- Cristóbal Reyes dijo que la tecnología es un producto social
- Aunque se piensa que desplaza a los seres humanos, puede utilizarse para fortalecerlos, recalcó Saiph Savage
La inteligencia artificial (IA) reproduce y amplifica las desigualdades que históricamente han caracterizado al capitalismo, y también replica la división internacional del trabajo que ha identificado a ese sistema económico, afirmó el doctorante del Posgrado en Estudios Latinoamericanos de la UNAM, Cristóbal Reyes.
La tecnología es un producto social y una compensación de determinadas relaciones, por ello la IA podría atender al bienestar colectivo, estar al servicio de los trabajadores en vez de permanecer al servicio exclusivo del interés privado para la apropiación de ganancias del gran capital corporativo, agregó.
Al participar en la conferencia a distancia “Empoderando a los trabajadores invisibles en el ecosistema de la inteligencia artificial”, el universitario precisó que su uso requiere de entrenamiento, el cual es proporcionado por expertos humanos que etiquetan los datos de esa herramienta.
Solo por medio de ese proceso se reconocen patrones en imágenes o textos, y se realizan predicciones que hacen que esa tecnología funcione; por ejemplo, el etiquetado para el funcionamiento de los vehículos autónomos.
En tanto, Saiph Savage, quien dirige el Laboratorio de Inteligencia Artificial Cívica de la Northeastern University de Estados Unidos, refirió: aun cuando se considera que esa ciencia aplicada desplaza a las personas, puede utilizarse para empoderarlas, en particular a los obreros de plataformas digitales o de la economía colaborativa.
Es decir, a aquellas que prestan sus servicios de manera subordinada, con recursos propios o proporcionados por una persona física o moral, a través de plataformas tecnológicas como Uber, que conecta a pasajeros (clientes) con los conductores (trabajadores).
Mencionó que esos empleos han aumentado en Estados Unidos, donde se espera que para 2027 al menos 60 por ciento de su población participe en ocupaciones digitales mediadas por plataformas.
“Debemos considerar que los trabajos digitales están llenos de algoritmos, datos y cuestiones relacionadas con la inteligencia artificial, ejemplo de ello es Uber en la que la aplicación utiliza esa tecnología para decidir qué conductor le asignará a un cliente, y en este proceso la plataforma aprende, en tiempo real, cómo le va a cierto conductor”, es decir sus ganancias y tiempos laborados no pagados, entre otros aspectos.
Saiph Savage explicó que en esas plataformas los obreros digitales laboran constantemente con datos masivos y algoritmos de IA, aunque esta tecnología se ha utilizado, principalmente, para beneficio de la empresa, mientras que el bienestar de ellos es secundario. Parte del problema de las plataformas es que “funcionan como cajas negras”.
Ello significa que no contamos con detalles de los problemas que pueden enfrentar los obreros. Por ejemplo, desconocemos con exactitud cuántos de Rappi han sido atropellados, y el número de asaltos que han enfrentado los conductores de Uber.
O bien, si estos problemas son sistemáticos; carecemos de esos datos porque las plataformas no son transparentes, pero tampoco tenemos información sobre lo que ocurre dentro de estas tecnologías que, con facilidad, pueden manipular a los obreros y hacer que se muevan en la dirección que quiere, resaltó.
Debido a que la plataforma tiene más poder que los trabajadores y dispone de más información que ellos, se requería un sistema que los empoderará.
Por ello, la investigadora propuso el acceso de las personas a sus propios datos mediante interfaces inteligentes, “crear sistemas para que cuenten con información que les permita saber qué está pasando en la plataforma digital, incluso conocer cuánto están ganando o perdiendo, para que deje de ser una ‘caja negra’ y haya transparencia”.
De esa manera estarían en posibilidad de visualizar los problemas a los que se enfrentan, lo que les ayudaría a comprenderlos, crear y ejecutar soluciones, subrayó.
“Me pregunté cómo crear tecnología de autovigilancia para ellos, considerando que no son expertos en datos. En ese sentido, mi investigación conecta con lo que se denomina interacción humana-computadora”, puntualizó Saiph Savage.
FUENTE: UNAM
