Algoritmos todavía muy ‘humanos’

Hacen dobles saltos mortales hacia atrás, bailan con ritmo, sirven cervezas en lugar de los camareros… Las proezas de los robots se multiplican. La inteligencia artificial (IA) permite que los aviones, los coches autónomos, y, tal vez pronto, los taxis voladores, eludan la intervención humana. Y los algoritmos, que están en el corazón de la IA, invaden un amplio abanico de actividades. Plataformas como Deliveroo, Bolt y similares tienen en común el control del trabajo que realizan personas autónomas en situación precaria, como recuerdan Sarah Abdelnour y Dominique Méda en Les nouveaux travailleurs des applis (o Los nuevos trabajadores de las app, en castellano). 

Máquinas más o menos inteligentes

Pero estas máquinas ¿son inteligentes hasta el punto de reemplazar al ser humano en el trabajo? El investigador Yann LeCun, autor de Quand la machine apprend (Cuando la máquina aprende), subraya que los progresos de la IA son deslumbrantes, pero relativiza su desempeño, pues este es  muy especializado. Saber perfectamente cómo se realiza una tarea determinada no significa ser eficaz en todo, explica el director del centro de investigación en inteligencia artificial de Facebook,  galardonado con el premio Turing. Las máquinas están lejos de predecir una situación, algo que sigue siendo prerrogativa de la inteligencia humana.

El ejemplo de la solución de OpenAI, una empresa cofundada por Elon Musk, capaz de redactar un trabajo de fin de estudios en menos de 20 minutos, es, ciertamente, sorprendente y puede poner en cuestión la superioridad de los robots con relación a las personas. “No obstante, hay que distinguir entre la IA débil y la IA fuerte, que se apoya en el aprendizaje profundo. Esta última, que se basa en redes de neuronas artificiales, produce resultados que los propios investigadores no alcanzan a explicarse”, señala Moustafa Zouinar, investigador en ergonomía, profesor asociado en el Centro de Investigación sobre el Trabajo y el Desarrollo. “Sin embargo, hoy, el ser humano se mantiene muy presente en el diseño y el funcionamiento de los sistemas de IA”, añade. Una multitud de “pequeñas manos” debe cocinar una cantidad ingente de datos en las máquinas para permitirles perfeccionarse.

Lejos del cliché glamuroso de los impulsores de start-ups, estos trabajadores se conectan a plataformas, a veces durante unos pocos minutos, con el fin de realizar microtareas, pagadas con unos pocos céntimos de euro. Preparan datos para entrenar al algoritmo: por ejemplo, le ayudan a reconocer un puente en una imagen, algo que la máquina no sabe hacer todavía. Verifican si todo funciona correctamente: ¿comprende bien los mensajes el asistente virtual de nuestros hogares, como OK de Google o Alexa de Amazon? 

Los peores errores

La inteligencia artificial es capaz de cometer los peores errores. Desde septiembre, en un vídeo en el que aparecían personas de raza negra, una notificación generada por el algoritmo de Facebook pedía a los internautas si deseaban ver “más vídeos de primates”. La red social pidió disculpas, pero el episodio demuestra hasta qué punto quedan progresos por hacer.

En 2019, los trabajos llevados a cabo en el marco del proyecto DIPLab (Digital Platform Labor), que reúne a investigadores deTélécom ParisTech y del Centro Nacional de Investigación Científica (CNRS en sus siglas en francés), calcularon que el número de microtrabajadores que se conectan a este tipo de plataformas en Francia ascendía a 260.000. La más conocida, Foule Factory, fue rebautizada como Wirk.io. 

Y florecen: la más grande del mundo, la australiana Appen, se reparte el mercado con otras como la americana Mighty AI, recomprada por Uber, y con la china Pactera Edge.

“Constatamos que sus necesidades son muy importantes”, explica la socióloga Paola Tubaro, de DipLab. “En África, algunos subcontratados proponen un lugar de trabajo con conexión a Internet”, añade. 

Los nuevos 'micro-trabajadores' pertenecen a las capas más pobres de la población

En América Latina, la directora de investigación del CNRS ve cómo evolucionan los perfiles de estos microtrabajadores con los avances tecnológicos: “Cuando empezamos nuestras investigaciones en Francia, en el año 2012, estos trabajadores debían marcar las fotografías con un círculo para clasificarlas por categorías. Hoy, las tareas se han vuelto relativamente sencillas: hay que reconocer la oreja de un gato y no solo la de un animal, y esta tarea requiere más etapas que llevan más tiempo, además de requerir más concentración y, a veces, incluso un tutorial para no cometer errores”.
Se vuelve menos fácil, sobre todo para las mujeres, muy presentes en estas plataformas, conectarse entre sus obligaciones con los hijos y las tareas del hogar [como se constató en la pandemia]. 

Estas plataformas, que pagan en dólares, tienen especial éxito en los países en crisis. “Para algunos técnicos, médicos o ingenieros de Venezuela se han convertido en una fuente suplementaria de ingresos”, advierte Paola Tubaro. Según los datos del estudio DipLab, en Francia la mitad de los microtrabajadores pertenecen al 30% de la población más pobre y el 22% vive bajo el umbral de pobreza. 

Riesgos psicosociales

La inteligencia artificial no es, pues, siempre garantía de ascenso social ni de mejora de condiciones laborales. En almacenes como los de Amazon, donde el guiado por voz supone el 70% de los modos en que se preparan los envíos, las órdenes de la máquina que dicta a los operadores en qué pasillo pueden recuperar un paquete son fuente de riesgos psicosociales, según constata el Instituto Nacional de Investigación y de Seguridad.

“El ser humano está, en este caso, al servicio de la máquina, bajo su control. Los peligros de intensificación del trabajo son reales”, apunta Moustafá Zouinar. Ocurre lo mismo con los sentimientos de pérdida de experiencia y de desposesión del propio trabajo, que afectan a todos los niveles de cualificación laboral. 

No se trata solo de aumentar la productividad

“Los sistemas de IA pueden ser beneficiosos con la condición de que se consideren sus consecuencias desde un punto de vista sistémico, es decir, con la condición de que se tenga en cuenta el trabajo real, de que se permita la participación de todos los actores”, prosigue este investigador. “Y de que se cite el ejemplo de colaboración entre humanos y máquinas en el diseño generativo”. 

El diseñador introduce en el programa una serie de limitaciones de materiales de construcción que le ahorran un tiempo considerable: “Es una ayuda para la toma de decisiones. Pero si se trata de utilizar estas tecnologías únicamente para aumentar la productividad, no funcionará. Soy consciente de que estos principios éticos de no sustitución del hombre por la máquina que algunas empresas plantean en los estatutos son difíciles de aplicar, pero hay que llamar la atención sobre los primeros avances producidos”.

En abril pasado, la Comisión Europea propuso nuevas reglas para el uso de una IA “digna de confianza”. Por ahora es muy humana, pero, ¿estará en la medida de operar del todo sin trabajadores? “Los algoritmos realizan progresos, pero mientras estos sistemas aprendan a partir de los datos que les vayan aportando los seres humanos, el mercado el mercado laboral no va a secarse”, opina Tubaro.

Los investigadores y los expertos nos explican que, por el contrario, es un negocio que continuará durante muchos años, un negocio que necesita ser supervisado.