Jay se enamoró de las matemáticas en el internado después de que un profesor de física le enseñara el cálculo complejo. Siguió estudiando física y matemáticas en la universidad, con la esperanza de transmitir algún día lo que había aprendido a una nueva generación. Esa oportunidad le llegó en octubre de 2022, cuando Jay, de 25 años, respondió a una oferta de empleo en la que se buscaba un experto en matemáticas para corregir ecuaciones a través de una plataforma en línea. Pero no estaría inspirando a jóvenes matemáticos en ciernes como su antiguo yo. En su lugar, entrenaría a un sistema de inteligencia artificial (IA) que, con el tiempo, podría dejar obsoletos sus conocimientos.
Según Jay, que pidió utilizar un seudónimo para proteger su privacidad, el sistema al que iba a entrenar había sido creado por una empresa que pronto se convertirá en un nombre muy conocido: OpenAI. Su trabajo consistía en actuar como guía experto para el gran modelo lingüístico de la empresa –un sistema de aprendizaje automático que puede transmitir información en un formato conversacional, como un chatbot– mientras intentaba mejorar sus matemáticas. Desde su casa en Portugal, le decía al modelo si estaba dando los pasos correctos para resolver problemas matemáticos, añadiendo emojis con el pulgar hacia arriba o hacia abajo a las respuestas generadas por la inteligencia artificial y, a veces, escribiendo explicaciones sobre por qué la IA se había equivocado.
Jay dice que sabía que estaba entrenando algoritmos para la empresa supervisada por Sam Altman porque le invitaron a unirse al espacio de trabajo de OpenAI en Slack. Una captura de pantalla, que compartió con WIRED, muestra que formaba parte de un grupo llamado “entrenadores matemáticos”, que fue creado por el investigador de OpenAI Yuri Burda. Pero Jay no trabajaba directamente para la famosa empresa de IA. En su lugar, le pagaba una de las mayores plataformas de trabajo de datos del mundo, llamada Remotasks, filial de la startup estadounidense Scale AI, valorada en más de 7.000 millones de dólares en 2021 y que cuenta entre sus clientes con OpenAI, Meta, Microsoft y el Ejército de Estados Unidos.
Los sectores tecnológicos, financieros, alimenticios y de entretenimiento son los que ofrecen más vacantes.
Remotasks y Scale IA, los grandes reclutas
Scale AI trabaja en estrecha colaboración con sus clientes para proporcionar y curar los datos de entrenamiento que necesitan para construir los modelos de inteligencia artificial detrás de los coches autoconducidos o los grandes modelos de lenguaje. A menudo, esos datos proceden en última instancia de personas contratadas por Remotasks, que, según su sitio web, ha contratado a cientos de miles de trabajadores desde su lanzamiento en 2017. Gran parte de esa mano de obra se ha concentrado en países que ofrecen mano de obra relativamente barata, como Filipinas, donde Remotasks dice que sus reclutas en su mayoría entrenan la visión por computadora para vehículos autónomos, ayudando a los automóviles de conducción autónoma a reconocer las formas que los rodean. Pero en el último año, la empresa afirma que la geografía de los trabajadores de Remotasks se ha desplazado a Estados Unidos y Europa, en busca de personal cualificado y especialistas en idiomas para entrenar grandes modelos lingüísticos.
Jay reflexiona sobre su papel en el futuro del trabajo: “Es cierto”, dice, “estoy transmitiendo conocimientos que tengo y que la máquina no tiene”. Es consciente de que los modelos de IA aún tienen dificultades para reproducir el ingenio con el que los humanos resuelven problemas matemáticos complejos. Pero confía en que su trabajo ayude a crear una IA que le beneficie, no que le sustituya: imagina un futuro en el que pueda practicar álgebra o cálculo con un chatbot capaz de igualar su nivel. “Eso es más o menos lo que me imaginaba cuando empecé a entrenarlos”.
Willow Primack, vicepresidenta de operaciones de datos en Scale AI, afirma que Remotasks y otros están recurriendo a expertos en la materia para el trabajo de datos en respuesta al gran cambio en las aplicaciones de los sistemas de IA, ya que estos sistemas empiezan a producir conocimientos y contenidos. A medida que la industria tecnológica se ha apresurado a adoptar la IA generativa en el último año y la ha aplicado a tareas más sofisticadas, los proveedores de datos han necesitado una nueva entrada de contratistas capaces de lo que Primack llama “comprobación experta de hechos”.
Jay, que gana hasta 60 dólares por hora, se incorporó a Remotasks un mes antes de que OpenAI presentara ChatGPT al mundo. Desde entonces, la plataforma ha acelerado su búsqueda de trabajadores expertos en datos. En enero de 2024, según WIRED, la empresa publicó anuncios de empleo en los que buscaba hablantes de más de 20 idiomas europeos diferentes, así como escritores creativos, periodistas deportivos, expertos en química y físicos nucleares residenciados en Estados Unidos.
¿Por qué es importante que los entrenadores de IA sean expertos en su área?
“Abandonada a su suerte, la IA generativa puede ser propensa a la alucinación, e incluso si está siendo objetiva hay formas de mejorar las respuestas para hacerlas más completas”, afirma Primack. Los expertos son necesarios, dice, “en última instancia para producir datos que realmente muevan los límites en términos de lo que la IA es capaz de hacer”.
Remotasks todavía mantiene una “gran huella operativa” en Filipinas, dice Primack. Pero la mayoría de los nuevos contratistas expertos de la empresa están en EE.UU., dice, mientras que muchos de los puestos lingüísticos están en Europa, donde viven los hablantes nativos. Primack es menos comunicativa sobre lo que ha provocado exactamente este cambio. ¿Los clientes de Scale AI pedían más datos de expertos o la empresa intentó anticiparse a lo que necesitaría la próxima generación de IA? “Es una combinación de ambas cosas”, afirma, y explica que los trabajadores expertos entrenan datos para una multitud de clientes, no sólo para uno.
Los investigadores tienen sus propias teorías sobre lo que estas funciones de expertos implican acerca de la dirección de la industria de la IA.
Tres de cada cinco trabajadores temen perder su trabajo a causa de la IA en los siguientes diez años, de acuerdo con el reporte ‘Perspectivas de Empleo 2023’ realizado por la OCDE.
“Antes, la mayoría de las tecnologías de IA que utilizamos se entrenaban con lo que llamamos grandes conjuntos de datos basura”, afirma Milagros Miceli, que dirige el grupo de investigación de datos, sistemas algorítmicos y ética del instituto de investigación Weizenbaum de Berlín. OpenAI creó ChatGPT en parte raspando Internet y pagando a trabajadores de Kenia para que marcaran los contenidos tóxicos. Pero este tipo de raspado de datos ha provocado demandas de editores y propietarios de derechos, y muchos editores importantes bloquean ahora la recopilación de datos. Miceli afirma que pagar a expertos es una solución.
“En el último año, las empresas están creando nuevos datos para evitar este tipo de demandas corporativas por derechos de autor”, afirma Miceli. “Si contratas a un escritor para que escriba historias específicamente con el fin de formar a tu modelo, y le pagas, entonces posees los derechos de esos textos. Ya no tienes problemas de derechos de autor”.
Desde el debut de ChatGPT, un estudio tras otro ha pronosticado la disrupción en sectores habitualmente ocupados por personas con estudios universitarios en Estados Unidos y Europa, una mano de obra que hasta ahora se consideraba a salvo del cambio tecnológico. A pesar de estas preocupaciones, los salarios que se ofrecen pueden hacer que a algunas personas les resulte difícil dejar pasar trabajos de formación que pueden llevarles a la obsolescencia.
Dime dónde vives y te diré cuánto vales
La retribución de las funciones especializadas varía en función de los conocimientos. Un experto en enfermedades infecciosas puede ganar hasta 40 dólares por hora en Remotasks, según las ofertas de empleo actuales, mientras que a los historiadores se les ofrecen 32 dólares por hora. Las personas contratadas para formar algoritmos en idiomas específicos suelen cobrar menos. Un puesto de redactor en búlgaro se anunciaba por 5,64 dólares la hora, mientras que en las ofertas de empleo se indicaba que los finlandeses podían ganar casi cinco veces más, 23 dólares la hora.
A Ana, recién licenciada y residente en España, los 17 dólares por hora que Remotasks ofrecía a los redactores catalanes como ella le parecían “una barbaridad”. “Teníamos que corregir las faltas de ortografía y también mirar si la respuesta estaba demasiado centrada en EE.UU.”, dice Ana, que pide usar un seudónimo porque afirma que Remotasks le debe dinero por las reuniones a las que asistió, y no quiere que este artículo ponga en peligro sus esfuerzos por recuperarlo.
