Siamo ormai abituati ad utilizzare l’intelligenza artificiale nelle sue svariate applicazioni. A prima vista sembra che tutto il sistema si regga su automatismi. In realtà, dietro ai sistemi di IA, c’è ance una categoria di lavoratori spesso sfruttata e sottopagata.
Dietro la facciata scintillante degli algoritmi e delle risposte brillanti delle chatbots si nasconde un esercito di lavoratori invisibili noti come “data worker”. Queste persone costituiscono l'impalcatura umana necessaria per addestrare i modelli di intelligenza artificiale, svolgendo compiti di etichettatura, descrizione e pulizia dei dati grezzi. Per esempio, affinché un sistema di apprendimento automatico possa riconoscere un gatto o interpretare correttamente le immagini riprese da un veicolo a guida autonoma, migliaia di esseri umani devono prima classificare manualmente foto e video, identificando oggetti, punti di sutura in chirurgia robotica o trascrivendo file audio.
Il ruolo di questi annotatori è fondamentale per educare gli strumenti tecnologici e prevenire errori a volte clamorosi e disastrosi. In questa relazione quasi di simbiosi, i lavoratori agiscono come veri e propri insegnanti attraverso l'apprendimento supervisionato: forniscono il contesto culturale e semantico che le macchine non possiedono, correggendo le allucinazioni dei modelli e garantendo la sicurezza dei contenuti. Senza il loro intervento, i modelli potrebbero riprodurre contenuti estremisti o teorie del complotto presenti sul web. una parte essenziale dell'addestramento consiste nel porre domande mirate ai software e scrivere le risposte corrette per addomesticare il modello. Tuttavia, questo contributo vitale rimane spesso non riconosciuto, con il merito dei risultati attribuito esclusivamente all'efficacia degli algoritmi.
Le condizioni in cui operano questi lavoratori, situati prevalentemente nel Global South come Kenya, India e Venezuela, sono segnate da un profondo sfruttamento digitale. Le retribuzioni sono misere, spesso inferiori ai due dollari l'ora, e i contratti sono precari, tipici della gig economy, senza tutele sindacali o stabilità. Molti operano attraverso piattaforme senza nemmeno conoscere l'identità del cliente finale. In America Latina, la forza lavoro online include anche persone oltre i 55 anni, a dimostrazione di come questa necessità economica colpisca diverse fasce demografiche.
Oltre alla precarietà economica, i data worker affrontano gravi rischi per la salute mentale. I moderatori di contenuti sono costretti a visionare per ore materiale violento, abusi o immagini traumatiche per insegnare ai sistemi cosa filtrare. Questa esposizione prolungata avviene spesso senza alcun supporto psicologico, portando a conseguenze devastanti come il disturbo post-traumatico da stress. Nonostante siano il vero motore che permette ai flussi di contenuti e ai modelli linguistici di funzionare, i data worker restano una componente sottostimata e vulnerabile della catena di produzione tecnologica globale.
Un po’ come avviene per i rider che percorrono in bicicletta le strade delle nostre città. Loro perlomeno si vedono, i “data workers” invece sono pressoché invisibili.
L.D.
