Lo Sfruttamento Lavorativo nell’Addestramento di Sistemi di Intelligenza Artificiale

Etichettatura di Immagini per Veicoli a Guida Autonoma

Lavoratori in Venezuela etichettano immagini per addestrare i sistemi di riconoscimento degli oggetti utilizzati nei veicoli a guida autonoma. Vengono pagati pochi centesimi per ogni immagine classificata, senza alcuna tutela o sicurezza sul lavoro.

Classificazione di Contenuti per Moderazione

Persone in Kenya e Filippine esaminano video di TikTok per classificare le emozioni che suscitano, al fine di migliorare gli algoritmi di moderazione dei contenuti. Vengono pagate meno di 1 euro all’ora per questo lavoro stressante e potenzialmente traumatico.

Annotazione di Dati per Riconoscimento Facciale

Rifugiati siriani in Bulgaria producono dataset per sistemi di riconoscimento facciale, etichettando selfie in base a razza, genere ed età. Vengono assunti come appaltatori senza alcuna tutela, con il rischio di essere licenziati se non rispettano le regole in inglese che spesso non comprendono.

Classificazione di Transazioni Finanziarie

Lavoratori in paesi a basso reddito analizzano transazioni con carta di credito per determinarne la categoria merceologica, contribuendo a migliorare i sistemi di raccomandazione degli e-commerce. Vengono pagati pochi dollari all’ora, senza sapere a cosa serva il loro lavoro.Questi esempi mostrano come l’industria dell’intelligenza artificiale si regga sulle spalle di questi lavoratori sottopagati, spesso provenienti da comunità povere e sottosviluppate. Le aziende li assumono come appaltatori precari per evitare di offrire tutele e diritti, approfittando della loro vulnerabilità economica. Il tutto avviene nell’ombra, con poca trasparenza sui reali beneficiari di questi lavori.

L’addestramento di modelli di intelligenza artificiale (IA) presenta notevoli differenze tra i paesi in via di sviluppo e quelli occidentali, influenzate da fattori economici, sociali e tecnologici. Ecco un’analisi delle principali differenze.

Il deep learning, una branca del machine learning, ha fatto grandi progressi negli ultimi anni e ha reso possibile l’addestramento di modelli complessi con una quantità significativa di dati. Tuttavia, è importante chiarire che, sebbene i modelli di deep learning possano apprendere autonomamente dai dati, la loro efficacia e accuratezza dipendono ancora fortemente dalla qualità e dalla quantità di dati etichettati utilizzati durante la fase di addestramento. Ecco alcuni punti chiave per chiarire questa questione:

1. Necessità di Dati Etichettati

• Apprendimento Supervisionato: Molti modelli di deep learning, in particolare quelli utilizzati per compiti di classificazione e riconoscimento, richiedono dati etichettati per apprendere. Ad esempio, un modello di riconoscimento delle immagini ha bisogno di immagini etichettate per sapere cosa identificare (ad esempio, “cane”, “gatto”, “auto”).
• Qualità dei Dati: La qualità dei dati etichettati è cruciale. Se i dati non sono etichettati correttamente, il modello non sarà in grado di generalizzare correttamente e potrebbe produrre risultati errati.

2. Sfruttamento Lavorativo nel Data Labeling

• Data Labeling: Anche se il deep learning ha reso più facile l’addestramento di modelli, il data labeling rimane una parte fondamentale del processo. Questo lavoro è spesso svolto da lavoratori umani, che possono essere sottopagati e lavorare in condizioni precarie, specialmente nei paesi in via di sviluppo.
• Compiti Complessi: Anche con l’avanzamento delle tecnologie, il data labeling richiede spesso giudizi complessi e contestuali che le macchine non possono fare autonomamente. Ad esempio, la classificazione di contenuti sensibili o la comprensione delle emozioni in un video richiedono un’intelligenza umana.

3. Approcci Alternativi e Limitazioni

• Tecniche Alternative: Esistono approcci di apprendimento non supervisionato e semi-supervisionato che possono ridurre la necessità di dati etichettati. Tuttavia, questi metodi non sono sempre applicabili a tutti i tipi di problemi e possono richiedere comunque un certo livello di dati etichettati per il fine-tuning.
• Limitazioni: Anche i modelli più avanzati di deep learning, come le reti neurali generative o i modelli di linguaggio pre-addestrati, necessitano di dati di alta qualità per essere efficaci e spesso richiedono un intervento umano per la validazione e l’etichettatura.

In sintesi, sebbene il deep learning possa apprendere in modo autonomo e ridurre la dipendenza da dati etichettati in alcune situazioni, il data labeling rimane un elemento cruciale per l’addestramento efficace dei modelli. Questo processo è spesso associato a pratiche di sfruttamento lavorativo, poiché i lavoratori che svolgono queste attività possono trovarsi in condizioni di lavoro precarie e sottopagate. Pertanto, è fondamentale affrontare le questioni etiche legate al lavoro umano nell’addestramento dell’IA e garantire che i diritti dei lavoratori siano rispettati.

1. Costi della Manodopera

Paesi in Via di Sviluppo

Nei paesi in via di sviluppo, i lavoratori che si occupano di attività come l’etichettatura dei dati e la classificazione dei contenuti sono spesso pagati salari molto bassi. Ad esempio, in Kenya, i lavoratori possono guadagnare circa 1,32 dollari l’ora per compiti che richiedono un alto livello di attenzione e possono includere l’analisi di contenuti disturbanti. Questo sfruttamento consente alle aziende di ridurre i costi operativi, ma crea anche condizioni di lavoro precarie.

Paesi Occidentali

In contrapposizione, nei paesi occidentali, i salari sono generalmente più elevati, e i lavoratori tendono a godere di maggiori tutele e diritti. Tuttavia, la manodopera specializzata richiesta per il lavoro di addestramento può essere costosa, il che porta le aziende a cercare di ottimizzare i costi attraverso l’automazione e l’uso di tecnologie avanzate.

2. Condizioni di Lavoro

Paesi in Via di Sviluppo

Le condizioni di lavoro nei paesi in via di sviluppo possono essere estremamente difficili. I lavoratori sono spesso esposti a contenuti violenti o disturbanti senza adeguati supporti psicologici. Inoltre, la mancanza di contratti formali e di diritti lavorativi rende questi lavoratori vulnerabili a sfruttamento e abusi.

Paesi Occidentali

Nei paesi occidentali, sebbene ci siano sfide legate all’occupazione precaria, i lavoratori tendono a beneficiare di migliori condizioni di lavoro e di supporto psicologico. Le aziende sono più inclini a implementare politiche di benessere e a garantire un ambiente di lavoro più sicuro e rispettoso.

3. Accesso alla Tecnologia e Formazione

Paesi in Via di Sviluppo

In molte nazioni in via di sviluppo, l’accesso a tecnologie avanzate e a formazione specifica è limitato. Questo può ostacolare la capacità dei lavoratori di acquisire competenze necessarie per operare in un settore in rapida evoluzione come quello dell’IA. Le opportunità di formazione sono spesso scarse e non sempre allineate alle esigenze del mercato.

Paesi Occidentali

Al contrario, nei paesi occidentali, l’accesso a tecnologie avanzate e opportunità di formazione è generalmente migliore. Le aziende investono in programmi di formazione continua per i dipendenti, promuovendo lo sviluppo delle competenze necessarie per lavorare con modelli di IA e machine learning.

4. Impatti Etici e Regolamentazione

Paesi in Via di Sviluppo

Le questioni etiche legate all’uso dei dati e alla privacy sono spesso meno regolamentate nei paesi in via di sviluppo. Ciò può portare a pratiche di raccolta e utilizzo dei dati che non rispettano gli standard internazionali, aumentando il rischio di sfruttamento e violazione dei diritti dei lavoratori.

Paesi Occidentali

Nei paesi occidentali, esistono normative più rigorose riguardo alla protezione dei dati e ai diritti dei lavoratori. Tuttavia, anche qui ci sono preoccupazioni riguardo all’uso etico dell’IA e alla trasparenza nelle pratiche di assunzione e lavoro.

Quindi…..

Le differenze tra l’addestramento di modelli di intelligenza artificiale nei paesi in via di sviluppo e nei paesi occidentali sono significative e influenzano non solo le condizioni di lavoro, ma anche la qualità dei dati e dei modelli sviluppati. È fondamentale che le aziende e i governi lavorino insieme per garantire che l’industria dell’IA cresca in modo etico e sostenibile, proteggendo i diritti dei lavoratori e promuovendo un accesso equo alle opportunità di formazione e sviluppo.

Conclusione

Il RLHF rappresenta un passo importante nel miglioramento delle tecnologie di intelligenza artificiale, integrando il feedback umano in modo che le macchine possano apprendere non solo dai dati, ma anche dalle esperienze e dalle intuizioni umane. Tuttavia, è essenziale affrontare le problematiche legate alle condizioni di lavoro e alla trasparenza per garantire che l’evoluzione dell’IA sia etica e sostenibile.