de la IA.
Al examinar el proceso de desarrollo de la IA, resulta obvio que los trabajadores de enriquecimiento de datos y otros tipos de creadores que aportan su inteligencia son la base de esta tecnología. A nivel social, debemos crear un marco económico que valore adecuadamente estas contribuciones, de modo que quienes contribuyen a hacer posibles las ventajas económicas de la IA también se beneficien de ellas. Además, centrarse en el proceso de desarrollo puede ayudarnos a comprender mejor las condiciones en las que los seres humanos contribuyen a los conjuntos de datos de IA, de modo que podamos entender mejor la información que habilita estas herramientas. Esto es importante para garantizar no solo la protección de estos trabajadores, sino también que los modelos de IA resultantes sean suficientemente seguros y fiables para que los humanos los utilicen en el mundo real. Asimismo, nos permitiría reflexionar más conscientemente sobre cómo codificamos valores, creencias y nuestra forma colectiva de ver el mundo en los modelos de IA que pretendemos utilizar cada día.
La Crónica ONU no constituye un registro oficial. Tiene el privilegio de acoger a los altos funcionarios de las Naciones Unidas, así como a distinguidos colaboradores de fuera del sistema de las Naciones Unidas cuyas opiniones no son necesariamente las de las Naciones Unidas. Del mismo modo, las fronteras y los nombres que se muestran y las designaciones utilizadas en los mapas o en los artículos no implican necesariamente un apoyo o una aceptación por parte de las Naciones Unidas.
