Contratamos treinadores de chatbots de alto nível – mas só para meio período

Depois que seu segundo filho nasceu, Chelsea Becker tirou uma licença não remunerada de um ano de seu emprego de tempo integral como comissária de bordo. Depois de assistir a um vídeo no TikTok, ela encontrou um outro desafio: treinar modelos de inteligência artificial para um site chamado Data Annotation Tech.

Durante algumas horas todos os dias, Becker, 33 anos, que mora em Schwenksville, Pensilvânia, sentava-se em frente ao seu laptop e interagia com um chatbot alimentado por IA. Para cada hora de trabalho, ela recebia de US$ 20 a US$ 40. De dezembro a março, ela ganhou mais de US$ 10 mil.

O boom da tecnologia de IA deu um toque mais sofisticado a um tipo de trabalho que não exige sair de casa. O crescimento de grandes modelos de linguagem, como a tecnologia que alimenta o ChatGPT da OpenAI, gerou a necessidade de treinadores como Becker, falantes fluentes de inglês que possam produzir uma escrita de qualidade.

Não é segredo que os modelos de IA aprendem com os humanos. Durante anos, os fabricantes de sistemas de IA como o Google e a OpenAI confiaram em trabalhadores mal remunerados, normalmente contratados por outras empresas, para ajudar os computadores a identificar visualmente os indivíduos. Eles podem classificar carros autônomos ou identificar imagens em fotografias utilizadas para treinar sistemas de IA.

Mas à medida que a tecnologia da IA ​​se tornou mais sofisticada, também ficou mais difícil o trabalho para treiná-la. O “tageador” de fotos de ontem é o redator de ensaios de hoje.

Como a IA aprende

Geralmente existem dois tipos de trabalho para esses treinadores: aprendizagem supervisionada, na qual a IA aprende com a escrita gerada por humanos, e aprendizagem de reforço com feedback humano, em que o chatbot aprende com a forma como os humanos avaliam suas respostas.

Empresas especializadas em curadoria de dados, incluindo as startups Scale AI e Surge AI, sediadas em São Francisco, contratam prestadores de serviços e vendem seus dados de treinamento para desenvolvedores maiores. Os desenvolvedores de modelos de IA, como a startup Cohere, com sede em Toronto, também recrutam anotadores de dados internos.

É difícil estimar o número total desses trabalhadores, disseram os pesquisadores. Mas a Scale AI, que contrata prestadores de serviços através de suas subsidiárias, Remotasks e Outlier, disse que é comum ver dezenas de milhares de pessoas trabalhando na plataforma em um determinado momento.

Mas, como acontece com outros tipos de trabalho, a facilidade de horários flexíveis traz seus próprios desafios. Alguns trabalhadores disseram que nunca interagiram com os administradores por trás dos sites de recrutamento e outros foram afastados do trabalho sem explicação.

Também levantaram preocupações sobre a falta de padrões, uma vez que os trabalhadores normalmente não recebem formação sobre o que são consideradas respostas apropriadas do chatbot.

Para se tornarem estes prestadores de serviços, os trabalhadores têm de passar por uma avaliação, que inclui questões como se uma publicação nas redes sociais deve ser considerada odiosa e porquê. Outra requer uma abordagem mais criativa, pedindo aos contratantes que escrevam um conto fictício sobre um polvo dançante verde, ambientado nos escritórios da FTX de Sam Bankman-Fried em 8 de novembro de 2022. (Esse foi o dia em que a Binance, concorrente da FTX, disse que compraria a empresa de Bankman-Fried antes de desistir rapidamente do negócio.)

Às vezes, as empresas procuram especialistas no assunto. A Scale AI publicou empregos para redatores contratados com mestrado ou doutorado em hindi e japonês. A Outlier tem listas de empregos que mencionam requisitos, incluindo graus acadêmicos em matemática, química e física.

“O que realmente torna a IA útil para seus usuários é a camada humana de dados, e isso realmente precisa ser feito por humanos inteligentes e humanos qualificados e humanos com um determinado grau de especialização e uma inclinação criativa”, disse Willow Primack, vice-presidente de operações de dados da Scale AI. “Como resultado, temos nos concentrado em empreiteiros, especialmente na América do Norte.”

Alynzia Fenske, uma escritora de ficção autopublicada, nunca havia interagido com um chatbot de IA antes de ouvir de muitos colegas escritores que consideravam a IA uma ameaça. Então, quando ela se deparou com um vídeo no TikTok sobre uma tecnologia conhecida como Data Annotation, para fazer validação de dados em aplicações Web, parte de sua motivação era apenas aprender o máximo que pudesse sobre IA e ver por si mesma se os medos em torno da IA ​​eram justificados.

“Isso está me dando uma visão totalmente diferente agora que estou trabalhando com isso”, disse Fenske, 28 anos, que mora em Oakley, Wisconsin. “É reconfortante saber que existem seres humanos por trás disso.” Desde fevereiro, ela pretende trabalhar 15 horas todas as semanas com Data Annotation para poder se sustentar enquanto segue a carreira de escritora.

Trabalho não garantido

Ese Agboh, 28 anos, estudante de mestrado em ciência da computação na Universidade de Arkansas, recebeu a tarefa de programar projetos, que pagavam de US$ 40 a US$ 45 por hora. Ela pediria ao chatbot para projetar um programa de sensor de movimento que ajudasse os frequentadores da academia a contar suas repetições e, em seguida, avaliar os códigos de computador escritos pela IA.

Em outro caso, ela carregaria um conjunto de dados sobre itens de mercearia no programa e pediria ao chatbot para elaborar um orçamento mensal. Às vezes, ela até avaliava os códigos de outros anotadores, que, segundo os especialistas, são usados ​​para garantir a qualidade dos dados.

Ela ganhou US$ 2.500. Mas a conta dela foi permanentemente suspensa pela plataforma por violar seu código de conduta. Ela não recebeu explicação, mas suspeitou que fosse porque trabalhou enquanto estava na Nigéria, uma vez que o local queria trabalhadores baseados apenas em alguns países.

Esse é o desafio fundamental do trabalho on-line: ele pode desaparecer a qualquer momento. Sem ninguém disponível para ajudar, os empreiteiros frustrados recorreram às redes sociais, partilhando as suas experiências no Reddit e no TikTok. Jackie Mitchell, 26, ganhou muitos seguidores no TikTok por causa de seu conteúdo sobre atividades paralelas, incluindo trabalho de Data Annotation.

“Entendo o apelo”, disse ela, referindo-se às atividades paralelas como uma “necessidade infeliz” nesta economia e “uma marca registrada da minha geração e da geração acima de mim”.

c.2024 The New York Times Company

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