🤜🏾 🌓 🙏🏻 Amazon crowdsourcing: cómo medio millón de personas reciben un centavo para entrenamiento de IA 🆕 🎺 🔰

Las plataformas de Internet como Amazon Mechanical Turk permiten a las empresas dividir el trabajo en pequeñas tareas y ofrecerlas a personas de todo el mundo. ¿Democratizan el trabajo o explotan a los indefensos?

Cada mañana, después de despertarse, Kristy Milland enciende su computadora en Toronto, inicia sesión en Amazon Mechanical Turk y espera que suene un tono de llamada.

Durante más de 10 años, Amazon Mechanical Turk (AMT) es una plataforma en línea donde las personas pueden realizar pequeñas tareas por dinero. Miland está buscando publicaciones con sugerencias de tareas, llamadas HIT en el sistema, y las notificaciones le indican cuándo las tareas cumplen con sus criterios. "Las notificaciones llegan una vez por minuto", dice Miland. "Estoy mirando hacia arriba desde mi negocio y veo si es un buen HIT antes de aceptar una oferta de trabajo".

A veces hay tareas grupales de HIT. "Si se selecciona un grupo, y ahora es el almuerzo, o tengo una visita al médico, o necesito pasear a un perro", dice Miland, "dejo todo y termino la tarea. Estoy conectado a una computadora. Si solo de esta manera puedes alimentar a tus hijos, no podrás irte ". Ella ha estado haciendo esto durante 11 años.

Miland es uno de los más de 500,000 "turkers": trabajadores por contrato que realizan pequeñas tareas en la plataforma digital de Amazon, a la que llaman mTurk. El número de trabajadores activos que viven en todo el mundo varía de 15,000 a 20,000 por mes, según Panos Ipeirotis, profesor de informática en la escuela de negocios de la Universidad de Nueva York. Los turkers trabajan desde unos minutos hasta las 24 horas del día.

¿Quiénes son los turkers? Según Ipeirotis, en octubre de 2016, los turistas estadounidenses eran en su mayoría mujeres. En la India, estos son en su mayoría hombres. Si tomas todo el planeta, sus años de nacimiento estarán en el intervalo de 1980 a 1990 . El 75% son estadounidenses, el 15-20% son de la India, el 10% son de otros países.

Los solicitantes (personas, empresas, organizaciones que externalizan el trabajo) asignan el costo de cada tarea, y estas tareas varían ampliamente. Entre ellos están:
• Categorización de datos;
• colocación de metaetiquetas;
• reconocimiento de caracteres;
• Entrada de datos;
• Recolección de correos electrónicos;
• análisis semántico;
• Publicidad en el video.

Por ejemplo, una de las tareas recientes de Miland fue transcribir el contenido de un cheque. La compañía que ordenó este trabajo vende información a vendedores y departamentos de investigación de compañías como Johnson & Johnson, P&G, etc. Para esta tarea pagaron 3 centavos (alrededor de 2 rublos).

Los primeros años de AMT

Miland se hace llamar residente del mundo digital. "Conocí la pubertad con Internet", dice ella. Ella dice que siempre ha ganado dinero en Internet, utilizando plataformas como eBay para generar ingresos adicionales. Y cuando se topó con un artículo sobre oportunidades de clics después de que Amazon Mechanical Turk se lanzara en 2005, parecía el trato perfecto. Iconografía (eng) sobre el desarrollo de este tipo de trabajo (clickable)

En los primeros años de Miland, parecía más un experimento que un trabajo real. Pero durante la crisis de 2008-2009, todo cambió. Miland, que dirigía el jardín de niños, tuvo que mudarse y perdió ingresos. Al mismo tiempo, mi esposo perdió su trabajo. Ella comenzó a trabajar a tiempo completo con AMT. Para ella, esto significa 17 horas diarias. “Comenzamos a verlo como un trabajo. Y comenzamos a preguntar a partir de esto, cómo desde el trabajo ".

Rochelle LaPlante de Los Ángeles ha estado con AMT durante un día completo desde 2012. Laplant está de acuerdo con Miland en que el trabajo es impredecible. “No se sabe cuándo se publicará la tarea. Podrían ser las 3 de la mañana. Y a las 9 de la mañana no hay nada que hacer ".

"No soy tan terco como algunos", dice Laplant, "porque aprecio dormir". Otros, dijo, publicaron avisos. “Si el solicitante publica la solicitud a las 3 am, la computadora emite una señal, el teléfono emite una señal y se levantan y hacen el trabajo. Están sujetos a este horario ".

Ni Miland ni Laplant tienen un día de trabajo "regular". Por lo general, establecen el listón para la cantidad de dinero ganado. En un día normal, Laplant puede trabajar 8 horas. "Pero son 10 minutos allí, 20 minutos ahora, y todo se acumula", dice ella.

¿Y cuánto ganan en promedio los Turkers? Es dificil de decir. Adrien Jabur[Adrien Jabbour] de India dice que "se le puede considerar un logro si gana $ 700 en dos meses de trabajo de 4 a 5 horas al día". Miland dice que recientemente en 8 horas ganó $ 25, y para ella "no estuvo mal". Según el Centro de Investigación Pew , poco más de la mitad de los Turkers ganan menos del salario mínimo establecido en los Estados Unidos: $ 7.25 por hora.

Laplant habla sobre las decisiones difíciles que tuvo que tomar, eligiendo entre el trabajo y la vida. “Tenía que decidir: ¿trabajar o ir a una cena familiar? Para las personas que viven con este dinero, al borde del desalojo, tales decisiones pueden ser muy difíciles ".

Turkers avanzados

La triste realidad de las personas que trabajan en AMT es que no todos los Turkers son creados iguales. El sistema de Amazon asigna a algunos empleados "especialistas" [Nivel de maestría]. Cuando un nuevo solicitante coloca un HIT, el sistema busca automáticamente Turkers de este nivel. Cuesta más al solicitante y trae más dinero a los empleados. Si no tiene este nivel, obtendrá menos trabajo. Uno de los días de la semana de marzo, dice Miland, había 4.911 tareas en el sistema. Podía elegir 393 de ellos, solo el 8%.

Pero, ¿cómo obtener el título de especialista? Nadie lo sabe Miland vio cómo las personas no calificadas, con un pequeño número de tareas realizadas, con una calificación baja, cuentas falsas o suspendidas, recibieron este título. "No hay ningún sistema visible en esto", dice ella.

Amazon no publica sus criterios para alcanzar este nivel. Hay diferentes teorías en los foros de Turkers sobre cómo obtener un nivel de especialista. A veces se publica un conjunto de tareas, y aquellos que las superan con éxito obtienen este nivel. "Esto requiere estar en el lugar correcto en el momento adecuado", dice Miland.

Además del nivel de especialista, existen restricciones regionales. Si no está en los Estados Unidos, esto es malo: muchos solicitantes restringen a los artistas a esta región.

Salario

"No hay dos turkers idénticos", dice Laplant. "Algunos se alimentan de esto, otros ganan dinero de bolsillo".

William Little es moderador de TurkerNation, una comunidad en línea de Turkers de Ontario. Recibe ingresos adicionales de AMT. Se esfuerza por ganar $ 15 por día por tres horas de trabajo. "En la mayoría de los casos, esto es posible", dice, "y esto es mejor que ganar al comienzo de una carrera". Pero pagar es la principal dificultad para muchos turcos.

Ahora solo los turcos de los EE. UU. Y la India reciben dinero. Otros, incluidos Miland y Little, reciben tarjetas de regalo de Amazon.

Little conduce un automóvil 45 minutos hasta la frontera con los EE. UU., Donde puede obtener cosas de Amazon con envío gratuito y recoge sus compras. Existen soluciones alternativas para aquellos que desean que se les pague en efectivo, pero generalmente están asociados con ingresos reducidos. Diferentes sitios web, como purse.io, pueden convertir tarjetas de regalo, por ejemplo, en bitcoins.

“Publicas tu lista de deseos en purse.io. Lo veo y decido comprar un artículo. Lo ordeno y se lo envío, dice Little. - Los bitcoins se almacenan en depósito. Cuando obtienes una compra, obtengo bitcoins ". Luego, Little puede venderlos, recibir dinero a través de PayPal y transferirlos al banco. "Pago dos veces por las traducciones, y no vale la pena".

Otro problema es el trabajo no remunerado. Su trabajo puede ser rechazado sin explicación. Además, los Turkers pasan tiempo evaluando el trabajo y buscan la reputación de un solicitante. Descargar scripts, agregar herramientas, verificar estadísticas.

Esclavos de la computadora

Miland y Laplant están involucrados en una fuerza de trabajo invisible en línea, y es este tipo de poder el que cada vez tiene más demanda para entrenar máquinas inteligentes. Los sistemas inteligentes penetran gradualmente en la vida cotidiana, la sociedad civil utiliza cada vez más la IA. Las versiones limitadas de AI de hoy en día ejecutan todo, desde asistentes de voz virtuales como Alexa de Amazon y Cortana de Microsoft, hasta los sistemas de visión por computadora que sustentan el piloto automático en los autos Tesla.

Estos sistemas le enseñan cómo realizar tareas que históricamente eran demasiado complicadas para las computadoras, y van desde comprender los comandos en voz alta hasta reconocer a los peatones en el camino.

A menudo, se utiliza una gran cantidad de ejemplos etiquetados para enseñar a los sistemas de inteligencia artificial cómo resolver estos problemas complejos. Se alimentan con una gran cantidad de datos, marcados previamente para tareas críticas para la tarea. Por ejemplo, pueden ser fotografías con notas sobre la presencia de perros en ellas o frases que indican si la palabra "clave" se refiere a cerraduras o resortes. El proceso de aprendizaje de los automóviles con ejemplos se llama aprendizaje supervisado, y los turkers y otros trabajadores en línea generalmente los etiquetan.

Dicha capacitación requiere grandes cantidades de datos; algunos sistemas requieren millones de ejemplos para hacer el trabajo de manera eficiente. Estos conjuntos son grandes y en constante crecimiento. Google recientemente habló sobre el conjunto de Open Images Dataset con 9 millones de imágenes, y en el repositorioYouTube-8M contiene 8 millones de videos etiquetados. En IMAGEnet , uno de los primeros de este tipo de base de datos, contiene más de 14 millones de imágenes, divididos en categorías. Dos años fue creado por 50,000 personas, la mayoría de las cuales fueron contratadas a través de AMT. Verificaron, ordenaron, etiquetaron casi mil millones de imágenes de posibles candidatos.

Debido a la escala de estos conjuntos de datos, incluso distribuidos entre muchos trabajadores, cada uno de ellos tiene que repetir la misma acción cientos de veces. Este trabajo es negro y extremadamente agotador mentalmente.

Además de distribuir atajos, los turkers y otros trabajadores a menudo limpian los conjuntos de datos utilizados para el aprendizaje automático. Eliminar duplicados, rellenar huecos, etc.

Con la proliferación de la IA, todas las empresas de tecnología involucran a las personas en estas micro tareas relacionadas con el aprendizaje automático. Amazon, Apple, Facebook, Google, IBM y Microsoft, todas las compañías tecnológicas más grandes, tienen su propia plataforma de crowdfunding o subcontratan estas tareas a compañías externas. Las más grandes de estas compañías son Amazon Mechanical Turk y CrowdFlower.

Las plataformas internas de micro-trabajo, como el Sistema Universal de Relevancia Humana de Microsoft (UHRS) o el EWOK de Google, se utilizan con bastante frecuencia. Hace unos cinco años, después del lanzamiento de UHRS, se sabía que la plataforma se usaba en el motor de búsqueda Bing y en varios otros proyectos de Microsoft, procesando 7,5 millones de tareas al mes.

Según Mary Gray, investigadora principal de Microsoft, UHRS es muy similar a Amazon Mechanical Turk. Gray afirma que la compañía utiliza UHRS para reclutar trabajadores en regiones donde "la influencia de Amazon Mechanical Turk no está totalmente representada", o en el caso de tareas secretas confidenciales.

“Cada compañía interesada en automatizar servicios está recurriendo a plataformas análogas como AMT. Y, de hecho, muchos de ellos usan AMT directamente ”, dice ella.

Chris Bishop, director de investigación del Centro de Investigación de Microsoft en Cambridge, dice que UHRS permite que la compañía sea "un poco más flexible" en comparación con plataformas externas como AMT. Él dice que la empresa usa IA para determinar automáticamente las fortalezas y debilidades de los empleados, como el nivel relativo de experiencia, lo que ayuda a la compañía a asignar varias evaluaciones de importancia para el desempeño de estas personas.

Además de ayudar en la capacitación de inteligencia artificial, las plataformas como AMT son utilizadas por marcas conocidas como eBay y Autodesk; restablecen el trabajo repetitivo y de rutina, que durante muchos años ha sido la mayoría de todas las tareas en AMT.

Este trabajo monótono que no requiere habilidades incluye muchas tareas: ver imágenes y otro contenido creado por los usuarios (a veces esto lleva a una experiencia desagradable), investigación científica y de marketing, eliminar entradas duplicadas, verificar descripciones de productos e imágenes de tiendas en línea. Amazon creó AMT para sí mismo, para administrar el surtido, categorizar imágenes y productos, crear descripciones, extraer nombres del correo electrónico, traducir texto, transcribir texto de audio e imágenes, corregir la ortografía, verificar la ubicación geográfica, crear comentarios de diseño web, revisiones productos, la selección de cuadros que representan el video y la recepción por parte de las empresas de publicidad de información sobre a qué parte del anuncio prestó atención.

¿Cómo llegamos a esto?

No hay nada nuevo en la idea de la asistencia brindada por las personas a las máquinas para llevar a cabo tareas que de otro modo habrían sido insoportables para estos últimos. Aunque el reciente despegue de IA ha incrementado increíblemente las solicitudes de categorización de datos, tales microtasks, según Gray, se encontraron hace unos 20 años, cuando dicho trabajo se asoció con intentos de mejorar la corrección ortográfica por parte de procesadores de texto como Microsoft Word. En un sentido más amplio, el trabajo de los clics y el cumplimiento de las micro tareas se produjeron incluso durante el auge de las tiendas en línea durante la burbuja de las puntocom, a fines de la década de 1990 y principios de la década de 2000.

En 2001, Amazon, en busca de nuevas formas de organizar eficazmente los productos en su tienda de rápido crecimiento y resolver problemas de almacén que no podían ser informatizados, patentó un sistema híbrido máquina / persona. Cuatro años más tarde, Amazon se dio cuenta de su objetivo de construir una plataforma digital para acceder a una gran cantidad de trabajadores en línea mediante el lanzamiento de Amazon Mechanical Turk.

El número aproximado de participantes activos en el proyecto AMT, desde julio de 2015 hasta octubre de 2016.

La idea de la posibilidad de acceso a la "inteligencia artificial artificial", como Amazon describió su proyecto, fue del agrado de una variedad de empresas; todos ellos, desde tiendas en línea hasta sitios pornográficos, buscaban formas de clasificar sus productos a bajo costo.

En 2015, un promedio de 1278 clientes publicaron sus tareas en AMT. Y aunque la cantidad de trabajo realizado por trabajadores incansables está creciendo, especialmente en sitios como CrowdFlower, se desconocen sus volúmenes exactos, ya que una gran parte se lleva a cabo sin registros o se entrega repetidamente a muchos trabajadores.

Y aunque, según la información del sitio web de Amazon , 500,000 personas ya se han inscrito para trabajar en AMT, a partir de estas cifras, no está claro cómo las personas usan la plataforma de crowdfunding, como un trabajo a tiempo completo o un trabajo a tiempo parcial.

Un informe del Banco Mundial, The Global Opportunity in Online Outsourcing, estima que las dos plataformas de micro tareas más grandes, Amazon Mechanical Turk y CrowdFlower, tuvieron un ingreso combinado de alrededor de $ 120 millones en 2013. La profesora Vili Lehdonvirta, profesora asociada y miembro principal del Oxford Internet Institute, sugiere que esta cantidad representa entre el 5 y el 10% del mercado laboral mundial , pero señala dificultades para obtener cifras reales de empleo para plataformas que no están en inglés.

Otros costos de clicker

La monotonía de tal trabajo puede tener malas consecuencias para las personas que lo realizan. Ella puede alterar seriamente la salud física y mental de algunos de ellos.

"Me despierto ignorando todo lo demás", dice Miland. "Mi familia prepara comida para mí y la deja para que pueda comer mientras trabajo". Como en la computadora, no veo a mi familia. Si mi hija necesita ayuda con su tarea, necesita contactar a su padre. Llegó al punto de que se desarrolló un higroma en mi muñeca . Mis ligamentos en mi mano me duelen constantemente. Tuve la suerte de trabajar así mientras mi esposo estaba en casa, cuando no tenía trabajo. Si los trabajadores a domicilio escucharan una llamada de mi computadora que indicaba un trabajo bien remunerado, dirían: "¡Vamos, vamos, vamos!" ".

Un turco del sur de la India, Manish Bhatia, ha sido moderador voluntario en el Foro MTurk durante casi dos años, y ahora está moderando dos foros. Lo más extraño que se le pidió que hiciera fue retirarse en la bañera rodeado de pétalos de rosa. "Fue muy extraño", dice. Con respecto a las imágenes extrañas, también se queja de que a veces tiene que ver imágenes desagradables. "Nada se sabe de antemano", dice. "Puedes evadir el trabajo más tarde". Pero en este caso no se le pagará y se perderá tiempo.

Miland también se quejó de tal experiencia. 'La gente me dice:' Guau, ¿trabajas en casa? ¡Tienes suerte! ', Dice ella. - No puede decirles que hoy asigné imágenes a las imágenes, y todas las imágenes estaban conectadas con ISIS. Había, por ejemplo, una canasta con cabezas cortadas. Y vi esto recientemente. Tuve que etiquetar el video con una persona en llamas. Pagaron 10 centavos por foto ".

No solo Miland tiene que etiquetar gráficos o imágenes oscuras. "Ayer, en el próximo conjunto de videos de YouTube", dice Laplant, "hubo muchas decapitaciones. En la parte inferior hay una marca de verificación llamada "contenido inapropiado", y hace clic en "Enviar". Este trabajo puede ser importante para evitar la aparición de contenido desagradable en línea, pero también puede dañar a las personas que lo ejecutan. El pago del trabajo no siempre corresponde al valor del trabajo realizado para YouTube o sus usuarios.

Little dice que a menudo tuvo que etiquetar videos o fotografías pornográficas. "Y solo hice excepciones cuando conocí la pornografía infantil", dice Little. "También informé esto al solicitante en Amazon". Pero sobre el derramamiento de sangre y la intimidación, Little dice que es "parte del trabajo".

Al completar la tarea, es imposible saber qué sucede con el resultado. "Me pregunto si alguien verá esto". Espero que esto sea reportado y eliminado, dice Laplant. - Alguien se topó con la pornografía infantil, marcó la casilla, pero ¿alguien comprobará e investigará esto? No lo sabemos ".

Los solicitantes trabajan bajo seudónimos, y nadie sabe quién ordenó este trabajo. Laplant lo llama el "Salvaje Oeste". Y aunque los solicitantes asignan calificaciones a los turkers, los turkers no pueden calificar a los solicitantes.

"Usted marca caras en la multitud, pero tal vez alguien está cocinando algo con un propósito malicioso, o algo así", dice ella. "No sabes lo que estás haciendo, no hay información".

"Esto se llama trauma de reemplazo", dice John Suler, profesor de psicología en la Universidad de. Ryder especializado en comportamiento ciberespacial. - Lo mismo sucede con las personas que vieron por primera vez imágenes terribles. Se lastiman ". Según él, no siempre entendemos las consecuencias psicológicas de esto. "Nuestras mentes se vuelven inmunes", dice Suler. "Pero el subconsciente no hace esto: absorbe todo". Subestimamos cómo todo lo que vemos en línea afecta a nuestro subconsciente ".

Las personas que trabajan de esta manera encuentran foros en línea para conectarse entre sí y compartir historias, expresar empatía y apoyarse mutuamente. "Hay muchas preguntas sobre el pago y la moderación del contenido", dice Miland. "Y en esos lugares puedes encontrar apoyo social".

Cada una de las plataformas públicas tiene sus propias características. El Foro MTurk es como hablar con un refrigerador de oficina. Por el contrario, según Miland, Mturkgrind "parece más centrado en la productividad y la eficiencia". TurkerNation "se centra en responder preguntas y ayudar a los principiantes a comprender el sistema".

También hay un grupo cerrado de Facebook llamado Miembros Mturk, que ya tiene 4436 miembros . Hacen preguntas, se jactan de las ganancias y se apoyan mutuamente.

Laplant y otras tres mujeres crearon el foro MTurk Crowd para ayudar a los turcos a encontrar los recursos correctos y hacer el mejor trabajo. Hay muchos más foros, subreddits y otras plataformas en línea.

Hay un sitio para los empleados de WeAreDynamo.org. Fue allí donde comenzó la campaña Dear Jeff Bezos . La campaña trató de humanizar a los turcos, para dar derecho a votar a las personas que participan activamente en la vida de esta plataforma. Compartieron sus experiencias y expresaron su preocupación por la naturaleza de su trabajo.

Pero eso ha cambiado poco. Aunque los trabajadores de la India tuvieron la oportunidad de recibir un salario por transferencia bancaria, ni Amazon ni Jeff Bezos presentaron una solicitud directamente a la campaña.

De alguna manera, comunicarse con Amazon es casi imposible. "La falta de apoyo es molesta", dice Batia. "No hay chat, no hay teléfono". La única forma de comunicarse es a través de correos electrónicos, en respuesta a los cuales llegan las respuestas estándar.

"Estoy muy perplejo por las decisiones que toman", dice Little, "y la primera de ellas es la falta de comunicación. ¿Por qué no quieren hacer esto? Es poco probable debido a la posibilidad de demandas, porque sus reglas de trabajo prohíben directamente tales cosas ".

Miland habló con abogados, pero "ninguno de ellos apoyará a un trabajador en la lucha contra Amazon", dice. Amazon se niega a comunicarse. "Ni sobre fracasos, ni sobre mejoras, ni sobre nuestras propuestas para aumentar sus ganancias, nada".

Lilly Irani, profesora de la Universidad de California en San Diego, estudia la "política cultural de los métodos de trabajo de alta tecnología". Irani participó en el estudioen 2013, durante el cual los científicos estudiaron en detalle los foros de Turkers. El estudio se realizó en un intento por comprender cómo pueden funcionar las acciones conjuntas, por ejemplo, proyectos como Dynamo, una plataforma colectiva para Turkers, y Turkopticon , que permite a los Turcos escribir reseñas de trabajo y darles calificaciones. En Turkopticon: la invisibilidad interrumpida de los trabajadores en Amazon Mechanical Turk, los autores señalaron: "Afirmamos que AMT está construyendo infraestructura sobre la base de sus empleados y ocultando su trabajo, convirtiéndolos en un recurso informático para los tecnólogos".

A pesar de las malas condiciones de trabajo, Miland y otras personas dependen de los ingresos de AMT. El estado de salud de Miland no le permite esperar un trabajo tradicional. "Traté de conseguir un trabajo en McDonald's y no me aceptaron", dice ella.

Las personas trabajan con IA

Gray, de Microsoft, cree que este tipo de empleo a pedido evolucionará gradualmente hacia sistemas humanos + IA en los que aparece una simbiosis de personas y máquinas.

Gráfico y tabla de tareas Christie Miland. Enviado: completado, pero aún no reconocido como tareas legítimas. Aprobado - pagado. Rechazado: el trabajo se completó, pero el solicitante no aceptó los resultados o no los pagó.

Ella se refiere a la aparición de asistentes virtuales, por ejemplo, Facebook M , o chatbots de soporte, por ejemplo, Amelia de IPsoft, donde las personas procesan solicitudes usando AI, o AI procesa solicitudes, y una persona toma el control en casos que la máquina no puede manejar. Con el tiempo, estos sistemas se entrenan en función de las respuestas de las personas y aumentan gradualmente el rango de solicitudes que procesan.

Cada vez hay más servicios que utilizan IA especializada para realizar tareas simples y personas para tareas más complejas. Uno de los principales centros de crowdsourcing, CrowdFlower, lanzó recientemente una plataforma de aprendizaje automático diseñada para realizar tareas que las personas resolverían previamente. La gente tiene que " concentrarse en casos más complejos y ayudar a los modelos de MO a aprender ". Este enfoque automatiza la montaña del trabajo manual, pero los pronósticos optimistas dicen que aunque el porcentaje de trabajo realizado por las personas disminuirá, el número total de trabajos no disminuirá, ya que aumentará el número de solicitudes para el uso de sistemas humanos + AI.

¿Cuánto tiempo necesitarán los coches las personas?

Pero, ¿cuánto tiempo necesitarán las personas para entrenar sistemas inteligentes? La IA ya hace frente a muchas tareas que anteriormente realizaban las personas.

En 2006, un año después del lanzamiento de AMT, el director de Amazon Jeff Bezos dijo que antes, para comprender si había una determinada persona en la foto, se necesitaba una persona, y ahora este problema puede resolverse mediante un sistema de aprendizaje profundo, redes neuronales que trabajan en empresas como Baidu, Facebook, Google y Microsoft. ¿Significa esto que las micro tareas que brindan empleo a las personas hoy, mañana se trasladarán al campo de las máquinas?

Ledonvirta no cree que se satisfaga la demanda de micro tareas relacionadas con la IA. Él predice que cuantas más tareas se puedan resolver con el aprendizaje automático, más datos necesitarán procesar las personas. “Este es un objetivo en movimiento. Hay tantas opciones para las tareas que no creo que ese trabajo termine en el futuro cercano ", dice.

Bishop cree que en el futuro cercano, la IA entrenará híbridos, tanto a través de un entrenamiento controlado bajo la guía de personas, como a través de un control incontrolado. Gray cree que la participación de las personas será necesaria durante mucho tiempo: "Además, la necesidad de personas aumentará, porque aumentará la cantidad de tareas que se automatizarán", dice. "Si tomamos ejemplos tempranos de procesamiento de lenguaje natural o reconocimiento de patrones como muestra, quedará claro que hay más que suficiente trabajo en el sistema".

El Dr. Sarvapali Ramchurn, profesor asociado en el Departamento de Electrónica e Informática de la Universidad de Southampton, utiliza un ejemplo de reconocimiento de imágenes para ilustrar la cantidad de trabajo que las personas aún necesitan hacer. “No nos hemos acercado a las limitaciones. El marcado de las imágenes aún requiere la participación humana en cualquier área en la que se recopilaron estas imágenes ".

Las fotos se pueden tomar en una cantidad tan grande de tipos de entornos, a la luz, en la sombra, parcialmente oscurecidos, que "incluso después de la clasificación de 50 millones de imágenes, solo una pequeña fracción de los objetos capturados allí se clasificarán con precisión en todos los contextos posibles", dice. Y agrega que si amplía el alcance del trabajo al reconocimiento del habla, la comprensión del lenguaje natural, el reconocimiento de las emociones y muchas otras áreas en las que se usa la inteligencia artificial, se verá que el flujo de trabajo no se agotará. Además, la sociedad está descubriendo constantemente nuevos usos para la IA. "Es probable que las demandas solo crezcan, y veremos más sistemas que combinen el trabajo de las personas y la inteligencia artificial en nuevas formas de resolver problemas reales".

Trabajo como servicio

Ya sea que se necesite gente para entrenar IA en el futuro, o no, la creciente popularidad de las plataformas tipo AMT refleja el cambio continuo en el mercado laboral.

Gray cree que así como la aceleración de las comunicaciones globales ha permitido externalizar más y más tareas comerciales, las plataformas de crowdsourcing, junto con la abundancia de personas con acceso a Internet de banda ancha, cambiarán el mercado laboral. "Pudimos dividir el trabajo a tiempo completo en partes para que diferentes personas puedan hacerlo las 24 horas en diferentes zonas horarias desde diferentes lugares", dice. "No solo estamos simplificando el trabajo o reduciendo las calificaciones requeridas para su implementación, sino dividiéndolo en módulos que pueden ser tomados por diferentes grupos de personas". Gray cree que en el futuro, esta forma de trabajar, cambiando entre microtask, será generalmente aceptada.

Dado que las plataformas en línea han aprendido mejor cómo conectar rápidamente a los clientes con artistas que tienen la experiencia necesaria para completar la tarea, el uso de las prácticas de micro-trabajo se extenderá y crecerá, dice. "Estamos viendo una industria de trabajo que se asigna, planifica, gestiona, paga y envía resultados finales a través de la API", dice Gray. "Todo se desarrolla con la velocidad de una explosión justo debajo de nuestras narices".

Ledonvirta comparte la visión de Gray de que los sistemas informáticos controlarán cada vez más la distribución de la mano de obra. "Cosas como organizar el trabajo con una computadora, usar plataformas especiales para regular las relaciones laborales están ganando popularidad", dice.

Con el creciente número de personas conectadas a Internet y la popularidad de las plataformas de crowdsourcing, los gobiernos deberían comenzar a prestar atención a cómo esto afecta la vida de las personas, dice Gray. "Todavía tenemos que entender cómo exactamente este enfoque cambiará el enfoque de la mayoría de las personas para trabajar", dice ella. “Este proceso ha estado ocurriendo durante 30 años. No le prestamos atención, porque no afectó a las personas en el poder ni a sus hijos ".

Amazon crowdsourcing: cómo medio millón de personas reciben un centavo para entrenamiento de IA