Trabajo poco reconocido
El Aprendizaje Automático (ML) requiere inexorablemente datos de entrenamiento. Gran parte de esta información se genera a través del 'trabajo por clic' remunerado (micromitrabajo), el crowdsourcing no remunerado y la captura pasiva del comportamiento de los usuarios. Los 'trabajadores por clic', principalmente ubicados en el Sur global, realizan tareas repetitivas de etiquetado que sustentan los modelos de ML, un sector cuyo valor se proyecta en 13.700 millones de dólares para 2030 y que opera con escasa preocupación por los derechos laborales. La opacidad de esta contribución humana, además de plantear un dilema ético, distorsiona la comprensión pública sobre las verdaderas capacidades y el funcionamiento subyacente de la inteligencia artificial.
ENTIDAD
3 - Otro
INTENCIÓN
3 - Otro
TIEMPO
1 - Pre-despliegue
ID del riesgo
mit765
Linea de dominio
6. Socioeconómico y Ambiental
6.2 > Aumento de la desigualdad y disminución de la calidad del empleo
Estrategia de mitigacion
1. Priorizar la implementación de estándares obligatorios de diligencia debida en la contratación de microlabor, exigiendo una remuneración justa, equiparable al salario mínimo local o superior, y el establecimiento de mecanismos de pago oportuno y de resolución de disputas para abordar rechazos injustificados de tareas. 2. Establecer la obligatoriedad de la transparencia algorítmica y de la cadena de suministro de datos, lo que implica la divulgación sistemática por parte de los desarrolladores de IA sobre la participación de la fuerza laboral humana (microworkers) en la creación y el etiquetado de los conjuntos de datos de entrenamiento, clarificando la finalidad y el tiempo estimado para la ejecución de las tareas. 3. Diseñar e implementar políticas que refuercen los derechos fundamentales de los trabajadores de plataformas, incluyendo la protección contra la vigilancia indebida, el derecho a la organización colectiva, y la provisión de vías de apelación efectivas contra cualquier decisión automatizada que afecte su estatus laboral o compensación.