{"id":19454,"date":"2023-06-14T12:17:46","date_gmt":"2023-06-14T15:17:46","guid":{"rendered":"https:\/\/controversia.com.br\/?p=19454"},"modified":"2023-06-10T19:26:05","modified_gmt":"2023-06-10T22:26:05","slug":"o-trabalho-explorado-por-tras-da-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/controversia.com.br\/pt\/2023\/06\/14\/o-trabalho-explorado-por-tras-da-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"O trabalho explorado por tr\u00e1s da intelig\u00eancia artificial"},"content":{"rendered":"

Adrienne Williams, Milagros Miceli e Timnit Gebru<\/strong> –\u00a0O apoio \u00e0 mobiliza\u00e7\u00e3o transnacional de trabalhadores deveria estar no centro da luta por uma \u201cIA \u00e9tica\u201d.<\/p>\n

O entendimento do p\u00fablico sobre intelig\u00eancia artificial (IA) \u00e9 em grande parte moldado pela cultura\u00a0pop<\/em>\u00a0\u2014 por sucessos de bilheteria como \u201cO Exterminador\u201d e seus cen\u00e1rios catastr\u00f3ficos de m\u00e1quinas que se tornam descontroladas e destroem a humanidade. Este tipo de narrativa de IA \u00e9 tamb\u00e9m o que chama a aten\u00e7\u00e3o dos notici\u00e1rios: um engenheiro do Google\u00a0afirmando\u00a0que seu\u00a0chatbot<\/em>\u00a0era senciente estava entre as not\u00edcias mais discutidas relacionadas \u00e0 IA nos \u00faltimos meses, chegando at\u00e9 mesmo aos milh\u00f5es de telespectadores de\u00a0Stephen Colbert. Mas a ideia de m\u00e1quinas superinteligentes com sua pr\u00f3pria ag\u00eancia e poder de decis\u00e3o n\u00e3o est\u00e1 apenas longe da realidade \u2014 ela nos distrai dos riscos reais para as vidas humanas que envolvem o desenvolvimento e a implanta\u00e7\u00e3o de sistemas de IA. Enquanto o p\u00fablico \u00e9 distra\u00eddo pelo espectro de m\u00e1quinas sencientes inexistentes, um ex\u00e9rcito de trabalhadores precarizados est\u00e1 por tr\u00e1s das supostas conquistas dos sistemas de intelig\u00eancia artificial de hoje.<\/p>\n

Muitos desses sistemas s\u00e3o desenvolvidos por corpora\u00e7\u00f5es multinacionais localizadas no Vale do Sil\u00edcio, que t\u00eam consolidado o poder em uma escala que,\u00a0observa\u00a0o jornalista Gideon Lewis-Kraus, \u00e9 provavelmente sem precedentes na hist\u00f3ria humana. Eles est\u00e3o se esfor\u00e7ando para criar sistemas aut\u00f4nomos que possam um dia realizar todas as tarefas que as pessoas podem fazer e mais, sem os sal\u00e1rios, benef\u00edcios ou outros custos associados ao emprego de humanos. Enquanto esta utopia de executivos corporativos est\u00e1 longe da realidade, a marcha para tentar sua realiza\u00e7\u00e3o criou uma subclasse global, realizando o que a antrop\u00f3loga Mary L. Gray e a cientista social computacional Siddharth Suri chamam de\u00a0trabalho fantasma: o trabalho humano desvalorizado impulsionando a \u201cIA\u201d.<\/p>\n

As empresas de tecnologia que se autodenominaram \u201cbaseadas em IA\u201d dependem de trabalhadores prec\u00e1rios sob forte disciplina, como etiquetadores de dados, motoristas de entrega e moderadores de conte\u00fado.\u00a0Startups<\/em>\u00a0est\u00e3o at\u00e9 contratando pessoas para\u00a0se fazer passar por sistemas de IA\u00a0como os\u00a0chatbots<\/em>, devido \u00e0 press\u00e3o dos capitalistas de risco para incorporar a chamada IA em seus produtos. Na verdade, a empresa de capital de risco MMC Ventures, com sede em Londres, pesquisou 2.830\u00a0startups<\/em>\u00a0de IA na Uni\u00e3o Europeia e descobriu que\u00a040% delas\u00a0n\u00e3o usavam IA de forma significativa.<\/p>\n

Longe das m\u00e1quinas sofisticadas e sencientes retratadas na m\u00eddia e na cultura\u00a0pop<\/em>, os chamados sistemas de IA s\u00e3o alimentados por\u00a0milh\u00f5es\u00a0de trabalhadores mal remunerados em todo o mundo, executando tarefas repetitivas sob condi\u00e7\u00f5es prec\u00e1rias de trabalho. E ao contr\u00e1rio dos \u201cpesquisadores de IA\u201d que recebem sal\u00e1rios de seis d\u00edgitos nas corpora\u00e7\u00f5es do Vale do Sil\u00edcio, estes trabalhadores explorados s\u00e3o frequentemente recrutados a partir de popula\u00e7\u00f5es empobrecidas e recebem t\u00e3o pouco quanto\u00a0US$ 1,46\/hora\u00a0l\u00edquidos. No entanto, apesar disso, a explora\u00e7\u00e3o de m\u00e3o de obra n\u00e3o \u00e9 central para o discurso em torno do desenvolvimento \u00e9tico e da implanta\u00e7\u00e3o de sistemas de IA. Neste artigo, damos exemplos da explora\u00e7\u00e3o do trabalho que impulsiona os chamados sistemas de IA e argumentamos que apoiar os esfor\u00e7os de organiza\u00e7\u00e3o dos trabalhadores transnacionais deveria ser uma prioridade nas discuss\u00f5es relativas \u00e0 \u00e9tica da IA.<\/p>\n

Escrevemos isto como pessoas intimamente ligadas ao trabalho relacionado \u00e0 gripe avi\u00e1ria. Adrienne \u00e9 uma ex-combatente e organizadora de entregas na Amazon que experimentou os danos da vigil\u00e2ncia e das cotas pouco realistas estabelecidas pelos sistemas automatizados. Milagros \u00e9 uma pesquisadora que tem trabalhado de perto com trabalhadores de dados, especialmente com anotadores de dados na S\u00edria, Bulg\u00e1ria e Argentina. E Timnit \u00e9 uma pesquisadora que enfrentou repres\u00e1lias por descobrir e comunicar os danos dos sistemas de IA.<\/p>\n

Tratando os trabalhadores como m\u00e1quinas<\/strong><\/p>\n

Muito do que \u00e9 descrito atualmente como IA \u00e9 um sistema baseado no aprendizado estat\u00edstico de m\u00e1quinas e, mais especificamente, no aprendizado profundo atrav\u00e9s de redes neurais artificiais, uma metodologia que requer enormes quantidades de dados para \u201caprender\u201d. Mas, h\u00e1 cerca de 15 anos, antes da prolifera\u00e7\u00e3o do trabalho prec\u00e1rio, os sistemas de aprendizado profundo eram considerados meramente uma curiosidade acad\u00eamica, confinada a alguns poucos pesquisadores interessados.<\/p>\n

Em 2009, por\u00e9m, Jia Deng e seus colaboradores\u00a0lan\u00e7aram\u00a0o conjunto de dados ImageNet, o maior conjunto de dados de imagem rotulado na \u00e9poca, consistindo de imagens raspadas da Internet e rotuladas atrav\u00e9s da rec\u00e9m-introduzida plataforma\u00a0Mechanical Turk\u00a0da Amazon. A Amazon Mechanical Turk, com o lema \u201cintelig\u00eancia artificial\u201d, popularizou o fen\u00f4meno do \u201ctrabalho de multid\u00e3o\u201d: grandes volumes de trabalho demorados divididos em tarefas menores que podem ser rapidamente completadas por milh\u00f5es de pessoas em todo o mundo. Com a introdu\u00e7\u00e3o do Mechanical Turk, tarefas intrag\u00e1veis foram subitamente viabilizadas; por exemplo, a etiquetagem manual de um milh\u00e3o de imagens podia ser executada automaticamente por mil pessoas an\u00f4nimas trabalhando em paralelo, cada uma etiquetando apenas mil imagens. Al\u00e9m disso, era a um pre\u00e7o que at\u00e9 mesmo uma universidade podia pagar: os trabalhadores da multid\u00e3o eram pagos por tarefa conclu\u00edda, o que poderia equivaler a\u00a0apenas alguns centavos.<\/p>\n

O conjunto de dados ImageNet foi seguido pelo\u00a0Desafio de Reconhecimento Visual em Grande Escala ImageNet, onde pesquisadores usaram o conjunto de dados para treinar e testar modelos executando uma variedade de tarefas como reconhecimento de imagem: anotar uma imagem com o tipo de objeto na imagem, tal como uma \u00e1rvore ou um gato. Enquanto os modelos n\u00e3o baseados em aprendizagem profunda realizavam estas tarefas com a mais alta precis\u00e3o na \u00e9poca, em 2012, uma\u00a0arquitetura baseada em aprendizagem profunda\u00a0informalmente apelidada de\u00a0AlexNet\u00a0teve uma pontua\u00e7\u00e3o mais alta do que todos os outros modelos por uma ampla margem. Isto catapultou modelos baseados em aprendizagem profunda para o grande p\u00fablico, e nos trouxe at\u00e9 hoje, onde modelos que requerem muitos dados, rotulados por trabalhadores com sal\u00e1rios baixos em todo o mundo, s\u00e3o proliferados por corpora\u00e7\u00f5es multinacionais. Al\u00e9m de rotular dados raspados da Internet, alguns trabalhos t\u00eam trabalhadores que fornecem os dados em si, exigindo que eles carreguem selos, fotos de amigos e familiares ou imagens dos objetos ao seu redor.<\/p>\n

Ao contr\u00e1rio de 2009, quando a principal plataforma de trabalho era o Mechanical Turk da Amazon, atualmente h\u00e1\u00a0uma explos\u00e3o\u00a0de empresas de etiquetagem de dados. Estas empresas est\u00e3o levantando\u00a0dezenas\u00a0a\u00a0centenas\u00a0de milh\u00f5es em financiamento de capital de risco, enquanto os etiquetadores de dados foram estimados como ganhando uma m\u00e9dia de\u00a0US$ 1,77 por tarefa. As interfaces de etiquetagem de dados evolu\u00edram para tratar os funcion\u00e1rios como m\u00e1quinas, muitas vezes prescrevendo-lhes tarefas altamente repetitivas, fiscalizando seus movimentos e punindo os desvios atrav\u00e9s de ferramentas automatizadas. Hoje, longe de um desafio acad\u00eamico, as grandes corpora\u00e7\u00f5es que afirmam ser \u201cbaseadas em IA\u201d s\u00e3o alimentadas por este ex\u00e9rcito de pessoas com trabalhos prec\u00e1rios mal remunerados, tais como trabalhadores de dados, moderadores de conte\u00fado, trabalhadores de armaz\u00e9m e motoristas de entrega.<\/p>\n

Os moderadores de conte\u00fado, por exemplo, s\u00e3o respons\u00e1veis por encontrar e sinalizar conte\u00fado considerado inadequado para uma determinada plataforma. Eles n\u00e3o s\u00e3o apenas trabalhadores essenciais, sem os quais as plataformas de m\u00eddia social seriam completamente inutiliz\u00e1veis, seu trabalho de marca\u00e7\u00e3o de diferentes tipos de conte\u00fado tamb\u00e9m \u00e9 usado para treinar sistemas automatizados visando marcar textos e imagens contendo discursos de \u00f3dio, not\u00edcias falsas, viol\u00eancia ou outros tipos de conte\u00fado que violam as pol\u00edticas das plataformas. Apesar do papel crucial que os moderadores de conte\u00fado desempenham tanto para manter as comunidades on-line seguras quanto para treinar sistemas de IA, eles frequentemente\u00a0recebem sal\u00e1rios miser\u00e1veis\u00a0enquanto trabalham para gigantes tecnol\u00f3gicos e s\u00e3o for\u00e7ados a realizar tarefas traum\u00e1ticas enquanto s\u00e3o vigiados de perto.<\/p>\n

Todo assassinato, suic\u00eddio, agress\u00e3o sexual ou v\u00eddeo de abuso infantil que n\u00e3o chega a uma plataforma\u00a0foi visto e sinalizado\u00a0por um moderador de conte\u00fado ou por um sistema automatizado treinado por dados muito provavelmente fornecidos por um moderador de conte\u00fado. Os funcion\u00e1rios que executam estas tarefas sofrem de ansiedade, depress\u00e3o e transtorno de estresse p\u00f3s-traum\u00e1tico devido \u00e0 constante exposi\u00e7\u00e3o a este conte\u00fado horr\u00edvel.<\/p>\n

Al\u00e9m de experimentarem um ambiente de trabalho traum\u00e1tico com apoio mental inexistente ou insuficiente, estes trabalhadores s\u00e3o monitorados e punidos se se desviarem das tarefas repetitivas que lhes foram ordenadas. Por exemplo, os moderadores de conte\u00fado contratados no Qu\u00eania pela Sama, uma subcontratada da Meta, s\u00e3o\u00a0monitorados\u00a0atrav\u00e9s de\u00a0software<\/em>\u00a0de vigil\u00e2ncia para garantir que tomem decis\u00f5es sobre viol\u00eancia em v\u00eddeos dentro de 50 segundos, independentemente da dura\u00e7\u00e3o do v\u00eddeo ou de qu\u00e3o perturbador ele seja. Alguns moderadores de conte\u00fado\u00a0temem\u00a0que o fracasso em faz\u00ea-lo possa resultar em rescis\u00e3o ap\u00f3s algumas viola\u00e7\u00f5es. \u201cAtrav\u00e9s de sua prioriza\u00e7\u00e3o de velocidade e efici\u00eancia acima de tudo\u201d,\u00a0relatou\u00a0a revista Time Magazine, \u201cesta pol\u00edtica pode explicar porque v\u00eddeos contendo discursos de \u00f3dio e incita\u00e7\u00e3o \u00e0 viol\u00eancia permaneceram na plataforma do Facebook na Eti\u00f3pia\u201d.<\/p>\n

De modo semelhante \u00e0s plataformas de m\u00eddia social, que n\u00e3o funcionariam sem moderadores de conte\u00fado, conglomerados de com\u00e9rcio eletr\u00f4nico como a Amazon s\u00e3o postas a funcionar por ex\u00e9rcitos de trabalhadores de log\u00edstica e motoristas de entrega, entre outros. Assim como os moderadores de conte\u00fado, estes trabalhadores mant\u00eam as plataformas funcionais e fornecem dados para sistemas de IA que a Amazon pode um dia usar para substitu\u00ed-los: rob\u00f4s que estocam pacotes em armaz\u00e9ns e carros auto-descarregadores que entregam estes pacotes aos clientes. Enquanto isso, esses trabalhadores devem\u00a0realizar tarefas repetitivas\u00a0sob press\u00e3o de vigil\u00e2ncia constante \u2014 tarefas que, \u00e0s vezes, colocam suas vidas em risco e muitas vezes\u00a0resultam\u00a0em les\u00f5es m\u00fasculo-esquel\u00e9ticas graves.<\/p>\n

Os funcion\u00e1rios dos armaz\u00e9ns da Amazon s\u00e3o\u00a0rastreados\u00a0atrav\u00e9s de c\u00e2meras e seus\u00a0scanners<\/em>\u00a0de invent\u00e1rio, e seu desempenho \u00e9\u00a0mensurado\u00a0em rela\u00e7\u00e3o ao tempo que os gerentes determinam para cada tarefa com base em dados agregados de todos que trabalham na mesma instala\u00e7\u00e3o. O tempo longe de suas tarefas atribu\u00eddas \u00e9 rastreado e\u00a0usado para disciplinar os trabalhadores.<\/p>\n

Como os trabalhadores do armaz\u00e9m, os motoristas de entrega da Amazon tamb\u00e9m s\u00e3o monitorados atrav\u00e9s de sistemas de vigil\u00e2ncia automatizados: um aplicativo chamado\u00a0Mentor<\/em>\u00a0conta as pontua\u00e7\u00f5es\u00a0com base nas chamadas viola\u00e7\u00f5es. As expectativas irrealistas de tempo de entrega da Amazon levam muitos motoristas a\u00a0tomar medidas arriscadas\u00a0para garantir que entreguem o n\u00famero de pacotes que lhes foram designados para o dia. Por exemplo, o tempo que algu\u00e9m leva para apertar e desapertar o cinto de seguran\u00e7a cerca de 90-300 vezes por dia \u00e9\u00a0suficiente\u00a0para atras\u00e1-los em sua rota. Adrienne e muitos de seus colegas\u00a0afivelaram\u00a0seus cintos de seguran\u00e7a por tr\u00e1s de suas costas, de modo que os sistemas de vigil\u00e2ncia registraram que eles estavam dirigindo com o cinto de seguran\u00e7a, sem se atrasarem ao realmente dirigir de cinto.<\/p>\n

Em 2020, os motoristas da Amazon nos Estados Unidos sofreram ferimentos a uma\u00a0taxa quase 50% maior\u00a0do que seus hom\u00f3logos do United Parcel Service [maior empresa de entregas do mundo, baseada nos EUA, duramente criticada pelas m\u00e1s condi\u00e7\u00f5es de trabalho<\/em>]. Em 2021, os motoristas da Amazon se lesionaram a uma taxa de\u00a018,3 para cada 100 motoristas, quase 40% a mais do que no ano anterior. Estas condi\u00e7\u00f5es n\u00e3o s\u00e3o perigosas apenas para os motoristas de entregas \u2014\u00a0pedestres\u00a0e\u00a0passageiros de ve\u00edculos de passeio\u00a0foram mortos e\u00a0feridos\u00a0em acidentes envolvendo motoristas de entregas da Amazon. Alguns motoristas no Jap\u00e3o recentemente\u00a0demitiram-se em protesto, porque dizem que o software da Amazon os orientou por \u201crotas imposs\u00edveis\u201d, levando a \u201cexig\u00eancias irrazo\u00e1veis e longas horas\u201d. Apesar desses claros danos, por\u00e9m, a Amazon continua a tratar seus trabalhadores como m\u00e1quinas.<\/p>\n

Al\u00e9m de rastrear seus trabalhadores atrav\u00e9s de sensores e c\u00e2meras, no ano passado, a empresa exigiu que os motoristas de entregas nos EUA assinassem um formul\u00e1rio de \u201cconsentimento biom\u00e9trico\u201d, concedendo \u00e0 Amazon permiss\u00e3o para usar c\u00e2meras alimentadas por IA para monitorar os movimentos dos motoristas \u2014 supostamente para reduzir a condu\u00e7\u00e3o distra\u00edda ou o excesso de velocidade e garantir o uso do cinto de seguran\u00e7a. \u00c9 razo\u00e1vel que os trabalhadores temam que o reconhecimento facial e outros dados biom\u00e9tricos possam ser usados para aperfei\u00e7oar as ferramentas de vigil\u00e2ncia dos trabalhadores ou para treinar mais IA \u2014 que um dia poder\u00e1 substitu\u00ed-los. A formula\u00e7\u00e3o vaga nos\u00a0formul\u00e1rios\u00a0de consentimento deixa o prop\u00f3sito preciso aberto \u00e0 interpreta\u00e7\u00e3o, e os trabalhadores j\u00e1\u00a0suspeitavam\u00a0de usos indesejados de seus dados antes (embora a Amazon os negasse).<\/p>\n

A ind\u00fastria da \u201cIA\u201d funciona \u00e0s custas desses trabalhadores com baixos sal\u00e1rios, mantidos em posi\u00e7\u00f5es prec\u00e1rias, dificultando, na aus\u00eancia de organiza\u00e7\u00e3o de sindicatos, fazer recuar pr\u00e1ticas anti\u00e9ticas ou exigir melhores condi\u00e7\u00f5es de trabalho por medo de perder empregos que n\u00e3o podem se dar ao luxo de perder. As empresas se asseguram de contratar pessoas de comunidades pobres e carentes, tais como\u00a0refugiados,\u00a0pessoas encarceradas\u00a0e\u00a0outras com poucas op\u00e7\u00f5es de trabalho, muitas vezes contratando-as atrav\u00e9s de empresas terceirizadas como\u00a0empreendedores\u00a0[nos EUA n\u00e3o existe a figura do microempreendedor individual \u2014 MEI existente no Brasil<\/em>] e n\u00e3o como empregados em tempo integral. Embora mais empregadores devam contratar de grupos vulner\u00e1veis como estes, \u00e9 inaceit\u00e1vel faz\u00ea-lo de forma predat\u00f3ria, sem nenhuma prote\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

\"O<\/p>\n

Os trabalhos de etiquetagem de dados s\u00e3o frequentemente realizados longe da sede das corpora\u00e7\u00f5es multinacionais \u201cAI first\u201d no Vale do Sil\u00edcio \u2014 da Venezuela, onde os trabalhadores etiquetam os dados para os sistemas de reconhecimento de imagem em ve\u00edculos automotores, at\u00e9 a Bulg\u00e1ria, onde os refugiados s\u00edrios alimentam os sistemas de reconhecimento facial com selos etiquetados de acordo com as categorias de ra\u00e7a, sexo e idade. Estas tarefas s\u00e3o frequentemente terceirizadas para trabalhadores prec\u00e1rios em pa\u00edses como \u00cdndia, Qu\u00eania, Filipinas ou M\u00e9xico. Os trabalhadores muitas vezes n\u00e3o falam ingl\u00eas, mas recebem instru\u00e7\u00f5es em ingl\u00eas, e enfrentam rescis\u00e3o ou proibi\u00e7\u00e3o de plataformas de trabalho em massa se n\u00e3o entenderem completamente as regras.<\/p>\n

Estas corpora\u00e7\u00f5es sabem que o aumento do poder dos trabalhadores abrandaria sua marcha em dire\u00e7\u00e3o \u00e0 prolifera\u00e7\u00e3o de sistemas \u201cIA\u201d que exigem grandes quantidades de dados, implantados sem estudar e mitigar adequadamente seus danos. Falar de m\u00e1quinas sencientes s\u00f3 nos distrai de responsabiliz\u00e1-las pelas pr\u00e1ticas trabalhistas exploradoras que alimentam a ind\u00fastria da \u201cintelig\u00eancia artificial\u201d.<\/p>\n

Uma Prioridade Urgente para a \u00c9tica da IA<\/strong><\/p>\n

Enquanto os pesquisadores em IA \u00e9tica, IA para o bem social, ou IA centrada no ser humano t\u00eam se concentrado principalmente em \u201cremover os vieses\u201d de dados e na promo\u00e7\u00e3o da transpar\u00eancia e equidade de modelos, aqui argumentamos que parar a explora\u00e7\u00e3o de m\u00e3o de obra na ind\u00fastria de IA deveria estar no centro de tais iniciativas. Se as corpora\u00e7\u00f5es n\u00e3o puderem explorar m\u00e3o de obra do Qu\u00eania a partir dos EUA, por exemplo, n\u00e3o poder\u00e3o proliferar tecnologias nocivas t\u00e3o rapidamente \u2014 seus c\u00e1lculos de mercado simplesmente as dissuadir\u00e3o de faz\u00ea-lo.<\/p>\n

Assim, defendemos o financiamento de pesquisas e iniciativas p\u00fablicas que visem descobrir quest\u00f5es na interse\u00e7\u00e3o de trabalho e sistemas de IA. Os pesquisadores de \u00e9tica da IA devem analisar os sistemas de IA nocivos como causas e consequ\u00eancias de condi\u00e7\u00f5es de trabalho injustas na ind\u00fastria. Pesquisadores e t\u00e9cnicos de AI devem refletir sobre o uso que fazem do trabalho em multid\u00e3o para fazer avan\u00e7ar suas pr\u00f3prias carreiras, enquanto os trabalhadores permanecem em condi\u00e7\u00f5es prec\u00e1rias. Em vez disso, a comunidade da IA \u00e9tica deveria trabalhar em iniciativas que\u00a0transfiram o poder\u00a0para as m\u00e3os dos trabalhadores. Exemplos incluem a co-cria\u00e7\u00e3o de agendas de pesquisa com os trabalhadores com base em suas necessidades, o apoio aos esfor\u00e7os de organiza\u00e7\u00e3o transnacional de trabalhadores e garantias de que os resultados da pesquisa sejam facilmente acessados pelos trabalhadores, em vez de confinados a publica\u00e7\u00f5es acad\u00eamicas. A\u00a0plataforma Turkopticon\u00a0criada por Lilly Irani e M. Six Silberman, \u201cum sistema ativista que permite aos trabalhadores divulgar e avaliar suas rela\u00e7\u00f5es com os empregadores\u201d, \u00e9 um grande exemplo disso.<\/p>\n

Jornalistas, artistas e cientistas podem ajudar desenhando claramente a conex\u00e3o entre explora\u00e7\u00e3o de m\u00e3o de obra e produtos nocivos de IA em nossa vida di\u00e1ria, promovendo a solidariedade e o apoio aos trabalhadores de shows e outras popula\u00e7\u00f5es de trabalhadores vulner\u00e1veis. Jornalistas e comentaristas podem mostrar ao grande p\u00fablico por que deveriam se importar com o\u00a0anotador de dados na S\u00edria\u00a0ou com o motorista de entregas hipermonitorado da Amazon nos Estados Unidos. A culpa funciona em certas circunst\u00e2ncias e, para as corpora\u00e7\u00f5es, um \u201cque vergonha\u201d por parte do p\u00fablico pode, \u00e0s vezes, igualar uma\u00a0perda de receita\u00a0e ajudar a mover a b\u00fassola rumo \u00e0 responsabilidade.<\/p>\n

O apoio \u00e0 organiza\u00e7\u00e3o dos trabalhadores transnacionais deve estar no centro da luta pela \u201cIA \u00e9tica\u201d. Enquanto cada local de trabalho e contexto geogr\u00e1fico tem suas pr\u00f3prias idiossincrasias, saber como trabalhadores de outros locais contornaram quest\u00f5es similares pode servir de inspira\u00e7\u00e3o para os esfor\u00e7os de organiza\u00e7\u00e3o local e sindicaliza\u00e7\u00e3o. Por exemplo, os rotuladores de dados na Argentina poderiam aprender com os recentes\u00a0esfor\u00e7os de sindicaliza\u00e7\u00e3o\u00a0dos moderadores de conte\u00fado no Qu\u00eania, ou dos trabalhadores da Amazon Mechanical Turk que se\u00a0organizam\u00a0nos EUA, e vice-versa. Al\u00e9m disso, os trabalhadores sindicalizados em uma localidade geogr\u00e1fica podem defender seus pares mais prec\u00e1rios em outra, como no caso do\u00a0Sindicato dos Trabalhadores da Alphabet\u00a0[empresa controladora da Google, Youtube e outros<\/em>], que inclui tanto os empregados mais bem pagos no Vale do Sil\u00edcio quanto os terceirizados de baixo sal\u00e1rio em zonas mais rurais.<\/p>\n

Este tipo de solidariedade entre trabalhadores de tecnologia altamente remunerados e seus hom\u00f3logos com sal\u00e1rios mais baixos \u2014 que os superam em grande n\u00famero \u2014 \u00e9 o pesadelo de um CEO de tecnologia. Embora as empresas muitas vezes tratem seus trabalhadores de baixa renda como descart\u00e1veis, elas hesitam mais em perder seus funcion\u00e1rios de alta renda que podem rapidamente arranjar empregos com concorrentes. Assim, os funcion\u00e1rios de alta remunera\u00e7\u00e3o podem ter uma r\u00e9dea muito mais longa ao se organizarem, sindicalizarem e expressarem sua decep\u00e7\u00e3o com a cultura e as pol\u00edticas da empresa. Eles podem usar esta maior seguran\u00e7a para promover a defesa de direitos trabalhistas\u00a0com<\/em>\u00a0seus colegas de baixa remunera\u00e7\u00e3o que trabalham em armaz\u00e9ns, entregando pacotes ou etiquetando dados. Como resultado, as corpora\u00e7\u00f5es parecem usar todas as ferramentas \u00e0 sua disposi\u00e7\u00e3o para isolar estes grupos uns dos outros.<\/p>\n

Emily Cunningham e Maren Costa criaram o tipo de solidariedade entre os trabalhadores que assusta os CEOs tecnol\u00f3gicos. Ambas trabalharam como projetistas de experi\u00eancia de usu\u00e1rio na sede da Amazon em Seattle, cumulativamente, por 21 anos. Junto com outros trabalhadores corporativos da Amazon, elas co-fundaram a\u00a0Amazon Employees for Climate Justice (AECJ). Em 2019, mais de 8.700 trabalhadores da Amazon assinaram publicamente seus nomes em uma carta aberta endere\u00e7ada a Jeff Bezos e \u00e0 diretoria da empresa, exigindo lideran\u00e7a clim\u00e1tica e passos concretos que a empresa precisava implementar para estar alinhada com a ci\u00eancia clim\u00e1tica e proteger os trabalhadores. Mais tarde naquele ano, a AECJ organizou a primeira caminhada dos trabalhadores da empresa na hist\u00f3ria da Amazon. O grupo diz que mais de 3.000 trabalhadores da Amazon caminharam pelo mundo em solidariedade a uma Greve Clim\u00e1tica Global liderada por jovens.<\/p>\n

A Amazon respondeu anunciando seu\u00a0Compromisso Clim\u00e1tico, um compromisso para alcan\u00e7ar carbono zero l\u00edquido at\u00e9 2040 \u2014 10 anos antes do Acordo Clim\u00e1tico de Paris. Cunningham e Costa dizem que ambas sofreram medidas disciplinares e foram\u00a0amea\u00e7adas de demiss\u00e3o\u00a0ap\u00f3s a greve clim\u00e1tica \u2014 mas s\u00f3 quando a AECJ organizou a\u00e7\u00f5es de solidariedade com os trabalhadores com baixos sal\u00e1rios \u00e9 que elas foram realmente demitidas. Horas depois que outro membro da AECJ enviou um calend\u00e1rio convidando os trabalhadores da empresa a ouvir um painel de trabalhadores de armaz\u00e9m discutindo as condi\u00e7\u00f5es de trabalho desastrosas que estavam enfrentando no in\u00edcio da pandemia, a Amazon demitiu Costa e Cunningham. O\u00a0National Labor Relations Board<\/em>\u00a0[ag\u00eancia estadunidense que tem atribui\u00e7\u00f5es similares ao Minist\u00e9rio P\u00fablico do Trabalho no Brasil<\/em>] descobriu que suas demiss\u00f5es haviam sido\u00a0ilegais, e a empresa mais tarde fez um acordo com ambas as mulheres por valores n\u00e3o revelados. Este caso ilustra quais s\u00e3o os temores dos executivos: a solidariedade inflex\u00edvel dos funcion\u00e1rios de alta renda que veem os funcion\u00e1rios de baixa renda como seus camaradas.<\/p>\n

Sob esta \u00f3tica, apelamos aos pesquisadores e jornalistas para que tamb\u00e9m enfoquem as contribui\u00e7\u00f5es dos trabalhadores de baixa renda no funcionamento do motor da \u201cIA\u201d e parem de enganar o p\u00fablico com narrativas de m\u00e1quinas totalmente aut\u00f4nomas com uma ag\u00eancia de tipo humano. Essas m\u00e1quinas s\u00e3o constru\u00eddas por ex\u00e9rcitos de trabalhadores mal remunerados em todo o mundo. Com um entendimento claro da explora\u00e7\u00e3o da m\u00e3o-de-obra por tr\u00e1s da atual prolifera\u00e7\u00e3o de sistemas nocivos de IA, o p\u00fablico pode defender prote\u00e7\u00f5es trabalhistas mais fortes e consequ\u00eancias reais para as entidades que as infringem.<\/p>\n

Fonte da mat\u00e9ria: O trabalho explorado por tr\u00e1s da intelig\u00eancia artificial | Passa Palavra – https:\/\/passapalavra.info\/2023\/05\/148371\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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