Milhões de trabalhadores estão treinando modelos de IA por apenas alguns centavos
Milhões de trabalhadores treinam modelos de inteligência artificial por poucos centavos
Em 2016, Oskarina Fuentes recebeu uma dica de um amigo que parecia bom demais para ser verdade. Sua vida na Venezuela tinha se tornado uma luta: a inflação atingiu 800 por cento sob o presidente Nicolás Maduro, e a Fuentes, de 26 anos, não tinha um emprego estável e estava conciliando vários bicos para sobreviver.
Seu amigo falou sobre a Appen, uma empresa australiana de serviços de dados que estava procurando trabalhadores para marcar dados de treinamento para algoritmos de inteligência artificial. A maioria dos usuários da Internet já fez algum tipo de rotulagem de dados: identificar imagens de semáforos e ônibus para captchas online. Mas os algoritmos que impulsionam novos bots capazes de passar em exames legais, criar imagens fantásticas em segundos ou remover conteúdo prejudicial nas mídias sociais são treinados em conjuntos de dados – imagens, vídeo e texto – rotulados por trabalhadores da economia gig em alguns dos mercados de trabalho mais baratos do mundo.
Os clientes da Appen incluem Amazon, Facebook, Google e Microsoft, e os 1 milhão de colaboradores da empresa são apenas uma parte de uma vasta e oculta indústria. O mercado global de coleta e rotulagem de dados foi avaliado em US $ 2,22 bilhões em 2022 e espera-se que cresça para US $ 17,1 bilhões até 2030, de acordo com a empresa de consultoria Grand View Research. À medida que a Venezuela mergulhava em uma catástrofe econômica, muitos venezuelanos com diploma universitário, como Fuentes e seus amigos, se juntaram a plataformas de crowdsourcing como a Appen.
Por um tempo, foi uma tábua de salvação: a Appen significava que Fuentes podia trabalhar em casa a qualquer hora do dia. Mas então os apagões começaram – a energia cortava por dias seguidos. No escuro, Fuentes não conseguia pegar tarefas. “Não aguentei mais”, diz ela, falando em espanhol. “Na Venezuela, você não vive, você sobrevive.” Fuentes e sua família migraram para a Colômbia. Hoje ela compartilha um apartamento com sua mãe, sua avó, seus tios e seu cachorro na região de Antioquia.
Ainda hoje, a Appen é sua única fonte de renda. O pagamento varia de 2,2 centavos a 50 centavos por tarefa, diz Fuentes. Normalmente, uma hora e meia de trabalho renderá US $ 1. Quando há tarefas suficientes para trabalhar uma semana inteira, ela ganha aproximadamente US $ 280 por mês, quase atingindo o salário mínimo da Colômbia de US $ 285. Mas preencher uma semana com tarefas é raro, ela diz. Os dias parados, que se tornaram cada vez mais comuns, rendem no máximo de US $ 1 a US $ 2. Fuentes trabalha em um laptop da sua cama, grudada ao seu computador por mais de 18 horas por dia para pegar as melhores tarefas que podem chegar a qualquer momento. Com clientes internacionais da Appen, os dias começam quando as tarefas são disponibilizadas, o que pode significar início às 2 da manhã.
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É um padrão que se repete em todo o mundo em desenvolvimento. Identificar pontos quentes em áreas como África Oriental, Venezuela, Índia, Filipinas e até acampamentos de refugiados em campos no Quênia e nos campos de Shatila, no Líbano, oferecem mão de obra barata. Os trabalhadores pegam microtarefas por alguns centavos em plataformas como Appen, Clickworker e Scale AI, ou assinam contratos de curto prazo em centros de dados físicos, como o escritório do Sama, com 3.000 pessoas, em Nairóbi, Quênia, que foi objeto de uma investigação da Time sobre exploração de moderadores de conteúdo. O boom da IA nesses lugares não é uma coincidência, diz Florian Schmidt, autor de Mercados de Trabalho Digitais na Economia de Plataformas. “A indústria pode se mover facilmente para onde os salários são mais baixos”, diz ele, e pode fazê-lo muito mais rápido do que, por exemplo, os fabricantes de têxteis.
Alguns especialistas veem plataformas como a Appen como uma nova forma de colonialismo de dados, diz Saiph Savage, diretora do Civic AI Lab da Universidade Northeastern. “Trabalhadores na América Latina estão rotulando imagens, e essas imagens rotuladas alimentarão a IA que será usada no Norte Global”, diz ela. “Embora possa estar criando novos tipos de empregos, não está totalmente claro o quão satisfatórios esses empregos são para os trabalhadores na região.” Devido aos objetivos em constante mudança da IA, os trabalhadores estão em uma corrida constante contra a tecnologia, diz Schmidt. “Uma força de trabalho é treinada para colocar caixas delimitadoras em carros de forma tridimensional com muita precisão, e de repente é preciso descobrir se um modelo de linguagem grande deu uma resposta apropriada”, diz ele, referindo-se à mudança da indústria de carros autônomos para chatbots. Assim, as habilidades de rotulagem de nicho têm uma “meia-vida muito curta”.
“Do ponto de vista dos clientes, a invisibilidade dos trabalhadores na microtarefa não é um problema, mas uma característica”, diz Schmidt. Economicamente, devido ao pequeno tamanho das tarefas, é mais viável lidar com prestadores de serviços como uma multidão em vez de indivíduos. Isso cria uma indústria de trabalho irregular, sem resolução cara a cara para disputas se, por exemplo, um cliente considerar suas respostas imprecisas ou se os salários forem retidos.
Os trabalhadores com quem a ENBLE falou dizem que não são as baixas taxas, mas sim a forma como as plataformas os remuneram que é o problema chave. “Não gosto da incerteza de não saber quando surgirá uma tarefa, pois nos obriga a ficar perto do computador o dia todo”, diz Fuentes, que gostaria de receber uma compensação adicional pelo tempo passado esperando em frente à sua tela. Mutmain, 18 anos, do Paquistão, que pediu para não usar seu sobrenome, ecoa isso. Ele diz que entrou para a Appen aos 15 anos, usando o ID de um membro da família, e trabalha das 8h às 18h, e outro turno das 2h às 6h. “Preciso estar nessas plataformas o tempo todo, para não perder trabalho”, diz ele, mas tem dificuldade em ganhar mais de $50 por mês.
Ele é compensado apenas pelo tempo gasto inserindo detalhes na plataforma, o que subestima seu trabalho, diz ele. Por exemplo, uma tarefa relacionada às redes sociais pode pagar um ou dois dólares por hora, mas a taxa não leva em conta o tempo adicional necessário para pesquisa na internet, diz ele. “É preciso trabalhar cinco ou seis horas para completar o que equivale a uma hora de trabalho em tempo real, tudo isso para ganhar $2”, diz ele. “Na minha opinião, isso é escravidão digital”. Um porta-voz da Appen disse que a empresa está trabalhando para reduzir o tempo gasto em busca de tarefas, mas a plataforma deve encontrar um “equilíbrio cuidadoso” entre fornecer aos clientes tarefas concluídas rapidamente e aos colaboradores um fluxo de trabalho consistente.
Fuentes agora está em um grupo de chat do Telegram com outros trabalhadores venezuelanos da Appen, onde compartilham conselhos e desabafam suas queixas – sua versão de um canal Slack ou bate-papo de escritório. Depois de sete anos completando tarefas na Appen, Fuentes diz que ela e seus colegas gostariam de ser considerados funcionários das empresas de tecnologia para as quais treinam algoritmos. Mas na corrida rumo ao fundo do poço da rotulagem de IA, contratos de longo prazo com benefícios não estão no horizonte. Enquanto isso, ela gostaria de ver a indústria sindicalizada. “Gostaria que nos considerassem não apenas como ferramentas de trabalho que podem ser descartadas quando não somos mais úteis, mas como seres humanos que os ajudam em seu avanço tecnológico”, diz ela.
Esta história aparece na edição de novembro/dezembro de 2023 da ENBLE UK.
