De todas las historias sobre inteligencia artificial que han salido recientemente, una nueva de Josh Dzieza en colaboración con Nueva York Y The Verge es a partes iguales convincente y sorprendente. Explora una premisa aparentemente simple: para que los modelos de IA funcionen, necesitan recibir datos, tantos datos, cantidades de datos casi inimaginables. Introduzca «Revisores». Es decir, millones de personas en todo el mundo trabajan por salarios generalmente bajos y realizan tareas monótonas como etiquetar fotos de ropa, todo hasta que los modelos de IA se vuelvan más inteligentes. Dzieza escribe que detrás de «incluso los sistemas de IA más impresionantes hay personas: un gran número de personas que etiquetan los datos para entrenarlos y anotan los datos cuando se confunden».
En lo que él llama una «industria global en ascenso», trabajan para empresas que venden estos datos a grandes jugadores a un precio exorbitante, al tiempo que refuerzan una cultura de secreto.
De hecho, a los comentaristas generalmente se les prohíbe hablar sobre su trabajo, aunque de todos modos generalmente se les mantiene en la oscuridad sobre el panorama general. (Uno de los grandes jugadores es Scale AI, el proveedor de datos de Silicon Valley). “El resultado es que, con pocas excepciones, se sabe poco sobre la información que da forma al comportamiento de estos sistemas, y mucho menos sobre las personas que están dándole forma”. Dzieza entrevistó a veinte comentaristas de todo el mundo, incluso trabajó como una sola persona para obtener una imagen completa. En algún momento, al describir el ciclo de retroalimentación humano-máquina, ofrece esta joya alucinante: «ChatGPT parecía tan humano porque fue entrenado por una IA que simulaba humanos que calificaban una IA simulada por humanos que pretendía ser un mejor versión de una IA Fue entrenado en mecanografía humana”. (el Historia completa Vale la pena leer.)
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