James Muldoon, sociologue et chercheur à l'Institut Internet d'Oxford, a souligné le rôle croissant d'une vaste main-d'œuvre largement invisible dans la formation de l'intelligence artificielle. Dans son récent livre Love Machines: How Artificial Intelligence Is Transforming Our Relationships, Muldoon explore à la fois les changements technologiques dans les relations personnelles entraînées par l'IA et la main-d'œuvre mondiale qui alimente son développement. Selon Muldoon, la création de systèmes d'IA repose fortement sur le travail humain, en particulier dans l'annotation de données, une tâche critique mais sous-estimée qui implique l'étiquetage d'images, de texte et d'autres formes de données pour former des algorithmes.
" Ces travailleurs effectuent des tâches répétitives qui nécessitent un minimum d'éducation formelle, mais impliquent de longues heures et souvent de mauvaises conditions de travail. Par exemple, ils peuvent annoter des scènes de rue pour des véhicules autonomes, en identifiant des objets tels que des arbres, des enfants et des panneaux de signalisation. De tels efforts permettent aux machines de reconnaître des modèles et de prendre des décisions basées sur des entrées du monde réel. Malgré leur rôle crucial, ces travailleurs reçoivent généralement de faibles salaires et manquent de sécurité d'emploi, reflétant les tendances historiques des chaînes d'approvisionnement mondiales pour des produits tels que les vêtements et les aliments.
Muldoon a souligné que si un petit nombre de professionnels hautement qualifiés, tels que les ingénieurs en apprentissage automatique, sont responsables du développement de modèles d'IA avancés, la majeure partie du travail se situe dans l'annotation des données.
L'augmentation de l'IA a également commencé à influencer les relations personnelles, les individus se tournant de plus en plus vers l'intelligence artificielle pour le soutien émotionnel et la compagnie. Certains utilisateurs s'engagent avec des chatbots AI conçus pour simuler l'interaction humaine, formant des liens qui ressemblent à des relations traditionnelles.
Il soutient que la compréhension de l'élément humain dans le développement de l'IA est essentielle pour résoudre les problèmes liés aux droits du travail, à l'inégalité économique et au déploiement éthique des systèmes intelligents.
Tout comme la fabrication est passée de l'Amérique du Nord à l'Asie au cours de plusieurs décennies, l'économie numérique voit maintenant des modèles similaires, le traitement des données et l'annotation devenant une composante clé de l'économie mondiale. Ce changement met en évidence la transformation continue du travail à l'ère moderne, où l'innovation technologique se croise avec les structures de travail traditionnelles. À mesure que l'IA devient plus intégrée dans la vie quotidienne, les rôles des développeurs et des utilisateurs évoluent. Alors que les ingénieurs se concentrent sur la création de modèles sophistiqués, les contributions des travailleurs des données restent fondamentales pour ces systèmes.
Leurs efforts permettent à l'IA d'interpréter et de répondre aux complexités de l'expérience humaine, permettant des applications allant des recommandations personnalisées à la navigation autonome.
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