Humanos: el secreto sucio detrás de la inteligencia artificial

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La tecnología de inteligencia artificial está logrando cosas que son como salidas de una película de ciencia ficción, que parecen mágicas; pero la verdad es que están usando un ejército humano de etiquetadores a gran escala para que el truco funcione. 

Humanos: el secreto sucio detrás de la inteligencia artificial

Existen en todo el mundo ejércitos secretos de personas que trabajan identificando qué es lo que se ve en una imagen o qué es lo que se oye en un audio, ayudando de este modo a entrenar algoritmos de aprendizaje automático para que puedan interactuar con precisión en el mundo físico. Es decir, para que  puedan conducir un carro sin chocar o entablar una conversación fluida con un humano.

Esteban Gorupicz es Director de Operaciones en Atexto y el responsable de uno de estos ejércitos de trabajadores en línea integrado por más de 350 mil elementos que en su caso trabajan de manera remota creando, colectando, anotando y transcribiendo audio para ayudar a empresas como Facebook e IBM a entrenar sus asistentes virtuales.

Según Esteban, para muchos es un trabajo bienvenido porque pueden ganar dinero sin moverse de sus casas y sin mayores requisitos que el de saber leer y escribir, e incluso ni siquiera eso cuando se trata de usar su voz natural para imitar órdenes a un asistente virtual como Siri de Apple, con fines de entrenamiento. Por otro lado, a medida que la inteligencia artificial madura, las personas -cree Esteban- seguirán teniendo un rol crucial.

La misión de Atexto es acelerar la adopción de tecnologías de inteligencia artificial para el reconocimiento automático del habla, dice Esteban, y su visión de largo plazo es convertirse en el factor humano en la inteligencia artificial a escala no solo planetaria sino también interplanetaria, cuando la condición humana sea el factor escaso de la colonización extraterrestre que ya han comenzando empresas como SpaceX.

Hoy por hoy, muchas empresas al intentar adoptar este tipo de tecnología se topan con el obstáculo de tener que obtener primero grandes conjuntos de datos previamente etiquetados. Es uno de los secretos sucios del aprendizaje automático: necesitamos grandes volúmenes de datos para entrenar los algoritmos más avanzados para que funcionen igual o mejor que los humanos.

Por ejemplo, el set de datos que usó Google para entrenar Google Maps para reconocer los números de las casas fue de unos 10 mil millones de imágenes etiquetadas.

Sin dudas estamos en las primeras etapas de este tipo tecnología. Para que su crecimiento sea sostenible, y para que sea posible, a medida que la tecnología crezca, se necesitará automatizar la mayor parte posible del proceso de etiquetado por humanos.

¿Habrá algún momento en el que solo unos pocos humanos realicen inspecciones al azar aquí y allá, o más bien cientos de miles de personas continuarán realizando estos trabajos en el futuro? Hay ideas erróneas al respecto, incluso dentro de la industria tecnológica. Para tener en cuenta, algunos de los esfuerzos de inteligencia artificial más antiguos de Sillicon Valley, como los algoritmos de búsqueda de Google o de moderación de contenidos de Facebook, todavía requieren una cantidad significativa de aportes humanos de forma continua para garantizar que los modelos se desempeñen cada vez mejor.

En el largo plazo aún será muy importante contar con la participación de decenas de miles o cientos de miles de personas, para garantizar que estos algoritmos se comporten correctamente y sigan mejorando.

En los años 80 la gente tenía la idea errónea de que los ingenieros de software necesitarían crear sólo algunas aplicaciones: notas, correo electrónico, calendario; y que entonces no necesitaríamos más ingeniería. La tesis era que si se construían “bien”, la gente usaría estas aplicaciones infinitamente.

Como sabemos ahora, eso no es lo que ocurrió. Hay muchas áreas donde el software personalizado hace una gran diferencia y es un factor competitivo. Con la inteligencia artificial estamos en la misma etapa temprana, siempre tendremos que mejorar los algoritmos.

Hablemos de las personas que etiquetan estos datos. A menudo provienen de países subdesarrollados u otros lugares que carecen de oportunidades económicas, entonces este tipo de trabajo son una gran oportunidad porque no solo son atractivos y entretenidos, sino que también evitan la emigración forzada y en general cotizan en dólares o euros. 

Cualquier persona que tenga acceso a internet puede acceder a oportunidades de trabajo desde casa como estas, lo cual está permitiendo que estas propuestas progresen mucho más rápido.

En Atexto conocen de historias sobre personas y familias enteras que trabajan en su plataforma y que no solo han evitaron la emigración forzosa por motivos económicos, sino que incluso han podido construir la casa de sus sueños. 

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A medida que la escala de Internet se amplía en todo el mundo, muchas personas tendrán acceso a estas oportunidades de empleo que antes simplemente no tenían. Y lo mejor de todo, la magia de la inteligencia artificial seguirá ocurriendo.

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