Los países empobrecidos, un caldo de cultivo para el neoesclavismo en la era digital
La importancia del etiquetado de datos en el avance de la inteligencia artificial es indiscutible, ya que constituye la base con la que aprenden los algoritmos de machine learning. Este proceso, clave para identificar y diferenciar elementos en el mundo real, es realizado por personas de carne y hueso que catalogan individualmente las etiquetas. Sin embargo, la realidad detrás de este proceso es bastante cruda, debido a las condiciones laborales de los trabajadores encargados del etiquetado, especialmente en países en vías de desarrollo.
Explotación laboral en el etiquetado de datos
Las principales empresas de tecnología encontraron en países como Venezuela, Colombia, Kenia, Filipinas e India una fuente de mano de obra barata para llevar a cabo las tediosas tareas de etiquetado. La explotación laboral es común en este ámbito, ya que los trabajadores no cuentan con derechos laborales básicos como la seguridad social o indemnización. Además, muchas veces no tienen manera de reclamar pagos que no son entregados.
Plataformas de trabajo remoto y falta de regulación
El trabajo de etiquetado es ofrecido en plataformas de trabajo remoto como RemoteTasks o Amazon Mechanical Turk (AMT), donde se publican tareas que requieren inteligencia humana. Los trabajadores, en su mayoría de países en desarrollo, desconocen quiénes son sus empleadores y tienen salarios muy bajos que oscilan entre dos y tres dólares la hora. Esta situación refleja la precariedad y la falta de regulación en la era digital, donde la mano de obra es fácilmente explotable.
Condiciones laborales y abusos en el sector
En el sector del diseño gráfico, plataformas como 99Designs prometen a sus clientes diseños de alta calidad a bajos precios, a expensas de la mano de obra de sus diseñadores. En estos casos, cientos de personas pueden trabajar en un mismo proyecto, pero solo quien gane la competición es remunerado. Este tipo de condiciones laborales y abusos son comunes en el sector, lo que demuestra la necesidad de una mayor regulación y protección de los trabajadores.
La historia detrás del etiquetado de datos arroja luz sobre los desafíos y las prácticas explotadoras en la industria de la inteligencia artificial. Mientras las empresas buscan abaratar costes en el proceso, es crucial recordar la importancia de implementar medidas para garantizar un trato justo y respeto por los derechos laborales de los trabajadores involucrados en este sector clave.
