Por mais que aprendam e realizem tarefas de forma autônoma,
tecnologias como machine learning não trabalham realmente sozinhas.
Entre os humanos que as “ajudam”, uma nova (e complexa) relação de trabalho tem sido criada.

Você certamente sabe que, quando diz para o seu celular fazer uma pesquisa ou ligação por você, está usando uma entre as muitas possibilidades da inteligência artificial (IA). Dos assistentes de voz ao reconhecimento de imagens, há uma gama crescente de ferramentas que usam tecnologias como o machine learning para executar ações.

Há um lado dessa história que você provavelmente não se deu conta que existe. Por todo o mundo, milhares de trabalhadores desempenham tarefas das quais dependem muitos desses recursos, ainda que aparentem ser independentes dos humanos. As condições de trabalho nesse meio têm trazido à tona discussões complicadas sobre aspectos como a precarização.

Complexidade

Para desempenhar funções, o machine learning (ou aprendizado de máquina) precisa de bancos de dados estruturados e interpretações humanas nas quais se basear. Tarefas como as de classificar imagens, preencher tabelas ou responder perguntas ficaram conhecidas como “microtrabalhos”. Eles não se limitam à IA, mas têm sido cada vez mais demandados com esse objetivo.

Os microtrabalhos também não estão limitados aos escritórios das gigantes de tecnologia. Em grande parte, essas ações são distribuídas entre profissionais terceirizados ou autônomos. No segundo caso, plataformas como a Mechanical Turk, da Amazon, reúnem a profissionais dispostos a trabalhar como freelancers e os conectam a empresas interessadas.

Os pagamentos são feitos por serviço e não há interferência do site na relação entre prestador e cliente. As empresas têm liberdade para definir quanto pagam pelas tarefas, e é comum que rendam alguns poucos centavos de dólares cada. Em 2018, um estudo analisou 3,8 milhões de tarefas executadas por 2,6 mil profissionais e estimou que o ganho médio é de US$ 2 por hora. Apenas 4% deles ganhavam mais que US$ 7,25/hora, o salário mínimo federal dos EUA.

Os “turkers”, como ficaram conhecidos os que trabalham em plataformas do tipo, também não estão protegidos pela maior parte das regulações e direitos trabalhistas. A natureza autônoma dos seus serviços é comparada à de motoristas ou entregadores de aplicativos como Uber e Rappi.

“O trabalho é precário, o salário é baixo e o trabalho em si pode ser perigoso. (…) E não há ninguém para os trabalhadores conversarem sobre a sua situação, porque os profissionais não têm meios de se comunicar uns com os outros pela plataforma”, diz Kristy Milland, pesquisadora da comunidade “turker”, ao DigiLabour. Ela trabalhou na Mechanical Turk por 13 anos e hoje é uma das principais vozes a discutir as condições desses profissionais.

“Nós freqüentemente treinamos algoritmos de aprendizado de máquina, e é por isso que a Amazon nos chama de ‘Inteligência Artificial Artificial’. Muitas vezes, quando uma plataforma parece fazer algo por IA, na verdade a tarefa está sendo redirecionada a trabalhadores como eu”, completa ela.

Em junho, uma reportagem do jornal britânico The Guardian também expôs uma situação semelhante fora desse ambiente. À publicação, funcionários responsáveis por atualizar bases de dados do assistente virtual do Google alegaram ser subcontratados e submetidos a regimes excessivos sem receber hora extra.

Desafios

Nos últimos anos, pesquisadores e ativistas têm se dedicado a estudar as dinâmicas de trabalho em torno de funções como os microtrabalhos. Para Mary Gray, antropóloga e pesquisadora da Microsoft, uma das conclusões é de que seria difícil encontrar uma empresa de tecnologia que não se apoia ou não se apoiou em algum momento nesse tipo de mão de obra.

“O grande paradoxo da IA ​​é que o desejo de eliminar o trabalho humano gera novas tarefas para os humanos”, escreve ela no livro Ghost Work: How to Stop Silicon Valley from Building a New Global Underclass (Trabalho Fantasma: Como impedir o Vale do Silício de criar uma nova subclasse global, em tradução livre), lançado em maio.

Nele ela aborda, além das tarefas relativas à IA, outros serviços distribuídos online — como a moderação de redes sociais e a própria produção de conteúdo. “Se você conversar com qualquer uma dessas empresas, a maioria delas acredita que essas tarefas serão automatizadas e que só precisam dessas pessoas por um tempo. Esse é o nosso problema atual e tem sido nosso problema historicamente desde a era industrial”, disse ela ao site The Verge.

No Brasil

Por aqui, as pesquisas sobre esse mercado ainda são incipientes. Por isso, um grupo de pesquisadores do Centro de Inovação da Universidade de São Paulo (USP) vem desenvolvendo uma pesquisa para mapear os “turkers” brasileiros. Por meio da própria Mechanical Turk, eles distribuíram um formulário com perguntas que abrangeram desde os tipos de trabalhos que realizam até seus níveis de satisfação pessoal.

A pesquisa foi feita com 149 brasileiros, e o grupo agora analisa os resultados. Entre as tendências que já puderam ser observadas está o crescimento do número de brasileiros presentes na plataforma. “Esse aumento está diretamente ligado ao aumento do desemprego e ao processo de ‘uberização’ do trabalho”, diz Bruno Moreschi, doutor em Artes, artista visual e um dos pesquisadores envolvidos.

Segundo ele, embora os potenciais de precarização não sejam exatamente novos e nem “causados” pela IA, as dinâmicas adotadas por essas plataformas tendem a potencializá-las em alguns aspectos. “A maioria dos trabalhos que eles fazem não tem nenhuma explicação sobre suas finalidades, o que os torna ainda mais alienados”.

Tiago Rodrigo dos Santos, professor da FAAP nas áreas de inovação, projetos e pessoas, concorda. “Dinâmicas como essa garantem um alto nível de flexibilidade e acesso a oportunidades. O lado negativo é que tendem a resultar em salários baixos, sobrecarga e isolamento. Quando você não tem uma visão global do que está fazendo, a motivação também é prejudicada”, diz ele.

Assim como Moreschi, ele acredita que as dinâmicas se devem mais às transformações sofridas pelo mercado de trabalho do que a tecnologias específicas. “Estamos em uma fase de transição em que os trabalhadores deixam os modelos de carreira lineares para se tornar suas próprias empresas. Será preciso adaptação”, diz ele.

Caberia às empresas, também, equiparar condições de trabalho e criar condições mínimas para torná-las mais amigáveis aos profissionais. “Essas questões devem ser abordadas pela sociedade de forma integrada, pois são efeitos da tecnologia de comunicação e de computação. Não são propriamente consequências do avanço da tecnologia de inteligência artificial”, diz Fábio Gagliardi Cozman, professor do Departamento de Engenharia Mecatrônica da Escola Politécnica (Poli) da USP.

Fonte: por Ana Laura Stachewski, para Época Negócios em 18.07.2019.