Unidades familiares no trabalho que alimenta IA na América Latina

Ilustração: Malte Mueller/Getty Images/fStop

As famílias cujo trabalho alimenta inteligência artificial podem tomar os meios de produção?

Julian Posada

Fonte: Digilabour, com Logic Magazine
Tradução: Rafael Grohmann
Data original da publicação: 28/03/2022

Desde os primeiros meses da pandemia de Covid-19, a casa de María funciona como uma fábrica. Todos os dias, sua família de seis pessoas sincroniza suas rotinas para que duas pessoas estejam sempre atrás de um computador. María, seu marido Rodrigo e seus filhos, Daniela (20), Andrés (18) e Camila (13) estão entre o número desconhecido de venezuelanos que, após anos de crise política e econômica exacerbada pela pandemia, agora tentam ganhar a vida anotando dados por meio de plataformas de crowdsourcing. Usando dois notebooks Canaima, que o governo Hugo Chavéz forneceu há uma década para crianças em idade escolar, eles colocam tags em imagens e vídeos, transcrevem textos e áudios, buscam informações on-line e enviam vídeos e fotos de si mesmos para desenvolvedores em empresas e instituições de pesquisa na Europa e na América do Norte. Os desenvolvedores usam esses dados para treinar algoritmos de aprendizado de máquina, como os que fazem reconhecimento facial, moderam o conteúdo e guiam carros autônomos.

Todas as atividades da família giram em torno da produção de dados porque esta é sua única fonte de renda e, segundo María, eles têm que “focar no mesmo objetivo para sobreviver”. Ela e Rodrigo fazem a maior parte do trabalho, embora ela também cuide de muitas tarefas domésticas. Camila, Andrés e Daniela trabalham meio período na anotação de dados enquanto cursam o ensino médio e a universidade. Apenas o filho mais novo de María, Sebastián (7), consegue se concentrar exclusivamente na escola. Embora os termos de uso da maioria das plataformas de crowdsourcing afirmem que cada conta deve ser administrada por um único adulto, muitas vezes o único requisito difícil para configurar uma conta é que alguém prove que tem pelo menos dezoito anos tirando fotos de um documento de identidade e seu rosto, e rezando para que um sistema de verificação de reconhecimento facial de terceiros chamado Onfido detecte uma correspondência entre o documento e o rosto.

A plataforma para a qual a família trabalha paga alguns centavos por tarefa, em criptomoeda. Eles só podem transferir o dinheiro para sua carteira digital depois de ganharem pelo menos o equivalente a dez dólares. Depois de trabalhar todos os dias da semana, eles geralmente ganham cerca de duas vezes mais, mas recentemente eles mal conseguiram o salário mínimo. “Na semana passada, não conseguimos lucrar”, Maria me disse. “Não conseguíamos ganhar nem cinco dólares no total.” Sua família teme o dia em que as tarefas deixarão de acontecer, o computador quebrará ou perderão o acesso à internet e à eletricidade. Ofelia, outra trabalhadora de anotação de dados, que tem diabetes, depende inteiramente da plataforma para comprar insulina. “Eu morreria sem essa renda”, ela me disse. “Eu literalmente morreria.”

A renda da anotação de dados é essencial para Ophelia, a família de María e outros venezuelanos que fazem esse trabalho porque a hiperinflação fez com que o salário mínimo do país valesse apenas alguns dólares, o que não é suficiente para pagar alimentos básicos para sobreviver em uma semana. Isso tornou a maioria das atividades de trabalho pagas em bolívares, a moeda nacional, insustentável. Após anos de má gestão econômica devido à corrupção do governo e sua dependência econômica do petróleo, a Venezuela tem uma escassez de bens e serviços, e tem níveis de inflação que estão consistentemente entre os mais altos do mundo. Esta situação, aliada à infraestrutura de internet existente, tornou o país um alvo atraente de plataformas de crowdsourcing. Na ausência de uma rede de proteção social robusta, os trabalhadores geralmente veem essas plataformas como sua fonte de renda mais confiável em dólares americanos.

Antes da pandemia, María e sua família foram migrantes na vizinha Colômbia por um ano. María trabalhava em um salão de beleza enquanto seu marido Rodrigo trabalhava vendendo cafés nas ruas. Todas as crianças estudavam na rede pública de ensino. Foram tempos difíceis, mas mais estáveis ​​para a família. Quando a pandemia chegou, María perdeu o emprego e, com as ruas desertas, Rodrigo não conseguia encontrar muitos clientes. Sem outra escolha, eles decidiram voltar para a Venezuela. “Aqui tivemos que procurar opções e um amigo nos recomendou a plataforma”, disse Maria. Quando a pandemia interrompeu o ensino presencial, isso significou que seus três filhos mais velhos também ficaram presos em casa e também puderam realizar trabalhos de anotação de dados. Em dezenas de entrevistas com trabalhadores de plataformas na América Latina, muitos dos quais são ou foram migrantes, ouvi histórias semelhantes. Eles estavam coletivizando o trabalho por plataformas entre os membros de sua família, com filhos adolescentes trabalhando cada vez mais após o início da pandemia.

Assim, a crise política e econômica na Venezuela, bem como a pandemia e a educação remota, se mostraram produtivas para as plataformas de anotação de dados, seus clientes e os investidores que as apoiam. (Essas crises também geraram lucros para empresas que vendem informações para sistemas carcerários: Onfido, a empresa de verificação de identidade usada por carteiras eletrônicas, compartilha os dados de identidade e reconhecimento facial que coleta com a polícia do Reino Unido). As milhares de empresas e instituições de pesquisa que desenvolvem inteligência artificial estão usando plataformas para encontrar mão de obra terceirizada barata, especialmente de economias de baixa renda, para mercados globais em que dados e mão de obra são vendidos como commodities. Um dos resultados é uma corrida para o fundo do poço em que a remuneração fica cada vez mais baixa à medida que a competição entre as plataformas – e sua capacidade de encontrar mão-de-obra pronta mesmo entre pessoas que vivem em campos de refugiados – aumenta.

A invisibilidade dos trabalhadores nesse processo e o mito de “um usuário, uma conta”, que permeia a indústria de tecnologia, estão no centro dos modelos de negócios de muitas empresas de tecnologia. Em muitos casos, eles fingem que seus produtos são totalmente automatizados e desprovidos de intervenção humana. Na verdade, a plataforma de anotação de dados mais popular nos Estados Unidos e na Índia, Amazon Mechanical Turk, recebeu o nome por causa de um autômato do século XVIII que enganou os espectadores ao parecer jogar xadrez de forma autônoma enquanto escondia um jogador humano dentro dele. Do ponto de vista dos clientes, os trabalhadores são apenas usuários ou, pior ainda, menos que robôs: “Para ter sucesso neste trabalho, você tem que pensar como uma máquina”, disse um dos administradores da plataforma para Cecilia, uma trabalhadora que entrevistei.

Uma vez que vemos a questão a partir da fachada de usuários únicos, podemos começar a apreciar as maneiras pelas quais os trabalhadores e suas redes têm jogado com as plataformas de anotação de dados e colaborado para mitigar as crises que enfrentam. Essas táticas de sobrevivência podem ser recursos importantes para outros trabalhadores e comunidades que enfrentam exploração semelhante. Ao mesmo tempo, porém, essas táticas servem indiretamente para sustentar as práticas de trabalho neocoloniais das plataformas, de seus clientes e do capital de risco. Para desafiar essas forças maiores, não precisamos apenas responsabilizar as empresas e instituições de pesquisa pelo valor que extraem dos trabalhadores. Mais importante, precisamos apoiar alternativas emergentes para plataformas de anotação de dados que sejam baseadas em formas comunitárias – alternativas construídas pelas pessoas realmente sujeitas a essa forma de trabalho altamente extrativista.

Táticas de sobrevivência

Nos subúrbios de Valência, no estado de Carabobo, trabalhadores de anotação de dados como Alfredo devem confiar cada vez mais em seus próprios esforços para sobreviver. “Nossa água vem de uma bomba”, disse-me Alfredo recentemente. “Cada bloco de casas tem um poço, e todos os dias a comunidade designa alguém para operar a bomba para encher esses poços.” A atual crise econômica e política do país fez com que o Estado e os negócios tradicionais se tornassem menos presentes e eficazes na vida das pessoas. Com pouco apoio de suas instituições locais ou de empregadores, os trabalhadores têm cada vez mais tido que depender das famílias e comunidades locais para sobreviver. Muitas dessas comunidades gerenciam a água e o descarte de resíduos localmente como bens e serviços comuns. Esses serviços comunitários são necessários para que os trabalhadores estejam prontos para o trabalho, mas nem sempre essas atividades são seguras. Por exemplo, trabalhadores em comunidades que tiveram que recorrer à incineração privada de resíduos foram envenenados pela poluição da fumaça.

O suporte da comunidade também é fundamental em ambientes online, onde os trabalhadores compartilham recursos e se organizam com outras pessoas por meio de plataformas de mídias sociais como Facebook e Discord. Originalmente, as próprias plataformas de anotação de dados criaram grupos online internos para se comunicar com os trabalhadores. No entanto, esses grupos foram fortemente policiados pelos moderadores das plataformas. Em uma ocasião, Roberto, um venezuelano negro, se perguntou por que a IA da Onfido não conseguiu dar um match entre seu rosto  suae identidade para validar sua conta. Os moderadores responderam expulsando-o do grupo online. “Fiquei surpreso”, ele me disse. “Fui expulso por fazer uma pergunta!” 

Esse tipo de policiamento levou muitos trabalhadores a formar seus próprios grupos. Por meio de minhas entrevistas, encontrei grupos onde os trabalhadores buscavam ajuda para aprender como completar tarefas, reclamavam das plataformas e, em uma ocasião, organizaram uma greve. Os membros de um grande grupo do Facebook para trabalhadores de anotações de dados na Venezuela tentaram convencer seus colegas a não trabalhar por alguns dias, inspirados por colegas nas Filipinas que, segundo os organizadores, melhoraram com sucesso seus salários recusando-se a trabalhar. Apesar dos esforços dos organizadores, a maioria dos trabalhadores e suas famílias eram tão dependentes da renda da plataforma que não conseguiram aderir à greve. 

Por meio de minhas entrevistas, também descobri que alguns trabalhadores fazem parte de grupos menores e fechados em aplicativos como o Telegram. Esses grupos têm algumas dezenas de membros com taxas de alguns dólares por mês. (Foi por meio de Rogelio, o administrador de um desses grupos, que entrevistei María e sua família.) Esse tipo de associação profissional online foi construída para que os trabalhadores se ajudassem, confiassem uns nos outros e acessassem os vendedores de moedas, que trocam dólares virtuais e criptomoedas para bolívares. Nesses grupos, os trabalhadores compartilham recursos, como bots que os alertam quando as tarefas estão disponíveis e guias que explicam como resolver tarefas com mais eficiência. Disseram-me que um grupo juntou suas economias para pagar um programador na Espanha para codificar um desses bots para eles. 

Os trabalhadores também usam os grupos para comprar e vender contas nas plataformas de anotação de dados. Os novos trabalhadores da plataforma não têm permissão das plataformas para executar muitas tarefas de anotação e é preciso um grande investimento de tempo para acessar as melhores tarefas. Como resultado, existe um mercado informal para as contas mais altas, de “nível 3”, que às vezes são vendidas individualmente por cerca de dez dólares americanos, ou em pacotes de pelo menos dez contas.

Os grupos online de trabalhadores também podem transcender o virtual – por exemplo, quando um colega não pode trabalhar em casa e precisa de um lugar para ir, ou quando um membro tenta tirar vantagem de outro. Um trabalhador chamado Rodolfo me contou sobre um colega que se recusou a pagar depois de receber os dados de login de dez contas da plataforma. “Espero que os moderadores tenham informações pessoais de cada membro, incluindo endereços”, ele me disse. “Eles entraram em contato com a vendedora presencialmente e perceberam que ela havia perdido o acesso à eletricidade e não conseguiu concluir a transação.” A confiança em seus colegas de trabalho é essencial em um contexto onde os golpes online são comuns.

Essas formas de apoio da comunidade são vitais para os trabalhadores, mas também impõem aos trabalhadores a responsabilidade de tornar sustentáveis os modelos de negócios das plataformas de dados. Mas, mesmo assim, os trabalhadores são descartáveis: quando uma plataforma não pode mais reduzir a remuneração em um determinado país, eles podem simplesmente olhar para outros lugares e outras crises.

Além do visível

Como as plataformas geralmente não estão fisicamente e administrativamente presentes nos países onde os trabalhadores estão localizados, elas podem ser realocadas rapidamente. Realizei uma pesquisa quantitativa sobre o tráfego da web de noventa e três plataformas de crowdsourcing e mostrei que algumas das presentes na Venezuela estão agora visando trabalhadores no Quênia. Isso repete o mesmo modelo usado por plataformas de trabalho sem anotação de dados, como a Uber, que são lançadas em um país com incentivos que tornam os trabalhadores dependentes da plataforma e, em seguida, removem esses incentivos quando criam dependência. 

Tornar os trabalhadores e suas comunidades mais visíveis pode ser uma forma de exigir que essas plataformas mudem seus modelos de negócios. Mas apontar a exploração coletiva no centro da anotação de dados também deve ser usado para pressionar os clientes das plataformas, incluindo desenvolvedores, gerentes e pesquisadores individuais, além de investidores, acionistas e gestores universitários. Para isso, precisamos de mais esforços para documentar as origens dos conjuntos de dados, auditorias de terceiros em modelos de IA para avaliar sua conformidade com as normas trabalhistas locais e internacionais, e avaliações das condições de trabalho das plataformas.

No entanto, como argumenta a pesquisadora Noopur Raval, tornar os trabalhadores e suas comunidades visíveis não é suficiente. Como os incentivos econômicos para as plataformas e seus clientes permanecerão, os principais atores infraestruturais da anotação de dados precisam ser direcionados para mudar suas práticas por meio de regulação. Além disso, no lugar de plataformas de trabalho multinacionais exploradoras, as empresas e instituições de pesquisa que exigem anotação de dados precisam apoiar iniciativas locais, desde a sindicalização até a propriedade cooperativa de plataformas.

Na verdade, existe um ecossistema emergente de plataformas de propriedade de e geridas por trabalhadores. Essas empresas têm o potencial de serem alternativas mais sustentáveis ​​às plataformas convencionais. O Platform Cooperative Consortium lista 506 projetos cooperativos em trinta e três países. Muitos surgiram em setores como transporte e entrega, mas o mercado cooperativo de anotação de dados permanece inexplorado. Vale ressaltar também que empresas de impacto local, onde a anotação de dados ocorre in loco por trabalhadores empregados, podem representar uma alternativa mais confiável, em termos de qualidade de dados e condições de trabalho, do que muitas plataformas atualmente no mercado. Em última análise, apenas soluções que reconheçam a natureza comunitária do trabalho e a justiça econômica podem ter efeitos transformadores na vida de trabalhadores como María e sua família.

Julian Posada é doutorando na Faculty of Information da University of Toronto e pesquisa dados, trabalho e plataformas. Em breve, será pesquisador de pós-doutorado e professor assistente na Yale University.

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