A inteligência artificial, apesar de sua aparente sofisticação, não opera de forma autônoma. Seu aprendizado depende intrinsecamente de milhares de colaboradores humanos que, muitas vezes em regime de trabalho intermitente, revisam, corrigem e ajustam suas respostas. Um estudo recente divulgado pelas plataformas de pesquisa DiPLab e Reversing.Works lança luz sobre as atividades desses trabalhadores na Europa, focando na plataforma Outlier, parte do ecossistema da Scale AI. A Scale AI já presta serviços a gigantes da indústria como OpenAI e Google, posicionando-se como um ator central no ecossistema de dados para IA.
O relatório aponta que a maioria dos que se dedicam a treinar IA na Europa são jovens com formação acadêmica, mas que vivem em condições de vulnerabilidade econômica. Mais da metade desses colaboradores tem menos de 30 anos e possui graduação ou mestrado. O salário médio reportado na plataforma é de €1.214 mensais, com muitos dependendo dela para obter entre 70% e 100% de sua renda. A remuneração varia significativamente, com alguns colaboradores chegando a ganhar mais de €4.000 por mês, enquanto outros mal alcançam €100, dependendo da quantidade de tarefas realizadas e da dedicação.
O trabalho invisível por trás da IA
A tarefa principal desses colaboradores consiste em avaliar as respostas de chatbots de IA, atribuindo-lhes uma nota. As instruções gerais da Outlier descrevem o processo: ler o histórico de uma conversa, comparar as respostas de dois modelos distintos a uma mesma instrução, determinar qual delas é superior e justificar a escolha. Outras atividades incluem a redação de textos modelo ou a descrição de imagens. Historicamente, tarefas simples e repetitivas como essas eram remuneradas em valores irrisórios. Agora, com a sofisticação da IA, a remuneração, embora ligeiramente melhor, ainda levanta questões sobre a justiça e a sustentabilidade desse modelo de trabalho.
Segundo a própria Outlier, a plataforma conta com mais de 900.000 "especialistas" registrados em 52 países, aos quais já foram pagos mais de US$ 600 milhões. Um colaborador espanhol, que atua com matemática e prefere manter o anonimato devido aos termos de uso da plataforma, descreve a variedade de tarefas: "Eu o último que fiz foram tarefas de matemática, mas também fiz tarefas de programação e de espanhol, e o formato pode mudar". Ele detalha um processo comum: receber um tema, escrever um prompt relacionado, e então avaliar as duas respostas geradas pelo modelo de IA com base em critérios como conformidade com as instruções, correção da informação, adequação do registro e qualidade do formato do texto, culminando na escolha de uma resposta "vencedora".
Coleta de dados e vigilância intensiva
O novo relatório busca expor práticas mais questionáveis da Outlier que podem ter implicações na legislação da União Europeia. Thomas Le Bonniec, autor principal do estudo e pesquisador em Sociologia no Institut Polytechnique de Paris, destaca a falta de transparência sobre a coleta de dados pessoais: "O que nem sempre sabem [os colaboradores europeus de Outlier] é quantos dados pessoais coletam sobre eles essas empresas através da plataforma ao oferecer seu trabalho como serviço". Le Bonniec entrevistou 35 colaboradores em 12 países europeus, que compartilharam dados de tráfego de rede para investigar o acesso da plataforma aos seus dispositivos. O estudo, conduzido pelo DiPLab e Reversing.Works, visa documentar práticas opacas na "economia de plataformas". A Scale AI, via Meta, não respondeu às perguntas sobre o tema.
O relatório indica que a plataforma não apenas coleta conhecimento para treinar modelos de IA, mas também dados pessoais sem o conhecimento dos trabalhadores. O rastreamento de terceiros em navegadores, a coleta biométrica via aplicativo Persona e a monitorização detalhada da atividade laboral — incluindo pressionamentos de tecla, movimentos do mouse e capturas de tela através do software FullStory — são práticas comuns. Simone Robutti, da Reversing.Works, explica que o sistema registra cada interação do mouse, permitindo a reconstrução do movimento com um nível de detalhe similar a uma gravação de tela. Embora a Outlier não possa usar o sistema para rastrear usuários fora de seu domínio, empresas como a FullStory poderiam, teoricamente, identificar e cruzar ações de um mesmo usuário em diferentes plataformas.
Implicações regulatórias e o futuro do trabalho em IA
Os trabalhadores, em sua maioria, desconhecem a extensão dessa coleta de dados. Uma colaboradora anônima, participante do estudo, expressou choque ao ler o relatório, afirmando que "já sabia que estava me metendo em umas condições de trabalho ou de proteção de dados que provavelmente não eram as melhores. Mas ler o relatório foi muito pior do que eu esperava". O colaborador matemático espanhol, por sua vez, não tinha suspeitas iniciais, lembrando apenas de ter submetido seu currículo e perfil do LinkedIn, além de ter passado por uma verificação de identidade com DNI ou reconhecimento facial via aplicativo Persona, sem imaginar a extensão da coleta de dados adicional. A falta de clareza sobre a gestão de impostos e a menção a uma empresa filipina em conversas informais entre trabalhadores adicionam mais uma camada de opacidade ao modelo de remuneração.
Os autores do relatório argumentam que a Outlier pode estar em desacordo com a regulamentação europeia atual, incluindo o GDPR. Acreditam que a desregulação promovida pela Comissão Europeia pode enfraquecer salvaguardas existentes contra a transferência de dados e conhecimento para os Estados Unidos. A situação levanta sérias questões sobre a ética na exploração do trabalho humano para o avanço da IA e a necessidade de maior transparência e proteção para esses colaboradores, cujas atividades são fundamentais para o desenvolvimento tecnológico, mas cujos direitos parecem ser negligenciados.
O que emerge é um retrato complexo do trabalho na era da inteligência artificial: uma força laboral jovem e qualificada, essencial para o treinamento de modelos avançados, mas que opera sob condições precárias e com vigilância constante. A aparente eficiência da IA esconde uma base humana vulnerável, cujos dados e tempo são intensamente explorados. A dinâmica entre a necessidade de dados para treinar IA e a proteção dos direitos dos trabalhadores é um campo de batalha regulatório em evolução, com implicações significativas para o futuro do trabalho digital e a soberania de dados na Europa.
A crescente dependência de mão de obra humana para refinar as capacidades da IA, aliada a práticas de coleta de dados invasivas, exige um escrutínio contínuo. As descobertas do relatório DiPLab e Reversing.Works servem como um alerta sobre a necessidade de equilibrar o avanço tecnológico com a dignidade e a privacidade dos trabalhadores que o tornam possível, especialmente em um contexto globalizado onde os fluxos de dados e capital transcendem fronteiras.
Com reportagem de Brazil Valley
Source · La Nación — Tecnología
