El futuro de la inteligencia artificial necesita maestros humanos

El futuro de la inteligencia artificial necesita maestros humanos
El futuro de la inteligencia artificial necesita maestros humanos

Cuando Katharine Rubin tiene un tiempo libre de camino a la escuela, ayuda a una gran compañía de tecnología a mejorar su inteligencia artificial (IA). Rubin, de 22 años y estudiante de contabilidad en el Colegio Baruch de la ciudad de Nueva York, es parte de una creciente fuerza de trabajo que pasa de cinco minutos a 40 horas a la semana aumentando la ‘inteligencia’ de la IA. Específicamente, Rubin y entrenan algoritmos de aprendizaje de máquina, una forma de IA que puede ser enseñada por experiencia.

Y así, Rubin pasa de 10 a 30 horas a la semana en su teléfono o computadora para evaluar los resultados de la búsqueda y respuestas de chat a través de un sitio llamado Clickworker. Sus ingresos, generalmente 10 a 14 dólares por hora, pagan su viaje a la universidad desde Nueva Jersey y parte de la despensa de su mamá. Cada tarea paga de tres a 15 centavos; “son fáciles, por lo que rápidamente se suma” señala ella.

A medida que la automatización y la IA eliminan una serie de puestos de trabajo relativamente sólidos, la necesidad de entrenar software también está creando otras oportunidades de empleo. La gente debe etiquetar colecciones masivas de datos no ordenados para que las computadoras puedan realizar tareas más complejas, como conducir automóviles y conversar. Clickworker es una de varias empresas que alimentan la necesidad de datos ordenados.

Muchas de las startups son alimentadas por ansiosos capitalistas de riesgo. Hasta ahora este año, Alegion, Scale, CloudFactory, Mighty AI y CrowdFlower han recibido alrededor de 50 millones de dólares en fondos de inversión, y Understand.ai espera recaudar varios millones este mes.

Los clientes de estas empresas son desde otras startups hasta gigantes como Alphabet, matriz de Google, Amazon.com, Apple, Facebook, IBM, Microsoft y grandes fabricantes de automóviles. Jacques Bughin, director del McKinsey Global Institute, especula que el mercado podría llegar a 5 mil millones de dólares en cinco años.

Jonathan Roosevelt, socio de Industry Ventures, que dirigió la subasta de 20 millones de dólares de CrowdFlower en junio, dice que es un escenario optimista pero factible. “Una de las cosas que nos entusiasmó es lo valioso que es para algunas compañías muy ricas”, dice.

Más allá de la contratación de trabajadores y la clasificación de datos, las empresas de formación de IA suelen crear las interfaces para etiquetar los datos, así como establecer métodos de control de calidad.

Algunos contratan a gente para solo una tarea a la vez. Alegion y Clickworker tienen cada uno aproximadamente un millón de clasificadores de datos, con la mayoría de las tareas dirigidas al aprendizaje de máquina. Daryn Nakhuda, director ejecutivo de Mighty AI, dice que su compañía intenta agregar elementos parecidos a los de un juego (con puntos, insignias y foros de discusión en línea) para hacer los trabajos más divertidos y menos fatigantes. Estos servicios pagan desde un centavo por una tarea hasta 2 mil dólares, por ejemplo para que un radiólogo etiquete una imagen médica.

En Serbia, Microwork paga un salario por hora de al menos 3 dólares, más del doble del mínimo local, a 100 personas en un área donde los empleos son escasos, y dice que pretende ampliar sus filas a mil este año. Samasource capacita y emplea a personas en África, India y Haití.

“Puedo imaginar una IA que está conectada con toda la humanidad”, dice Andy Gough, CEO de Microwork, “y siempre que necesita aprender algo, simplemente emplea a los humanos para generar los datos que necesita”. Rubin, la estudiante de Baruch, no se preocupa por posiblemente estar entrenando a su eventual reemplazo. “No importa cuál sea la profesión”, dice, “trabajaremos junto a la IA en nuestra vida cotidiana”.