Los trabajadores de Amazon Mechanical Turk: esclavos digitales o empleados flexibles

Cada mañana, cuando se despierta, Kristy Milland enciende su computadora en casa en Toronto, inicia sesión en Amazon Mechanical Turk y espera que su computadora suene.

Amazon Mechanical Turk (AMT), que ha estado en funcionamiento durante más de una década, es una plataforma en línea donde las personas pueden realizar pequeñas tareas a cambio de dinero.

Milland busca ofertas de trabajo, o "HITs", y las alertas le indican cuando se publica una lista que coincide con sus criterios. "Las alertas suenan una vez al minuto", dijo Milland. "Dejo lo que estoy haciendo para ver si es un buen HIT antes de aceptar el trabajo".

A veces se publica un grupo de HITs. "Si aparece un lote y es la hora del almuerzo, o tengo una cita con el médico, o mi perro necesita salir", dijo Milland, "dejo todo y lo hago. Estoy literalmente encadenada a mi computadora. Si de esto depende alimentar a tus hijos, no puedes irte".

Ella ha estado haciendo esto durante 11 años.

Milland es una de los más de 500,000 "Turkers", trabajadores contratados que realizan pequeñas tareas en la plataforma digital de Amazon, a la que se refieren como "mTurk". Según Panos Ipeirotis, científico de la computación y profesor de la escuela de negocios de la Universidad de Nueva York, se estima que el número de trabajadores activos, que viven en todo el mundo, oscila entre 15,000 y 20,000 al mes. Los Turkers trabajan desde unos minutos hasta 24 horas al día.

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¿Quiénes son los Turkers?

Según Ipeirotis, en octubre de 2016, los Turkers estadounidenses son principalmente mujeres. En India, son principalmente hombres. A nivel mundial, es más probable que hayan nacido entre 1980-1990. Aproximadamente el 75% son estadounidenses, alrededor del 15-20% son de India y el 10% restante es de otros países.

Los "solicitantes", las personas, empresas y organizaciones que externalizan el trabajo, establecen los precios para cada tarea y las tareas varían ampliamente. Incluyen, entre otros:

• Categorización de datos
• Etiquetado de metadatos
• Reconocimiento de caracteres
• Ingreso de datos
• Recolección de correos electrónicos
• Análisis de sentimientos
• Colocación de anuncios en videos

Por ejemplo, una tarea reciente para Milland fue transcribir el contenido de un recibo. Según Milland, la empresa que solicita ese trabajo luego venderá la información a los departamentos de marketing e investigación de empresas como Johnson & Johnson, P&G y otras. (El pago para esa tarea específica fue de tres centavos).

Los primeros días de AMT

Milland se considera una nativa digital. "Llegué a la pubertad y ya estaba en Internet", dijo. Y Milland dijo que siempre ha "ingresado" en línea, utilizando plataformas como eBay para obtener ingresos adicionales. Así que cuando encontró un artículo sobre la oportunidad de hacer trabajo en línea cuando Amazon Mechanical Turk se lanzó en 2005, pareció perfecto.

En esos primeros días, Milland lo veía como "más un experimento" que como trabajo real, dijo. Pero durante la recesión de 2008-2009, eso cambió. Milland, que había estado dirigiendo una guardería, tuvo que mudarse y perdió sus ingresos. Al mismo tiempo, su esposo perdió su trabajo. Ella comenzó a trabajar en AMT a tiempo completo. Para Milland, eso significaba 17 horas al día, siete días a la semana.

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"Comenzamos a verlo como trabajo", dijo ella. "Y realmente comenzamos a cuestionarlo como trabajo".

Rochelle LaPlante, con sede en Los Ángeles, ha estado trabajando a tiempo completo en AMT desde 2012. Al igual que Milland, LaPlante coincidió en que el trabajo es impredecible. "Nunca se sabe cuándo se publicará trabajo", dijo. "Podría ser a las 3 am. Y no hay absolutamente nada que hacer a las 9 am".

"No soy tan dedicada como algunas personas", dijo LaPlante, "porque valoro mi sueño". Otros, dijo ella, configuran alertas. "Si un solicitante publica a las 3 am, su computadora sonará, su teléfono sonará y saldrán de la cama para hacer ese trabajo. Controla por completo su día".

Ni Milland ni LaPlante experimentan un día "típico", principalmente porque generalmente se fijan una meta de cuánto dinero necesitan ganar. Durante un día normal, LaPlante puede trabajar ocho horas. "Pero son 10 minutos aquí, 20 minutos allá, todo se mezcla", dijo ella.

Entonces, ¿cuánto ganan los Turkers, en promedio? Es difícil decirlo. Pero Adrien Jabbour, en India, dijo que es un logro ganar $ 700 en 2 meses de trabajo, trabajando 4-5 horas todos los días. Milland informó que recientemente ganó $ 25 por 8 horas de trabajo y lo consideró "un buen día". Según un estudio del Pew Research Center, más de la mitad de los Turkers ganan menos del salario mínimo federal de EE. UU. de $ 7.25 por hora.

LaPlante habló sobre las difíciles decisiones que debe tomar, conciliando el trabajo y la vida. "Tengo que decidir: ¿Tomaré ese trabajo o iré a cenar con mi familia?"

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"Para las personas que viven de cheque en cheque con este tipo de cosas, al borde del desalojo", dijo, "esas decisiones son difíciles".

Turkers expertos

Para aquellos que trabajan en AMT, existe una realidad frustrante: no todos los Turkers son iguales.

El sistema de Amazon designa a ciertos trabajadores como "Nivel de Maestro". Cuando un nuevo solicitante publica un HIT, automáticamente se busca a Turkers en este nivel, lo que cuesta más para el solicitante y paga más para el trabajador.

Si no tiene esa designación, es elegible para muchos menos trabajos.

Un día laborable en marzo, dijo Milland, había 4,911 tareas disponibles en Mechanical Turk. Ella era elegible para 393 de ellas, solo el 8%.

Entonces, ¿cómo se obtiene una designación de "Nivel de Maestro"? Nadie lo sabe.

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Milland ha visto a personas no calificadas, aquellas con un bajo número de tareas completadas, calificaciones de aprobación bajas, cuentas falsas o suspensiones, obtener una designación de "Nivel de Maestro".

"No parece haber un orden o una razón", dijo ella.

Amazon no revelará sus criterios para obtener este nivel. (Newsmatic se puso en contacto con Amazon para hacer comentarios, pero después de haber aceptado inicialmente, la empresa posteriormente se negó a ser entrevistada para este artículo).

Hay varias teorías que rondan en los foros de Turkers sobre cómo llegar al "Nivel de Maestro". A veces, se publicará un lote de HITs y los que mejor rindan en ese lote obtendrán el "Nivel de Maestro". "Es cuestión de estar en el lugar correcto en el momento correcto", dijo Milland.

Aparte de la designación de Maestro, el lugar donde vives también te descalifica para ciertos trabajos. Estar fuera de EE. UU. es un obstáculo, por ejemplo, ya que muchos solicitantes restringen sus tareas solo a Estados Unidos.

Recibir pago

"No todos los Turkers son iguales", dijo LaPlante. "Algunos vienen por ingresos esenciales, y algunas personas solo lo usan como dinero de juego".

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William Little es moderador de TurkerNation, una comunidad en línea para Turkers de Ontario, Canadá. Utiliza AMT para obtener dinero extra. El objetivo de Little es ganar $ 15 al día por tres horas de trabajo. "La mayoría de las veces, puedo lograrlo", dijo, "lo cual es mejor que alguien que está empezando".

Sin embargo, el proceso de pago es un problema importante para muchos Turkers.

En este momento, solo los Turkers en EE. UU. e India reciben dinero en efectivo. Todos los demás, incluidos Milland y Little en Canadá, reciben tarjetas de regalo de Amazon.

Little viajará 45 minutos a una tienda de la frontera de EE. UU., donde puede recibir envío gratuito de Amazon, para recoger sus paquetes. También hay soluciones alternativas para aquellos que realmente necesitan el efectivo, aunque en su mayoría implican sufrir una pérdida en las ganancias. Diferentes sitios web, como purse.io, pueden convertir las tarjetas de regalo de Amazon en bitcoins, por ejemplo.

"Pones tu 'lista de deseos' en purse.io. Veo esa lista y digo 'compraré eso para Hope'. Compro ese producto y te lo envío", dijo Little. "Los bitcoins se mantienen bajo custodia. Cuando recibes el producto, yo recibo los bitcoins".

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Luego Little podría vender los bitcoins, recibir dinero en efectivo a través de PayPal y transferirlo a su banco. "Estoy perdiendo dos veces en la transacción", dijo. "No vale la pena realmente".

Otro problema es el trabajo no remunerado. Un trabajo puede ser rechazado sin explicación. Y más allá de eso, los Turkers a menudo dedican tiempo a evaluar si un trabajo es bueno. Buscar, buscar al solicitante. Cargar scripts, agregar herramientas, verificar estadísticas.

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Esclavos de la máquina

Milland y LaPlante forman parte de una fuerza laboral invisible en línea, una que está cada vez más en demanda por su papel fundamental en ayudar a entrenar máquinas inteligentes.

Los sistemas inteligentes se están utilizando gradualmente en el uso diario, a medida que la inteligencia artificial (IA) comienza a utilizarse en la sociedad. La versión estrecha de la IA de hoy alimenta desde asistentes virtuales controlados por voz, como el Alexa de Amazon y el Cortana de Microsoft, hasta los sistemas de visión por computadora que respaldan el Autopilot en los automóviles Tesla.

Estos sistemas están siendo enseñados para llevar a cabo tareas que históricamente habrían sido demasiado complejas para una computadora, tareas que van desde comprender comandos hablados hasta detectar a una persona cruzando la calle.

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Una técnica común para enseñar a los sistemas de IA a realizar estas tareas difíciles es entrenarlos usando una cantidad muy grande de ejemplos etiquetados. Estos sistemas de aprendizaje automático reciben grandes cantidades de datos, que han sido anotados para resaltar las características de interés. Estos ejemplos podrían ser fotos etiquetadas para indicar si contienen un perro o frases escritas con notas al pie para indicar si la palabra "bass" se refiere a música o a un pez.

Este proceso de enseñar a una máquina mediante ejemplos se llama aprendizaje supervisado y el papel de etiquetar estos ejemplos generalmente es realizado por Turkers y otros trabajadores en línea.

Tener como objetivo enseñar a las máquinas de una forma -uno de los desafíos actuales de la IA- ha propiciado la proliferación de pequeñas tareas similares dentro de la economía digital, como la categorización de productos, la etiquetación de imágenes y la verificación de datos.

Entrenar estos sistemas suele requerir cantidades enormes de datos, siendo necesario para algunos sistemas buscar millones de ejemplos para aprender cómo llevar a cabo una tarea de manera efectiva. Por ejemplo, ImageNet tiene más de 14 millones de imágenes categorizadas. Compilada durante dos años, fue creada por casi 50,000 personas, la mayoría de las cuales fueron reclutadas a través de Amazon Mechanical Turk, quienes revisaron, clasificaron y etiquetaron casi mil millones de imágenes candidatas.

Debido a la escala de estos conjuntos de datos, incluso cuando la etiquetación se divide entre muchos trabajadores, cada persona puede estar repitiendo esencialmente la misma acción simple cientos de veces. Es un trabajo insignificante y a menudo mentalmente agotador.

Más allá de la etiquetación, los Turkers y otros trabajadores en línea también limpian los conjuntos de datos generalmente desordenados para poder utilizarlos en el entrenamiento de sistemas de aprendizaje automático, deduplicando, completando lagunas y realizando otras tareas necesarias para sanear los datos.

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A medida que la IA se vuelve omnipresente, todas las grandes empresas de la industria tecnológica están involucrando a personas en este tipo de trabajo para apoyar sus esfuerzos de aprendizaje automático. Amazon, Apple, Facebook, Google, IBM y Microsoft, todas las principales empresas de tecnología, tienen su propia plataforma de trabajo en equipo interna o subcontratan tareas a alternativas externas, como las dos más grandes, Amazon Mechanical Turk y CrowdFlower.

Cabe destacar que estas plataformas de trabajo en equipo internas, como el Sistema Universal de Relevancia Humana (UHRS) de Microsoft o EWOK de Google, se utilizan para una cantidad considerada de trabajo. Alrededor del momento en que se lanzó UHRS, hace unos cinco años, la plataforma estaba lista para ser utilizada dentro de Bing y en varios equipos de productos de Microsoft, y orquestaba 7.5 millones de tareas por mes.

Según Mary Gray, investigadora principal de Microsoft, el UHRS de la empresa es "muy similar" a Amazon Mechanical Turk. Gray dijo que la empresa utiliza UHRS para obtener mano de obra en regiones donde "Amazon Mechanical Turk no tiene el mejor alcance" o donde el trabajo es delicado y debe llevarse a cabo en secreto.

"Todas las compañías que tienen interés en automatizar un servicio tienen acceso o utilizan algún tipo de plataforma como Amazon Mechanical Turk. De hecho, muchos de ellos utilizan Amazon Mechanical Turk", dijo.

Chris Bishop, director de laboratorio de Microsoft Research Cambridge, dijo que UHRS ofrece a Microsoft "un poco más de flexibilidad" sobre plataformas de terceros como AMT, diciendo que la firma está utilizando la IA para identificar automáticamente fortalezas y debilidades en los trabajadores en equipo, como los niveles relativos de experiencia, lo que a su vez ayuda a Microsoft a decidir si darle más o menos importancia a los resultados de los diferentes trabajadores.

Más allá de ayudar a entrenar la IA, plataformas como AMT son utilizadas por nombres reconocidos, desde eBay hasta Autodesk, para deshacerse de una variedad de trabajos rutinarios a pequeña escala, que abarcan desde el proceso ocasionalmente traumático de seleccionar imágenes y otro contenido generado por el usuario, hasta completar encuestas de marketing y académicas, la detección de entradas duplicadas y la verificación de descripciones e imágenes de productos para minoristas en línea. Amazon creó Mechanical Turk para ayudar con su gestión de inventario, categorizar imágenes y productos, escribir descripciones de sitios web, extraer nombres de correos electrónicos, traducir texto, transcribir texto de voz o imágenes, corregir ortografía, verificar ubicaciones geográficas, dar retroalimentación sobre el diseño web, dejar reseñas para productos, elegir miniaturas para videos o permitir que las empresas rastreen qué parte de un anuncio estás viendo.

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¿Cómo llegamos aquí?

La idea de que los humanos trabajen para ayudar a las máquinas a llevar a cabo tareas que de otra manera les resultaría imposible no es nueva.

Aunque la reciente explosión de IA ha magnificado la demanda de etiquetado y curación de datos, este tipo de microtareas se remonta a más de dos décadas, dijo Gray, cuando el trabajo se centraba en tratar de mejorar la revisión de ortografía y gramática en procesadores de texto como Microsoft Word.

La historia más amplia del trabajo en línea y los microtrabajos se remonta al auge de los minoristas en línea durante la burbuja de las punto com de finales de los años 90 y principios de los años 2000.

En 2001, Amazon, en busca de nuevas formas de organizar de manera más eficiente los productos en su creciente tienda y resolver problemas de inventario difíciles que estaban más allá de la capacidad de las computadoras, patentó un sistema híbrido máquina/humano.

Cuatro años más tarde, Amazon logró su objetivo de construir una plataforma digital que brinda acceso bajo demanda a la enorme cantidad de trabajo disponible en línea, con el lanzamiento de Amazon Mechanical Turk.

La capacidad de aprovechar la "inteligencia artificial artificial" de Amazon, como describe la empresa la USP de Mechanical Turk, apeló a una amplia gama de empresas, desde minoristas en línea hasta sitios pornográficos que buscaban formas asequibles de clasificar sus productos, especialmente al precio bajo por el que los Turkers realizarían microtareas.

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En 2015, un promedio de 1,278 personas u organizaciones publicaron trabajos en Amazon Mechanical Turk cada día. Si bien la cantidad de trabajo que realizan los trabajadores en equipo está aumentando, particularmente a través de sitios como CrowdFlower, la cantidad exacta sigue siendo incierta, ya que gran parte del trabajo no se registra o se subcontrata varias veces.

Y aunque más de 500,000 personas pueden estar registradas para trabajar en Amazon Mechanical Turk, según el sitio web de Amazon, estos números no revelan cómo las personas utilizan las plataformas de trabajo en equipo, ya sea como trabajo a tiempo completo o algo que las personas hacen para obtener dinero extra.

El informe del Banco Mundial, "La oportunidad global en la externalización en línea", estimó que las dos grandes plataformas de microtareas, Amazon Mechanical Turk y CrowdFlower, tuvieron ingresos brutos anuales combinados de aproximadamente $ 120 millones en 2013. El profesor Vili Lehdonvirta, profesor asociado y miembro de investigación senior de la Universidad de Oxford en el Instituto de Internet, estima que esto es alrededor del 5% al 10% del mercado global total de trabajo en equipo en línea, pero nuevamente destaca la dificultad de obtener cifras precisas que tengan en cuenta el empleo a través de plataformas en idiomas distintos al inglés a nivel mundial.

El otro costo del trabajo en línea

Más allá de la naturaleza aburrida del trabajo en línea para las personas que lo realizan, puede haber consecuencias más costosas. Puede tener un impacto grave en la salud física y mental de algunos trabajadores.

"Me levantaba, ignoraba todo lo demás", dijo Milland. "Mi familia preparaba la comida y la dejaba aquí para que pudiera comer mientras trabajaba. Comía en la computadora y no veía a mi familia. Si mi hija necesitaba ayuda con la tarea, tenía que ir a su papá. Se puso tan mal que desarrollé un quiste ganglionar en la muñeca. Tengo una lesión por esfuerzo repetitivo en el brazo, pero eso es lo que haces".

"Tuve la suerte de hacerlo en el momento álgido cuando mi esposo estaba en casa, porque él estaba desempleado", dijo Milland. "Si alguien escucha el 'ding' que indica un trabajo bien remunerado, dicen, '¡Vamos, vamos!'"

Un Turker de la India, Manish Bhatia, ha sido moderador voluntario en MTurk Forum durante casi dos años y actualmente modera dos foros.

¿Lo más extraño que le han pedido que haga? Filmarse a sí mismo acostado en una bañera con pétalos de rosa. "Eso fue muy raro", dijo. En cuanto al contenido gráfico, Bhatia también informa haber visto imágenes perturbadoras. "No se llega a saber de antemano", dijo. "Puedes optar por no hacerlo después". Pero, entonces, no se te paga por un trabajo que no completas y se pierde tiempo.

Milland reportó experiencias similares. "La gente me dice 'Oh, dios mío, trabajas en casa? Eres tan afortunada'", dijo Milland. "No puedes decirles 'Hoy etiqueté imágenes, todas eran capturas de pantalla de ISIS. Había una canasta llena de cabezas'. Eso es lo que vi hace apenas unos meses. El tipo en llamas, tuve que etiquetar ese video. Eran como 10 centavos por foto".

Milland no es la única encargada de etiquetar imágenes gráficas o grotescas.

"En el lote de YouTube de ayer", dijo LaPlante en marzo, "había muchos decapitados. Hay una casilla de verificación en la parte inferior que dice 'Contenido inapropiado' y se hace clic en 'Enviar'", dijo ella.

Este tipo de trabajo puede ser importante, ya que tiene el potencial de evitar que materiales objetables aparezcan en línea. Sin embargo, puede ser bastante traumático para las personas que lo realizan, y el pago no necesariamente coincide con el valor que proporciona a YouTube o sus usuarios.

Little dijo que a menudo tendría que etiquetar fotos o videos con contenido pornográfico. "La única vez que me opondría es si hubiera pornografía infantil", dijo Little. "Luego lo informaría al solicitante y a Amazon".

Sin embargo, en términos de violencia o mutilación, por ejemplo, es "normal ver ese tipo de cosas", dijo Little.

Una vez que se completa una tarea, es imposible saber qué sucede con el resultado. "Me pregunto, ¿alguien revisará esto? Con suerte, esto será reportado o eliminado", dijo LaPlante. "Alguien se encontró con pornografía infantil y marcó la casilla, pero ¿se investigará o se investigará? Simplemente no lo sabes".

Dado que los solicitantes usan seudónimos, nadie sabe quién solicita que se realice este trabajo. LaPlante lo llama "el salvaje oeste". Y si bien los solicitantes califican a los Turkers, no hay forma de que los Turkers califiquen o revisen a los solicitantes.

"Puedes etiquetar rostros en una multitud, pero tal vez algo se está construyendo para un propósito malicioso o algo así", dijo ella. "No sabes lo que estás haciendo exactamente, porque no hay información".

"Se le llama traumatización vicaria", dijo John Suler, profesor de psicología en la Universidad Ryder que se especializa en el comportamiento en el ciberespacio. "Lo mismo le sucede a los primeros respondedores y este es otro ejemplo. Cuando las personas ven imágenes horribles en línea, se traumatizan".

Pero no siempre somos conscientes del impacto psicológico, dijo. "Nuestra mente consciente se adormece", dijo Suler. "Pero nuestra mente inconsciente no lo hace, lo capta todo. Estamos subestimando cómo todas estas cosas que vemos en línea nos impactan a nivel subconsciente".

Los trabajadores han encontrado foros comunitarios en línea para conectar entre sí y compartir historias, compadecerse y apoyarse mutuamente. "Hay muchas preguntas sobre cosas como el pago [y] la moderación de contenido", dijo Milland.

"Es un lugar para encontrar apoyo social", dijo ella.

Cada una de las plataformas comunitarias tiene una vibra ligeramente diferente. MTurk Forum tiene una "sensación de sala de descanso". Por otro lado, Mturkgrind "parece estar más enfocado en la producción y la eficiencia y el trabajo", dijo Milland. En TurkerNation, dijo, "el enfoque parece estar en responder preguntas y ayudar a los nuevos usuarios a navegar y comprender el sistema. Son un poco más orientados a la producción".

También hay un grupo cerrado de Facebook llamado Mturk Members, con 4,436 miembros. El grupo utiliza la página para hacer preguntas, publicar ganancias y animarse mutuamente.

LaPlante y otras tres mujeres crearon MTurk Crowd, un foro de trabajadores para Turkers que les ayuda a encontrar recursos para realizar el mejor trabajo posible en la plataforma. Y hay muchos otros foros, subreddits y plataformas de organización en línea.

También hay un sitio de organización para trabajadores: WeAreDynamo.org. Es donde se inició la campaña "Estimado Jeff Bezos". Esta campaña fue un intento de humanizar a los Turkers, dar voz a las personas activamente involucradas en la plataforma, donde expresaron sus experiencias y expresaron inquietudes sobre la naturaleza de su trabajo.

Desafortunadamente, la campaña tuvo un impacto muy pequeño. Aunque los trabajadores indios pudieron recibir transferencias bancarias después de la campaña, ni Amazon ni Jeff Bezos abordaron directamente la iniciativa.

Comunicarse con Amazon es, para todos los propósitos prácticos, virtualmente imposible. "La falta de apoyo que tenemos es inquietante", dijo Bhatia. "No hay chat en vivo, no hay número de teléfono". La única forma en que un Turker puede ponerse en contacto es por correo electrónico, lo que provoca una respuesta estándar.

"Estoy completamente desconcertado por las decisiones que están tomando", dijo Little, "y la principal decisión en la que están cometiendo un error es la falta de comunicación. ¿Por qué quieren ser tan distantes? No puede ser por el riesgo de una demanda, porque los términos de servicio claramente indican 'No se permiten demandas colectivas'".

Milland habló con abogados, pero "ninguno de ellos jamás aceptaría un solo trabajador contra Amazon", dijo ella. Y Amazon todavía se niega a hablar. "Ni siquiera sobre rechazos, no sobre mejoras, no sobre cómo pensamos que podrían ganar más dinero", dijo. "Nada".

Lilly Irani, que enseña en UC San Diego, explora "la política cultural de las prácticas laborales de alta tecnología". Irani coescribió un estudio en 2013 que examinaba los foros para Turkers. El trabajo tenía como objetivo comprender cómo podrían funcionar las acciones colectivas, examinando cosas como Dynamo, la plataforma colectiva para Turkers, y Turkopticon, que permite a los Turkers revisar y calificar los trabajos disponibles. En un artículo llamado "Turkopticon: interrumpiendo la invisibilidad de los trabajadores en Amazon Mechanical Turk", los autores afirmaron: "Argumentamos que AMT se basa en la infraestructura y el ocultamiento del trabajo humano, lo que lo convierte en un recurso informático confiable para los tecnólogos".

A pesar de las malas condiciones de trabajo, personas como Milland confían en los ingresos que AMT proporciona. Y ella tiene una discapacidad que la hace dudar de sus posibilidades de ser contratada para un trabajo tradicional. "Solicité en McDonald's y no me contrataron", dijo.

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Humanos trabajando junto con IA

La creciente demanda de empleo en modo de tareas por demanda, predice Gray de Microsoft, será el crecimiento de los sistemas humanos/IA que promueven una relación simbiótica entre personas y máquinas.

Ella menciona la aparición de asistentes virtuales como Facebook M o chatbots de servicio al cliente como Amelia de IPsoft, donde los humanos manejan las consultas con la ayuda de la IA o la IA maneja las consultas y el humano interviene cuando hay un problema que la máquina no puede resolver. Con el tiempo, estos sistemas inteligentes también pueden aprender de las respuestas humanas y aumentar gradualmente la amplitud de las consultas que pueden manejar.

Los servicios que usan IA estrecha para manejar tareas más fáciles y humanos para manejar demandas más complicadas están en auge. Uno de los principales centros de trabajo en equipo, CrowdFlower, recientemente lanzó una plataforma de aprendizaje automático para automatizar ciertas tareas que antes eran realizadas por trabajadores manuales, dejando a los trabajadores humanos "centrarse en los casos más difíciles y ayudar a los modelos de aprendizaje automático". Este enfoque resulta en una cantidad significativa de trabajo manual que se automatiza, pero las previsiones más optimistas predicen que, si bien en un nivel de trabajo por trabajo la participación humana se reduce, las oportunidades de empleo en general no caerán, debido al aumento de la demanda de estos servicios conjuntos de IA y humanos.

¿Cuánto tiempo necesitarán las máquinas a las personas?

Pero, ¿por cuánto tiempo los humanos tendrán un papel en el entrenamiento de los sistemas inteligentes del mañana?

A medida que los sistemas inteligentes adquieren la capacidad de realizar tareas que antes debían ser realizadas por personas, la naturaleza del trabajo que se relega a los humanos en plataformas como AMT cambia.

En 2006, un año después de que AMT se lanzara, el CEO de Amazon, Jeff Bezos, dijo que se necesitaba a un ser humano para detectar si había una persona en una foto, una tarea que ahora puede realizar el aprendizaje profundo, redes neuronales dirigidas por empresas como Baidu, Facebook, Google y Microsoft ¿Entonces esto significa que los microtrabajos que ofrecen empleo hoy en día serán gradualmente tomados por máquinas?

Lehdonvirta del Instituto de Internet de la Universidad de Oxford ve poca perspectiva de que se satisfaga la demanda de microtareas centradas en la IA. Pronostica que a medida que el aprendizaje automático se aplique a un número cada vez mayor de tareas, habrá una cantidad cada vez mayor de datos que necesitarán ser etiquetados.

"Es un objetivo en movimiento. Hay tantas aplicaciones que no creo que nos quedemos sin ese trabajo en el corto plazo", dijo.

Bishop de Microsoft dijo que en un futuro cercano, es probable que los sistemas de IA se capaciten utilizando una combinación de aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado liderado por humanos. Gray de Microsoft cree que habrá una necesidad duradera de humanos en el proceso: "Si algo, predeciríamos que van a aumentar porque la cantidad de cosas que estamos tratando de automatizar está aumentando", dijo. "Si consideramos esos primeros casos de procesamiento de lenguaje natural y reconocimiento de imágenes como un indicador o un punto de referencia, vemos una cantidad bastante estable de trabajo en el sistema".

El Dr. Sarvapali Ramchurn, profesor asociado en el Departamento de Electrónica e Informática de la Universidad de Southampton, utiliza el ejemplo del reconocimiento de imágenes para ilustrar cuántos datos aún necesitan ser etiquetados.

"No estamos ni cerca de alcanzar un límite. La etiqueta de imágenes, a modo de ejemplo, sigue dependiendo de la etiqueta humana para cada tipo de contexto en el que se toman las imágenes", dijo.

Hay tantas configuraciones diferentes en las que se pueden capturar imágenes, como la luz, la sombra, la obstrucción, sin obstrucción, "incluso después de clasificar 50 millones de imágenes, solo muy pocas cosas en las imágenes se clasificarán con precisión en todos los contextos posibles", dijo.

Expanda esa necesidad de etiquetar datos en una multitud de contextos diferentes a habla, comprensión del lenguaje natural, reconocimiento de emociones y todas las muchas áreas en las que se aplica el aprendizaje automático, y no existe el peligro de que el trabajo se agote, dijo. Especialmente a medida que la sociedad encuentra nuevos usos para el aprendizaje automático.

"Es probable que la demanda siga creciendo y veremos más sistemas que combinan inteligencia humana y máquina de formas novedosas para abordar problemas del mundo real".

Trabajos como servicio

Ya sea que las personas necesiten o no ayudar a entrenar a la IA a largo plazo, el surgimiento de plataformas como Amazon Mechanical Turk refleja un cambio más amplio y continuo en las prácticas laborales.

Así como la aparición de conexiones de telecomunicaciones globales más rápidas a fines de los años 90 hizo posible la externalización y deslocalización de una gama mucho más amplia de roles comerciales, las plataformas en línea de trabajo en equipo y una abundancia de personas con acceso a banda ancha y una computadora en casa volverán a dar forma al mundo del trabajo, dijo Gray de Microsoft.

"Tenemos la capacidad para, para mejor y para peor, desglosar trabajos que solían ser ocupaciones a tiempo completo y convertirlos en trabajo que se puede hacer las 24 horas del día por una variedad de personas en diferentes zonas horarias y ubicaciones", dijo.

"No tanto hemos desmantelado o disminuido las tareas que realizamos, sino que las hemos convertido en módulos que diferentes grupos de personas pueden asumir".

A largo plazo, Gray ve que las personas cambian constantemente entre microtareas como una forma de trabajo mucho más común. La práctica de que el software maneje la tarea de dividir los trabajos en partes y luego asignar las microtareas resultantes a las personas a través de plataformas en línea, según sea necesario, es una progresión natural de la externalización que actualmente practican las empresas, dijo.

"Tecnológicamente estamos ahí y hemos estado allí durante la última década en algunas áreas de servicio al cliente", dijo. "Ya sea la atención al cliente a través de los centros de llamadas o los chats web en vivo en movimiento, hay alrededor del mismo porcentaje de roles manuales administrados por software en los sectores minorista, de marketing y de eventos".

A medida que estas plataformas en línea se vuelven mejores para conectar rápidamente a los empleadores con las habilidades que necesitan para tareas específicas, un atractivo clave de la práctica para las empresas hoy en día, también crecerá el uso del trabajo por micropagas, dijo.

“Vemos esta industria de trabajos que están fuenteados, programados, administrados, pagados y enviados a través de una API (interfaz de programación de aplicaciones)”, dijo Gray. "Está explotando debajo de nuestras narices".

Lehdonvirta de la Universidad de Oxford y Gray de Microsoft comparten la perspectiva de que se volverá cada vez más común que los sistemas informáticos administren el trabajo.

"Algunas de estas mismas prácticas y formas de organizar el trabajo, la mediación de la computadora, el uso de plataformas para mediar la relación laboral, este tipo de cosas parecen estar en aumento", dijo Lehdonvirta.

Ya que la conectividad en línea y las plataformas de trabajo en equipo continúan creciendo, permitiendo que los trabajos a tiempo completo se desglosen en paquetes más pequeños de trabajo por contrato, es hora de que los gobiernos comiencen a prestar atención al impacto humano de este cambio en la forma en que trabajamos, dijo Gray.

"Aún tenemos que

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