Em tempos de escala 6x1, em que muitos mal têm tempo para ter uma vida particular, é provável que muita gente considerasse essa amnésia laborativa uma verdadeira benção.
Mas um dos elementos interessantes da série é a tarefa que seus personagens principais executam. Em uma tela de computador, eles precisam selecionar números até que uma combinação aparentemente aleatória os faça desaparecer. Uma atividade sem um objetivo claramente definido.
Entre os fãs da atração circulam várias teorias sobre a misteriosa tarefa. Uma delas é a de que os funcionários estão participando de um processo de aprendizado de máquina, gerando algoritmos voltados para propósitos desconhecidos.
Seja qual for a explicação, na vida real esse tipo de coisa já existe faz tempo. Em seu livro “A Fábrica Digital”, Moritz Altenried estima que há 20 milhões de pessoas fazendo etiquetagem de dados para empresas como Google, Amazon e Tesla. Uma função que os algoritmos têm muita dificuldade de desempenhar.
O pagamento é feito por tarefa e acredita-se que a remuneração média seja inferior a dois dólares por hora. São trabalhadores que estão, principalmente, em países como Índia, Uganda, Palestina, Venezuela, Quênia e Líbano.
Essa atividade conhecida como trabalho com microdados não passa de precarização profissional. Está por trás do que muita gente pensa ser o funcionamento da inteligência artificial, mas é escravidão digital. Mais uma evidência de que a ruptura de que precisamos urgentemente é com o domínio do capital.
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Abaixo a contribuição de um amigo, a quem agradeço, para melhor entendimento da pílula:
ResponderExcluirEtiquetagem de dados é o processo de adicionar anotações ou etiquetas a dados brutos. Essas etiquetas são usadas para dar contexto e categorizar os dados, facilitando a interpretação por modelos de aprendizado de máquina.
A etiquetagem de dados pode ser aplicada a imagens, vídeos, texto, ou arquivos de áudio.
Exemplos da etiquetagem de dados:
Identificar se um indivíduo é elegível para um empréstimo
Identificar o que uma pessoa disse em uma gravação de áudio
Identificar se um raio X contém um tumor
Identificar e etiquetar detalhes específicos em uma imagem
Etiquetagem de confidencialidade:
As etiquetas de confidencialidade são etiquetas que podem ser aplicadas a recursos para classificar e proteger os dados.
Importância da etiquetagem de dados:
Fornece aos modelos de aprendizado de máquina um contexto com o qual elas podem aprender. Isso permite que os modelos interpretem os dados de maneira eficaz.