El caso Jacobellis v. Ohio de la Corte Suprema de 1964 presentó una pregunta muy subjetiva a los jueces: ¿qué es la obscenidad o la pornografía? ¿Cómo lo defines? ¿Dónde se traza la línea? En respuesta, el juez Potter Stewart nos dio la línea icónica, «Lo sé cuando lo veo».
Su respuesta ambigua funciona bien para los humanos que pueden emitir juicios sobre la marcha, pero los algoritmos que gobiernan nuestras vidas necesitan reglas mucho más concretas. Diga que marca algo como inapropiado en las redes sociales. ¿Cómo se supone que la inteligencia artificial responda a una pregunta que ni siquiera la Corte Suprema pudo precisar definitivamente?
Ahí es donde entran los humanos. Mary Gray, antropóloga y coautora del libro, «Trabajo fantasma: cómo evitar que Silicon Valley construya una nueva clase inferior global», explora el trabajo y la vida de las personas reales detrás de los procesos en línea que Internet los usuarios pueden asumir que son puramente algorítmicos. Desde analizar pruebas médicas hasta marcar publicaciones cuestionables en las redes sociales e identificar a su conductor de viaje compartido, Gray argumenta que el toque humano del “trabajo fantasma” no solo es esencial, sino que esta fuerza laboral oculta seguirá creciendo.
Principales conclusiones
- Si bien la IA puede funcionar increíblemente bien con tareas que tienen parámetros claros, como una partida de ajedrez, los humanos aún son mejores para tomar decisiones difíciles y lidiar con situaciones impredecibles. Gray comparte el ejemplo de Uber que quiere verificar las identidades de sus conductores con una selfie actual comparada con una foto en el archivo. Una máquina entrenada en reconocimiento facial puede hacer coincidir rostros de manera bastante confiable, pero no se puede comparar con un ojo humano cuando se trata de variables agregadas: una máscara o una barba nueva, por ejemplo. Los seres humanos, por lo tanto, permanecen en el centro de cosas como eliminar contenido objetable de Facebook o interpretar instrucciones especiales en su pedido de GrubHub.
- Gray sugiere que hay millones de personas haciendo este «trabajo fantasma», pero en realidad no tenemos cifras firmes. No existe un sistema de seguimiento establecido para exactamente cuántas personas hay en el campo, cuánto tiempo permanecen o cuáles son sus condiciones de trabajo. La falta de visibilidad y regulación abre la puerta a la explotación de los trabajadores, y esto es doblemente importante si se considera que Gray solo espera que este campo siga creciendo. Ella lo describe como la versión del trabajo a destajo de esta generación, donde los proyectos más grandes se dividen en tareas que se pueden distribuir en línea como trabajo por contrato, y puede ser el futuro de todos los empleos.
- Las computadoras no se han puesto al día con todo lo que los humanos quieren que hagan, y Gray no cree que alguna vez lo hagan. Cuantos más datos generamos al realizar las tareas cotidianas (búsquedas en Google y navegación en las redes sociales y pedidos en línea), más datos producimos para analizar, y la IA es esencialmente inútil sin humanos para procesar el significado detrás de la información en bruto. Por ejemplo, si busca algo en Google pero no obtiene resultados que tengan sentido, a menudo se necesita una mente humana para llegar al fondo de la desconexión. El algoritmo puede aprender de la falla y ajustar los resultados en el futuro, pero se necesita el toque humano para guiarlo.
Fuente: pri.org