Hay un pequeño secreto en torno a la inteligencia artificial: Depende de personas reales.
Desde maquilladoras en Venezuela hasta mujeres en regiones conservadoras de la India, gente de todo el mundo lleva a cabo el equivalente digital de un trabajo de bordado: haciendo círculos alrededor de autos en fotos de la calle, etiquetando imágenes y transcribiendo tramos de discursos que las computadoras no terminan de entender.
Esa información alimenta directamente algoritmos que ayudan a los autos autónomos en el tráfico y permiten que Alexa se dé cuenta sola de que quieres encender las luces. Muchas de estas tecnologías no funcionan sin cantidades cuantiosas de información catalogada por los humanos.
Se paga muy poco por estas tareas repetitivas. Pero es un trabajo que puede ofrecer salarios decentes en algunos rincones del mundo. Y que apuntala una tecnología que puede cambiar la humanidad para siempre. La Inteligencia Artificial nos llevará de un lado a otro, ejecutará instrucciones orales sin demoras y, probablemente, algún día llegue a pensar por sí misma.
Durante más de una década, Google usó gente para calificar los resultados de sus búsquedas. Más recientemente, se invirtieron decenas de millones de dólares en startups como Mighty AI y CrowdFlower, que están desarrollando software que facilita el trabajo de catalogar las fotos y otra información, incluso en teléfonos de usos múltiples.
El empresario S. «Soma» Somasegar está convencido de que puede ganar miles de millones de dólares atendiendo las necesidades los algoritmos. Su firma Madrona Venture Group invirtió mucho dinero en Mighty Al. Los humanos «van a estar al tanto de lo que sucede por mucho, mucho tiempo», señaló.
La precisión de las etiquetas puede representar la diferencia entre un vehículo autónomo que distingue entre el cielo y el costado de un camión, una distinción que no advirtió un modelo S de Tesla y que generó la primera víctima fatal de que se tenga noticias de un accidente con un automóvil autónomo en el 2016.
«No estamos creando un sistema para juegos, estamos creando un sistema que pueda salvar vidas», expresó el CEO de Mighty Al Daryn Nakhuda.
Marjorie Aguilar, una maquilladora de 31 años de Maracaibo, Venezuela, se pasa hasta seis horas al día dibujando círculos alrededor de objetos de tráfico para ayudar a entrenar los sistemas de manejo autónomo de Mighty Al.
Gana unos 50 centavos de dólar la hora, pero en un país azotado por una inflación galopante, unas pocas horas de trabajo le permiten pagar el alquiler de su vivienda en bolívares.
«No parece mucho dinero, pero para mí está bastante bien», expresó. «No te imaginas lo importante que es para mí que me paguen en dólares estadounidenses».
Aria Khrisna, de Tegal, Indonesia, de 36 años y padre de tres hijos, dice que cobra unos 100 dólares mensuales, que representan la mitad de sus ingresos, por etiquetar fotos de prendas de vestir para portales como eBay y Amazon.
Y para Shamima Khatoon, de 25 años, su trabajo de añadir carteles a autos, líneas demarcadoras de carriles y semáforos en una oficina de la compañía de etiquetado iMerit de Metiabruz, India, representa su única oportunidad de trabajar fuera de casa en su comunidad musulmana conservadora.
«Es una buena plataforma para mejorar tus aptitudes y mantener a tu familia», señala.
Los beneficios de una mayor precisión pueden ser inmediatos. En el InterContinental Hotels Group, cada llamada que responde la asistente digital Amelia le ahorra entre cinco y 10 dólares a la empresa, según el director de tecnología de la información Scot Whigham.
Si Amelia falla, el programa escucha mientras la llamada es transferida a uno de unos 60 empleados humanos. Toma nota de sus respuestas y ensaya esa técnica en la llamada siguiente, liberando a los empleados humanos para que hagan otras cosas.
Cuando una computadora no entiende lo que le dicen en la cadena de hoteles Hyatt, se envían tramos de audio a un centro de llamadas manejado con inteligencia artificial en un viejo edificio de ladrillo de Franklin, Massachusetts. Allí, mientras el cliente espera en el teléfono, «analistas de intención» transcriben todo, desde números que no fueron bien captados hasta insultos, y le indican a la computadora cómo responder.
La información es transmitida al sistema. «Y la próxima vez (que se presente una situación similar), estaremos mejor preparados para responder satisfactoriamente», dijo Robert Nagle, uno de los empleados del departamento.
Los investigadores han tratado de encontrar soluciones que no incluyan información etiquetada por humanos, sin éxito.
Trevor Darrell, de la Universidad de California con sede en Berkeley, dice que calcula que pasarán entre cinco y diez años antes de que los algoritmos de las computadoras puedan manejarse sin el aporte de etiquetas humanas. Su equipo gasta cientos de miles de dólares al año pagando a personas para que etiqueten imágenes.
