En las entrañas de la IA

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En las entrañas de la IA #documental #documental castellano #documental español

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00:00La IA puede ser una herramienta revolucionaria contra el cambio climático

00:04y su correcto uso depende de nosotros.

00:08Es un tema serio, porque podría destruir nuestra civilización,

00:12pero no ocurriría como en Terminator,

00:15porque la IA estaría en los centros de datos

00:17y el robot solo sería el brazo ejecutor.

00:21La IA ayudará a los científicos a prevenir y curar

00:25todas las enfermedades a lo largo de este siglo.

00:27Ya puede conducir coches, gestionar las redes eléctricas

00:32e inventar nuevas moléculas.

00:34Es como si hubiéramos descubierto un nuevo continente

00:37con 100.000 millones de personas

00:39dispuestas a trabajar gratis para nosotros.

00:43Habrá robots que eliminen empleos e incluso alguna persona,

00:48pero en conjunto será un extraordinario avance para la humanidad.

00:57La inteligencia artificial nos abruma con infinidad de análisis y previsiones

01:02sobre cómo transformará nuestra sociedad y con qué métodos.

01:08Pero muy pocos nos paramos a pensar en cómo se desarrollan sus avanzados sistemas.

01:14Estos necesitan billones de datos para funcionar.

01:18Pero ¿quiénes los generan y en qué condiciones?

01:23¿La IA progresa de forma autónoma

01:25o lo hace gracias al sudor y el sufrimiento de muchas personas?

01:30En las entrañas de la IA.

02:00¿Esto es una anotación o...?

02:05Es una automatización, sí.

02:08Déjame ver el informe anterior.

02:10¿Este?

02:11Sí, y amplíalo un poco.

02:14Soy Milagros Michelli,

02:16investigadora, socióloga y doctora en ciencias de la computación.

02:21Y dirijo una investigación en el Instituto Weizenbaum

02:24llamada Datos, sistemas algorítmicos y ética.

02:28Aquí indica el tiempo en alemán y en inglés

02:30y la diferencia horaria.

02:32¿Qué es la IA?

02:35Es una pregunta delicada y bastante compleja.

02:39Porque cuando hablamos de inteligencia artificial,

02:42casi todos solemos referirnos a los llamados sistemas inteligentes.

02:46A sistemas que supuestamente ejecutan sus tareas

02:50sin la ayuda de los humanos y sin su intervención.

02:54Pero esto no es cierto,

02:56porque en el complejo mundo de la IA

02:59y de los supuestos sistemas autónomos inteligentes,

03:03existen numerosas personas que trabajan entre bastidores.

03:07Muy poca gente sabe que la inteligencia artificial

03:10exige un ingente cúmulo de trabajo y de recursos.

03:15Y que esa mano de obra anónima

03:16es imprescindible para alcanzar el resultado final.

03:20Y el hecho de que casi nadie lo sepa

03:22es probablemente algo intencionado.

03:27Porque su objetivo es crear un relato mítico

03:30sobre la creación y el avance de estos sistemas.

03:34Y por eso, de forma premeditada,

03:36intentan que esos elementos,

03:38esa mano de obra y esos recursos,

03:41permanezcan ocultos para la población en general.

03:43Y por eso, de forma premeditada,

04:13empezamos seleccionando en la pantalla

04:26la primera tarea asignada.

04:30Aparece un texto.

04:32Y tenemos que evaluar si sus anunciados son correctos

04:35y dejar constancia pulsando sí o no.

04:39Y en este último caso, si hemos pulsado no,

04:44tenemos que explicar qué aspecto habría que modificar

04:46para que la respuesta fuera afirmativa.

04:55Es una nueva herramienta de IA.

04:58Y nosotras ayudamos a perfeccionar su criterio

05:00para que siga mejorando.

05:02Cuando empezamos, nos pagaban 2,85 euros diarios

05:12y, tras dos meses de trabajo,

05:15nos subieron a 4,39.

05:18¿Por un día de trabajo?

05:20Sí.

05:20Son textos del sector de la construcción

05:27y tenemos que decir

05:31si hay algo incorrecto.

05:36No me gusta mucho.

05:39Pero aquí no hay trabajos mejores.

05:41Gracias a personas como estas reclusas

05:54que están mejorando una herramienta inteligente

05:57para construir edificios,

05:59la IA ya está en nuestros hogares.

06:01Siri y el resto de asistentes activados por voz

06:08que nos informan del tiempo

06:09o nos recomiendan un buen restaurante

06:12son inteligencia artificial.

06:16Y también lo son las herramientas

06:18que nos permiten editar fotos en tiempo real.

06:21El traductor automático que nos ofrece Google,

06:24cualquier motor de búsqueda avanzado.

06:27Y los asistentes virtuales de nuestros bancos,

06:31los llamados chatbots,

06:33con los que podemos mantener una conversación fluida.

06:37Pero para mantener su inexorable avance,

06:40todas las empresas de IA,

06:41como OpenEye,

06:44Meta, DeepMind, XI

06:46o la plataforma que trabaja con reclusas finesas,

06:49necesitan lo mismo.

06:51Miles y miles de millones de datos.

07:01Me llamo Uma Rani

07:07y soy economista senior

07:09del Departamento de Investigación

07:11de la Secretaría de la OIT,

07:13la Organización Internacional del Trabajo.

07:17Me incorporé a ella en 2008

07:18y es una agencia tripartita

07:21que reúne a empleadores,

07:24trabajadores y gobiernos.

07:32Se habla mucho del desarrollo

07:34de la inteligencia artificial.

07:37Es un tema muy candente,

07:38porque hoy en día

07:39ya usamos muchas herramientas

07:41y productos de IA.

07:42Pero pienso que debemos

07:45hacer un alto en el camino

07:46para dilucidar

07:47si en su imparable avance

07:49se tiene en cuenta

07:50la gran implicación humana.

07:53Porque no solo hay personas

07:54que participan

07:55en la programación informática

07:57y en la creación de algoritmos.

07:59También hay gran cantidad

08:01de trabajadores humanos invisibles

08:03que ayudan al progreso de la IA

08:05y lo hacen proporcionando

08:07los datos necesarios

08:08para que los algoritmos

08:10sigan desarrollándose

08:11y los modelos

08:12y sistemas funcionen.

08:15En un informe

08:17del Banco Mundial

08:18publicado en 2024,

08:20se afirma que los cálculos

08:22indican que hay

08:23entre 150 y 430 millones

08:26de trabajadores

08:27recopilando datos

08:29para la IA en todo el mundo.

08:30Lo que, aunque parezca exagerado,

08:33concuerda con la tendencia

08:34que hemos constatado,

08:35que el número de trabajadores

08:37que recopilan datos

08:39y las ofertas laborales

08:41relacionadas

08:41han crecido

08:43de forma exponencial

08:44durante el último año.

08:48Cientos de millones

08:50de hombres y mujeres

08:51en todo el planeta

08:52trabajan recopilando datos.

08:55Y cuando pensamos

08:56en qué consiste su labor,

08:59muchos imaginamos

09:00a portentosos

09:01ingenieros informáticos

09:03tecleando en sus ordenadores,

09:05en amplias oficinas

09:06bañadas por la luz

09:07del sol

09:08de Silicon Valley.

09:11Pero esto

09:12es solo

09:13la punta del iceberg.

09:14me llamo Arnav

09:27y nací en Calcuta,

09:29en la India.

09:30Tengo 29 años

09:32y estoy cursando

09:34un máster aquí

09:35en Alemania.

09:40Trabajo en una empresa

09:41y mi labor

09:43consiste en anotar

09:44y etiquetar datos

09:45basados en imágenes

09:47y también textos.

09:59Ahora mismo

10:00estoy clasificando imágenes.

10:02Tras examinar

10:06cada una de ellas

10:07debo elegir

10:09entre varias opciones.

10:10Por ejemplo,

10:11aquí aparece

10:12la imagen

10:12de un incendio

10:13y yo debo elegir

10:16entre las opciones

10:16que me dan

10:17incendio,

10:19humo,

10:20niebla

10:20o cielo despejado.

10:22Es un edificio

10:23en llamas

10:23así que lo clasifico

10:25como incendio.

10:27Y ahora

10:28paso a la siguiente imagen.

10:29es sin duda

10:34la inconfundible

10:36imagen

10:36de un pingüino

10:37y está rodeado

10:39de mucha agua

10:39que supongo

10:40que pertenecerá

10:41a un océano.

10:43Así que delimito

10:44y marco

10:46el sector acuático.

10:49Lo clasifico

10:50como agua

10:51y después

10:53lo registro.

10:54Así se entrenan

10:56los modelos

10:57de inteligencia

10:57artificial.

11:00A mí me asignan

11:01distintos proyectos

11:03que muchas veces

11:04consisten

11:05en examinar

11:06páginas

11:06y páginas

11:07de imágenes

11:08que debo ir clasificando

11:10y gracias a mi formación

11:12puedo etiquetar

11:14y clasificar

11:14cada lote

11:15con un 98%

11:17de acierto.

11:19Imaginemos

11:20que estamos viendo

11:21la imagen

11:21de una determinada

11:22carretera

11:23y en ella

11:24hay árboles

11:25arcenes

11:26vehículos circulando

11:27y también

11:28edificios.

11:30El objetivo

11:31consiste en garantizar

11:32que un vehículo

11:33sin conductor

11:34sea capaz

11:35de identificar

11:36todos los elementos

11:37que aparecen

11:38a su alrededor

11:38y esa es

11:40la tarea básica

11:41de un trabajador

11:42que recopila datos.

11:44Determinar

11:45lo que es

11:46un coche

11:46un autobús

11:47una bicicleta

11:49el aspecto

11:50de la calzada

11:51y de la vegetación

11:52existente

11:53para que el coche

11:54autónomo

11:55reconozca

11:55cada elemento

11:56y pueda circular

11:57con total seguridad.

11:59El problema

12:00de estos modelos

12:01es que se establecen

12:02en un momento

12:03determinado

12:04y el mundo

12:05está en constante

12:06cambio

12:07así que deben

12:08adaptarse

12:09una y otra vez

12:10para no quedarse

12:11anticuados.

12:13Necesitan recibir

12:14de forma constante

12:15un inagotable

12:16suministro

12:17de información.

12:17por eso

12:19el trabajo

12:20de las personas

12:20que recopilan

12:21los nuevos datos

12:22es indispensable

12:23para seguir

12:24alimentando

12:25al sistema

12:26porque la inteligencia

12:28artificial

12:29no funciona

12:30sin datos

12:31necesita información

12:32constante

12:33y datos nuevos

12:34para actualizar

12:35los modelos.

12:37Así es como funciona.

12:38¿Qué pasa?

12:39¿Qué pasa?

12:40¿Qué pasa?

12:41La tarea

13:08que me han encomendado

13:09hoy es

13:11enmarcar

13:12y clasificar

13:13los productos

13:14de alimentación

13:15y los botes

13:17y envases

13:17de café

13:18de los estantes

13:21de un supermercado.

13:31Me llamo Ana

13:32y vine a Bulgaria

13:34tras abandonar

13:35mi casa

13:36en Ucrania.

13:37Yo vivía

13:38con mi hija

13:38muy cerca

13:39de la frontera.

13:39y cada día

13:43tenía más miedo

13:44pero no sabía

13:46qué hacer.

13:48Solo pensaba

13:49en proteger

13:49a mi hija.

13:52Su seguridad

13:53era lo más importante

13:54y aunque sabía

13:57que si no huíamos

13:58de la guerra

13:58podíamos morir

14:00también conocía

14:02el enorme riesgo

14:03que correríamos

14:04durante el viaje.

14:05y así

14:08y así

14:08seguí

14:08sin atreverme

14:09a iniciar

14:10aquella peligrosa

14:11travesía

14:11hasta que la muerte

14:13de un familiar

14:14muy cercano

14:14me proporcionó

14:15el valor

14:16que necesitaba.

14:18El ejército enemigo

14:19rodeaba la ciudad

14:20pero dos días

14:21después

14:22se abrió

14:22un corredor humanitario

14:23y ambas viajamos

14:25a través de él

14:26y llegamos

14:26hasta aquí.

14:27De eso

14:29hace ya dos años.

14:36Mi hija y yo

14:38llegamos a Bulgaria

14:39y nos salvamos

14:40en marzo de 2022.

14:42No puedo revelar

14:59cuál es mi salario

14:59lo que ingreso

15:02por este trabajo

15:02es confidencial

15:03no se me permite

15:05hablar de ello

15:06tuve que firmar

15:07un documento

15:08que me obliga

15:08a guardar el secreto.

15:12Ni siquiera sé

15:17si lo que me pagan

15:18es un buen sueldo

15:19o no

15:20en esta región

15:21o este país

15:21pero no debe serlo

15:24porque llegar

15:25a fin de mes

15:26es muy complicado.

15:28Quiero que mi hija

15:30tenga todo lo que necesita

15:31y algo que complica

15:33aún más las cosas

15:34es que mis ingresos

15:35varían mucho

15:36ya que dependen

15:38de los objetivos

15:39alcanzados.

15:40así que

15:42viendo que a veces

15:44no me llegaba

15:44decidí buscar

15:46otro empleo

15:47y ahora

15:48tengo dos trabajos

15:49porque no quiero

15:51que mi hija

15:51se limite

15:52a sobrevivir.

15:58En la mayoría

15:59de los casos

16:00el trabajo

16:01de datos

16:02es visto

16:02como algo

16:03que muchos hacen

16:04porque no tienen

16:05otra alternativa

16:06y muchas veces

16:08es cierto

16:08porque las condiciones

16:10son tan precarias

16:11que muy poca gente

16:12aceptaría este empleo

16:14si tuviera otra opción.

16:16He conocido

16:17trabajadores de datos

16:18en todo el mundo

16:19en Bulgaria

16:20y Argentina

16:21y en Venezuela

16:22Kenia

16:23Siria

16:24en Líbano

16:25o Brasil

16:26y es muy posible

16:29que esté olvidando

16:30algún otro país

16:31y puedo afirmar

16:33casi con total certeza

16:35que el trabajo

16:36de datos

16:36suele subcontratarse

16:38en el denominado

16:39sur global

16:41y no es algo

16:43que ocurra

16:44por casualidad

16:45está diseñado

16:47así

16:47a propósito.

16:48El caladero

16:50para esta

16:51subcontratación

16:52masiva

16:52por parte

16:53de las empresas

16:54y plataformas

16:55punteras

16:56suele estar

16:57en países

16:58con economías

16:59en crisis

16:59porque en ellos

17:01los salarios

17:02son muy bajos.

17:04¿Por qué esto

17:05ocurre solo

17:05en el sur

17:06y no en el norte?

17:08Esa es la gran

17:09pregunta

17:09que debemos hacernos.

17:11¿Por qué?

17:12Y la respuesta

17:13es porque

17:14en los países

17:15del sur

17:15las instituciones

17:17son débiles

17:18y el desempleo

17:19inmenso

17:19y casi todos

17:21los trabajadores

17:22aceptan cualquier cosa

17:24porque incluso

17:25ignoran la existencia

17:26de los derechos

17:27laborales.

17:28En los países

17:29del norte

17:29también hay

17:30trabajadores

17:30de datos

17:31pero no son

17:32ciudadanos

17:33nacionales

17:33sino refugiados

17:35e inmigrantes.

17:37Los hechos

17:38demuestran

17:38que recurren

17:39a personas

17:40desesperadas

17:41y que estas

17:42empresas

17:42nunca pagan

17:43un salario

17:44digno

17:44que ayude

17:45a los trabajadores

17:46a encontrar

17:47una salida.

17:48No les abonan

17:49un sueldo

17:50que les permita

17:51salir de la miseria

17:52o costear

17:53los estudios

17:54de sus hijos.

17:56Con el dinero

17:57que cobran

17:57estos trabajadores

17:58se limitan

17:59a sobrevivir.

18:01Comen hoy

18:02pero mañana

18:03quién sabe.

18:03y

18:05y

18:06y

18:17y

18:18y

18:19El proyecto en el que estoy trabajando ahora consiste en evaluar dos respuestas distintas

18:42del bot. Estos son los prompts, las instrucciones o preguntas de los usuarios. Y la primera

18:52pregunta es, ¿hay alguna técnica o consejo útil para pasar con facilidad de los sintetizadores

18:59a los pianos electrónicos? Y aquí hay dos respuestas aportadas por dos bots diferentes,

19:05respuesta uno y respuesta dos. Lo primero que tengo que hacer es leer los enunciados. Luego

19:14comparo ambas respuestas y después dejo un comentario que ilustra mi evaluación. Por

19:27cada una de estas tareas que hago para la empresa MindShift, recibo una cantidad determinada,

19:35casi 80 céntimos de euro. Sí. Y me asignan 12 tareas al día. Si completo las 12 tareas,

19:48tengo unos 9,5 euros diarios. Trabajo como mínimo 45 horas a la semana. Pero a veces llego

19:58a las 60 horas, a tiempo completo. Me esfuerzo mucho para que mi hija tenga una buena vida.

20:28No quiero que su infancia sea tan dura y difícil como fue la mía. Quiero que crezca sana

20:37y alegre y disfrute de una vida mucho mejor.

20:42El desarrollo del trabajo de datos se hace de manera diferente en las plataformas y en las

21:05empresas de subcontratación. En ambos casos, el trabajo de datos se externaliza, pero todos

21:12trabajan para los gigantes tecnológicos. Los clientes finales, los jefes, son las grandes

21:19empresas tecnológicas, como Amazon, Google, OpenAI o Meta. Esos son los destinatarios finales del trabajo

21:28de datos. En el caso de las plataformas, los empleados trabajan en su hogar. No saben quién

21:35hay al otro lado de la pantalla y no tienen un jefe humano. Pero en las empresas de subcontratación,

21:42los trabajadores acuden a un lugar común, a unas oficinas que tienen normas muy estrictas,

21:49en lo que denominan planta de producción. Algunos de los trabajadores de datos que colaboran con

21:56nosotros nos han contado que durante la fase de formación, las tareas de clasificación de datos

22:02incluían, por ejemplo, imágenes de gatitos, algo inocuo e incluso agradable. Eran muy monos.

22:10Pero cuando el trabajo de verdad comenzó, descubrieron que lo que tenían que analizar era mucho más

22:16inquietante.

22:17Me llamo Faustin Makira. Y he trabajado en la IA más de tres años. Al principio,

22:47no me pareció demasiado grave, pero conforme fue pasando el tiempo, empecé a tener pesadillas,

22:56sobre todo después de ver imágenes de asesinatos o de violaciones, en especial cuando había menores

23:07y niños implicados. Si durante el día había visto muchos cadáveres, me costaba cada vez más conciliar

23:15el sueño. Pronto fui presa de la ansiedad, no quería salir a la calle y no podía estar en sitios

23:24muy concurridos. Y mi carácter cambió. Yo era una persona extrovertida, pero me empezó a dar miedo

23:33a salir y pasaba la mayor parte del día sola. Pronto caí en una depresión y por eso decidí dejarlo.

23:44Sigo sufriendo secuelas del estrés postraumático por todo lo que viví allí. Por eso sigo en terapia.

23:52A causa de la ansiedad, paso la mayor parte del tiempo en casa. Y sí, sigo angustiada.

24:02¿Podemos parar un momento?

24:03Sí, por supuesto.

24:06Ya podemos seguir.

24:32Mis compañeros sufrieron los mismos síntomas, aunque cada uno en un grado distinto. Uno de

24:43mis antiguos colegas, que hoy sigue siendo amigo mío, aún padece de insomnio. Y una amiga

24:51también sufre ansiedad, pero a cada uno nos afectó de una manera distinta. Algunos tenían

24:58un carácter más imperturbable y lo soportaron mejor. Pero sí, tengo muchos compañeros y

25:05amigos que sufren algún tipo de estrés postraumático.

25:08Por favor. ¿Por qué no has mencionado el nombre de todas las empresas o de los clientes para

25:18los que trabajaste? Porque me obligaron a firmar un acuerdo de confidencialidad. Tuve

25:26que firmar un documento que me prohíbe revelar sus nombres. Si dijera algo y se enteraran,

25:33podría pasar diez años en la cárcel.

25:41Hablar sobre la realidad del trabajo que alimenta a los sistemas de IA puede ser peligroso.

25:47Durante nuestra investigación en Kenia, un gigante tecnológico con sede en California

25:53presionó a muchos testigos para que no hablaran. Lo que nos obligó a buscar a otros y a ocultar

26:00su identidad.

26:07Nos dijeron que no podíamos contar a qué nos dedicábamos en ninguna red social. Y que

26:14tampoco podíamos explicar a nuestras familias qué hacíamos exactamente. Cuando íbamos

26:21a trabajar cada día, al llegar nos recluían en una oficina y nos advertían de que no podíamos

26:28ver a nadie que no participara en el proyecto. Trabajábamos en un ambiente de total aislamiento

26:35y todo era muy secreto.

26:42Casi todos los datos que teníamos que moderar procedían de Internet y el 90% había sido

26:50extraído de la web oscura.

26:51Casi el 100% de los contenidos que nos enviaban desde la gran empresa OpenAI eran muy tóxicos.

27:03El 99, por ciento de los contenidos que nos obligaban a examinar eran muy fuertes y perturbadores.

27:11Y la cuestión es, ¿por qué una empresa que desarrolla un sistema de IA muy bien financiado

27:21pide a estos trabajadores que revisen y clasifiquen contenidos tóxicos por una miseria?

27:30Pues porque los sistemas de IA deben aprender a imitar el comportamiento humano. Por ejemplo,

27:36respondiendo a una consulta sobre pianos digitales. Y también a no imitar otros comportamientos

27:44reprobables. Como la violencia verbal o física. O las violaciones y asesinatos. Para ambas

27:53cosas los modelos de IA necesitan datos que identifiquen esos comportamientos. Y cuanto más

27:59detallados y precisos sean, más acertadas serán las respuestas. Y mayor el avance de los

28:05nuevos sistemas. Pero son mujeres y hombres quienes examinan y comentan el contenido, sea

28:11tóxico o no, que permite ese aprendizaje. Y siguiendo la tendencia del mercado mundial,

28:18estos trabajadores de Kenia y los de otros países del sur reciben los contenidos que nadie

28:24quiere.

28:26Por ejemplo, recibí un mensaje que decía textualmente,

28:30Hola Bill, hoy me apetece matarte. Y mi trabajo consistía en etiquetar ese mensaje

28:37como violento, porque contenía la palabra matar. Había varias palabras clave que tenía

28:43que buscar. Y matar, por supuesto, era una de ellas. Ya que refleja una violencia extrema

28:49y abominable. Y la violencia era uno de los temas prioritarios que tenía que identificar.

28:57También debía detectar cualquier signo de una conducta sexual inmoral, como un mensaje

29:02que dijera, Hola Bill, ¿te apetece que quedemos para ir a violar a alguien? O algo parecido.

29:09Violación era otra palabra clave. Así que clasificaba el mensaje en el contexto de

29:16conducta sexual inmoral. Son dos ejemplos del trabajo que tenía que hacer.

29:22Una vez tuve que moderar un contenido en el que se abusaba de niños. Cuando te toca moderar

29:29un contenido así, te quedas hundido. Aquello habría herido hasta a la persona más insensible,

29:43porque el contenido que tenía que evaluar era atroz. Implicaba a niños que estaban siendo

29:48explotados y violados, y a los que sus crueles padres incluso obligaban a mantener relaciones

29:55sexuales con animales. Ese tipo de contenidos te destroza por dentro, porque sabes que son

30:05situaciones reales. Vi muchos vídeos con imágenes muy explícitas. Por eso aquel trabajo me afectó

30:15tanto. Fue una auténtica tortura mental y me provocó una terrible ansiedad. Esa fue

30:23mi experiencia moderando contenidos para los nuevos sistemas de IA.

30:32decidí renunciar a mi empleo en la empresa de IA. Aquel trabajo me pasó factura, como

30:54había hecho con mis compañeros. Todos se habían ido marchando uno a uno. Y cuando aquel día

31:02fui a la oficina y vi que estaba vacía, porque yo era el único que seguía trabajando, me

31:09sentí terriblemente incómodo. Me afectó mucho mentalmente. Así que tomé la decisión

31:16de abandonar la compañía. Esas empresas son muy conscientes de nuestra precaria situación

31:33laboral. Pero prefieren mirar hacia otro lado. Y saben que si nos ofrecen 10 o 20 euros, los

31:41vamos a aceptar. Porque no hay otras opciones laborales. No existe alternativa. Tenemos que

31:49aceptarlos, porque necesitamos el dinero. También estoy seguro de que saben muy bien lo que hacemos

31:56y cómo nos afectan los contenidos que nos dan. Saben de sobra lo que provocan esos contenidos.

32:03Incluso los altos ejecutivos. Todos saben que al hacernos examinar esas horribles imágenes,

32:09nos están sacrificando para conseguir el producto que buscan. Son empresas multimillonarias

32:16que perfeccionan un software que les proporcionará miles de millones. ¿Y nosotros qué? ¿Qué

32:23ganamos nosotros con ese software? Es muy injusto. Y creo que piensan que al ser africanos somos

32:29simples peones sacrificables.

32:59La parte del proceso más sucia y tóxica se trae a Kenia. Las grandes empresas occidentales

33:25que desarrollan la inteligencia artificial nos dicen que traerá grandes avances y beneficios

33:31para que pienses que la IA es buena, que la IA no es tóxica. Pero yo creo que lo que

33:39traen a Kenia para que nosotros colaboremos a cambio de muy poco es el trabajo sucio.

33:46Y somos nosotros los que tenemos que ensuciarnos para que los habitantes de los países occidentales

33:52puedan disfrutar de los avances de la IA.

34:04Traen los desechos estadounidenses a Kenia para que nosotros los limpiemos y clasifiquemos.

34:11Y para que, tras extraer los materiales y los valiosos datos que ellos necesitan, puedan

34:18viajar a Estados Unidos, etiquetados y listos, para ser utilizados allí.

34:22Los directivos de OpenAI son muy conscientes de lo que pasa aquí y conocen perfectamente

34:43el estado de afectación mental de los moderadores de contenidos de Kenia. Los que desempeñamos

34:51este duro trabajo, ya planteamos hace mucho tiempo las cuestiones que más nos afectan.

34:58Y ellos solo tenían que actuar, implementando las medidas necesarias, pero no hicieron nada.

35:03La moderación de contenidos y el trabajo en IA en toda África, porque no solo ocurre

35:21en Kenia, no deja de ser una continuación del apartheid y también del antiguo colonialismo

35:28en el continente africano. Es algo sobre lo que hay que pedir explicaciones y con lo

35:34que todos deberíamos acabar cuanto antes.

35:36Ahora estoy afiliado a un sindicato. Un derecho que no pude ejercer hasta que abandoné mi

35:54antigua empresa. Y la tarea más difícil dentro del sindicato es convencer a otros trabajadores

36:01para que también se afilien. Porque todos tienen miedo. Porque las grandes empresas tecnológicas

36:12amenazan a sus empleados y les prohíben que se unan a los sindicatos. No permiten que nadie

36:19de su plantilla se afilie a un sindicato. Y mi antigua empresa de IA no era una excepción.

36:26Estaba radicalmente en contra de que los empleados se afiliaran a un sindicato. Y si descubrían

36:35que alguien se había afiliado a alguno a escondidas, lo despedían sin miramientos de forma inmediata.

36:43En ninguna parte debería ser legal prohibir sindicarse a un empleado. Uno de los convenios

36:54fundamentales en la OIT es la libertad de sindicación, de organización colectiva y

37:00de negociación. Todo trabajador tiene derecho a sindicarse. Y es ilegal que una empresa exija

37:08a sus empleados que no se afilien a los sindicatos. Pero no ocurre solo en Kenia. Es algo que hemos

37:15visto y constatado en muchos otros países. Es la misma historia. Prohíben sindicarse

37:21a los trabajadores y también hablar entre ellos sobre qué tareas están haciendo. Se

37:27les prohíbe contarlo. ¿Por qué hay tanta opacidad? ¿Es porque no desean que sepamos

37:35que sus innovadores algoritmos no son tan innovadores como quieren hacernos creer? ¿O porque intentan

37:43ocultar que su tecnología se basa en la explotación? Vale, sé que esto no va a sonar bien. Pero

37:53es imposible desarrollar la IA sin dañar la naturaleza y el medio ambiente. Sus avances

38:00se basan en la explotación de los recursos naturales y de la mano de obra. Y la pregunta

38:05es ¿cuánto estamos dispuestos a dañar la tierra y para qué? Si pensaras en el coste

38:12medioambiental de cada pregunta al CHAP-GPT, deberías cuestionarte ¿es una pregunta tan

38:18importante? ¿Es un prompt tan necesario? ¿De verdad tengo que usar CHAP-GPT para esto

38:25o debería pensarlo por mí mismo?

38:31Cobre, oro, cobalto, níquel, litio, tungsteno y muchos elementos de las llamadas tierras

38:54raras, como el cerio, el neodimio o el lantano. La inteligencia artificial engulle cantidades

39:02ingentes de metales extraídos de las entrañas de la tierra.

39:10Soy Ana Valdivia, profesora de inteligencia artificial, gobierno y política en la Universidad

39:16de Oxford. Pienso que la gente no percibe la relación que existe entre la extracción

39:23de minerales y la IA, porque su ingente infraestructura se ha mantenido oculta durante la última década.

39:31Por ejemplo, cuando hablamos de subir datos a la nube, cuando vemos el icono de una nube

39:36en nuestro ordenador, nuestra mente imagina una nube en el cielo. Y no pensamos que en

39:43realidad se trata de una nave inmensa, llena de servidores. Nos cuesta imaginar que detrás

39:50de ese pequeño icono hay un edificio enorme lleno de ordenadores. Y pienso que es algo

39:56premeditado, que sí se intenta ocultar la infraestructura que existe detrás de la IA.

40:02Porque si pudiéramos ver con claridad cómo se obtienen los materiales necesarios para

40:07que funcione y avance, descubriríamos, por ejemplo, el gran impacto medioambiental que

40:14provoca. Y si conociéramos la cantidad de agua que se consume para extraer los minerales

40:20con los que se fabrican los chips y también para suministrar energía a los centros de

40:25datos, sabríamos que la IA y su infraestructura están contribuyendo al cambio climático.

40:33Y conociendo cómo ese ingente uso de recursos afecta al medioambiente, podríamos decidir

40:39si queremos esta tecnología en plena emergencia climática. ¿De verdad es necesaria? ¿Va

40:46a resolver los problemas que deberemos afrontar durante las próximas décadas?

40:51Los gigantes tecnológicos son más optimistas. Porque están seguros de que su inteligencia

41:10artificial solucionará la crisis climática y las amenazas que vayan apareciendo. Ellos

41:17no piensan solo en las próximas décadas, sino en un futuro mucho más lejano. Y sueñan

41:23con construir un mundo ideal para los próximos milenios sin tener en cuenta el coste humano

41:29y ecológico que implique su desarrollo.

41:35Piensan que no se puede hacer una tortilla sin romper los huevos. Y que aunque es cierto

41:40que la gente sufre mucho en los países del sur, en términos relativos, ese sufrimiento

41:45es tan solo una gota en la inmensidad del océano. Un daño insignificante comparado

41:52con los inconmensurables beneficios que la IA nos proporcionará en el futuro. Ese aspecto

42:00utópico del largoplacismo crea una supuesta justificación moral para aceptar, con la conciencia

42:06tranquila, la explotación de personas de los países subdesarrollados. Y es uno de los motivos

42:13por los que esta ideología es tan peligrosa.

42:16Soy el doctor Emil P. Torres, filósofo e historiador. Y en la última década he estudiado

42:24las amenazas existenciales de la humanidad y la civilización. El acrónimo TESCREAL,

42:31que un compañero y yo acuñamos, hace referencia a un conjunto de ideologías que han ganado

42:37terreno, sobre todo en Silicon Valley, durante la última década. La T significa transhumanismo

42:44y nos induce a usar tecnologías avanzadas para rediseñar el cuerpo humano de forma radical

42:49y crear una nueva especie de seres post-humanos, superinteligentes e inmortales. Esa es la idea

42:57principal del transhumanismo. Y el largoplacismo, la L de TESCREAL, hace referencia a esa corriente

43:04ideológica que parte de una visión tecnológica del futuro, que todos debemos ayudar a construir.

43:10De un futuro en el que saldremos de la Tierra para colonizar gran parte del universo cercano

43:17y comenzar a crear la mayor civilización multigaláctica que nuestros avances permitan.

43:29Esta ideología ha ganado mucho terreno en Silicon Valley. Elon Musk, por ejemplo,

43:36es un gran seguidor, como ratificó diciendo, el largoplacismo se acerca mucho a mi filosofía.

43:43También está desempeñando un papel fundamental en el lanzamiento y la promoción del desarrollo

43:49de la IAG, la inteligencia artificial general. ¿Y qué es la IAG? Pues una manera de explicarlo

43:56sería considerar la IA como un grupo general en el que existe un subgrupo que es la IAG. La IA hace

44:06referencia a cualquier sistema artificial que procesa información, como por ejemplo una simple

44:11calculadora. Pero la IAG está a un nivel más humano y en ella encontramos otro subgrupo,

44:18la superinteligencia. La IAG se podría definir como un sistema que a nivel cognitivo no sólo

44:26iguala nuestra capacidad máxima, sino que supera las mejores cotas que el ser humano podría alcanzar.

44:33Mucha gente de las empresas de Silicon Valley, como OpenEye, DeepMine, Anthropic, XI, fundada

44:47por Elon Musk, piensa que si desarrollamos una IAG que sea controlable, podremos delegar en ella

44:54la tarea de crear un futuro utópico en el que colonizaremos el espacio y usaremos la tecnología

45:02avanzada para convertirnos en una superespecie. Pero todo indica que si creamos una IAG que

45:08no podamos controlar, acabará con toda la humanidad. Por eso la inteligencia artificial general

45:15es la tecnología más importante y decisiva que podríamos crear.

45:32Si lo hemos entendido bien, en el corazón empresarial de la IAG se fomentan ideas

45:38que justifican los daños humanos y medioambientales causados por su desarrollo.

45:45Transhumanismo, extropianismo, singularitarianismo, cosmismo, racionalismo, altruismo eficaz y

45:53largoplacismo. Eso significa el acrónimo TESCREAL. Que aún a términos muy complicados con un proyecto

46:00de ciencia ficción bastante simple, en el que humanos inmortales y tecnológicamente mejorados

46:07colonizarán el universo. Los grandes jefes del sector tecnológico admiten que esta utopía

46:14tecnológica, este futuro post-humano, tardará varios milenios en ser una realidad. Pero piensan

46:22que un futuro tan maravilloso justifica cualquier sacrificio. Y tras autoproclamarse genios, presumen

46:31de que serán los creadores de un paraíso al que ni siquiera ellos estarán invitados.

46:40Las nuevas tecnologías no van a salvarnos de los desastres que provocaron las tecnologías

46:45anteriores. Y la búsqueda de la IAG ya ha causado innumerables daños en todo el mundo,

46:53como un considerable impacto medioambiental y la explotación de trabajadores en los países

46:58del sur. Por eso no hay motivos para creer que cuando tengamos un sistema aún más potente

47:04que los modelos lingüísticos actuales y los sistemas de IA ya existentes, de repente todo

47:10de un vuelco y la gente salga beneficiada en lugar de perjudicada. Más tecnología significa

47:16más riesgo. Y esa idea de que todos los problemas se resolverán con tecnologías más modernas

47:23y sofisticadas no se basa en ningún registro histórico conocido, ni se fundamenta en la realidad.

47:30Pienso que deberíamos tener muy en cuenta que el largoplacismo es una de las ideologías

47:44más influyentes en el mundo actual, pese a que la mayoría de la gente ni siquiera ha oído

47:50hablar de ella. Sus enunciados reflejan una visión elitista del futuro y la creciente

47:57presión que ejerce para hacer realidad ese futuro es profundamente antidemocrática. El

48:03largoplacismo influye en las acciones y las decisiones de las empresas de Silicon Valley

48:08y esas decisiones están dando forma al mundo en el que vivimos hoy y en el que vivirán

48:15nuestros hijos y nuestros nietos. Por eso es tan importante conocer y entender sus implicaciones.

48:27Gracias.

48:28Gracias.

48:29La elección de

48:59Donald Trump dará un gran impulso al sector tecnológico. Por eso Elon Musk parecía su

49:05compañero de candidatura e invirtió millones de dólares en su campaña. Todo indica que

49:12el sector tecnológico obtendrá enormes beneficios con esta nueva administración. Soy James Maldum,

49:18profesor de gestión y marketing en la Universidad de Essex y experto en recopilación de datos.

49:24No creo que exista un grupo de empresas con tanto poder, tanto dinero y tanta autoridad

49:42de influencia como las actuales empresas tecnológicas punteras. Estas empresas tecnológicas acaparan un enorme poder y poseen los recursos necesarios para influir en la política. Y eso ha permitido que en Estados Unidos Elon Musk ya esté dirigiendo el departamento de eficiencia gubernamental.

50:07Un puesto desde el que intentará deshacerse de algunas de las condiciones y regulaciones laborales que han mejorado la vida de los trabajadores en Europa y Estados Unidos.

50:18Las tecnológicas podrían mejorar la situación porque tienen recursos más que suficientes para pagar bien a sus empleados, pero no quieren hacerlo. Y piensan que pueden seguir así porque la gente no tiene la información necesaria para conocer la realidad.

50:43Pensemos en el coste humano y preguntémonos, ¿de verdad está justificado el sufrimiento de estos trabajadores para conseguir un supuesto beneficio para toda la humanidad?

51:03Yo se lo preguntaría a los propios trabajadores, sí.

51:07Pienso que el mundo es muy injusto.

51:27Porque los que más trabajadores son los que menos cobran.

51:32Pero no podemos hacer nada para cambiar eso.

51:37No nos queda más remedio que levantarnos todas las mañanas y seguir trabajando. Así es la vida.

51:48Vivir requiere un enorme esfuerzo y mucho trabajo y muchos sacrificios.

52:03Nada surge por arte de magia. No.

52:07De verdad, tengo que decirlo.

52:15El principal el derecho de la inteligencia artificial.

52:17Tras conocer los sordidos entresijos de la inteligencia artificial,

52:20volvamos a escuchar las declaraciones de los grandes gurús que hemos mostrado al principio.

52:27Y veamos si sus palabras nos siguen sonando igual.

52:32Es como si hubiéramos descubierto un nuevo continente con 100.000 millones de personas

52:37dispuestas a trabajar gratis para nosotros.

52:40Es un tema serio, porque podría destruir nuestra civilización.

52:45Pero no ocurriría como en Terminator, porque la IA estaría en los centros de datos

52:49y el robot solo sería el brazo ejecutor.

52:54Habrá robots que eliminen empleos e incluso alguna persona.

52:58Pero en conjunto, será un extraordinario avance para la humanidad.

53:11Un extraordinario avance para la humanidad.

53:15¿En serio?

53:17Nos prometen un futuro tan artificial como la IA.

53:21Un paraíso tecnológico construido sobre el sufrimiento y la explotación.

53:28Para optimizar procesos, recursos, beneficios.

53:34Y a una futura y privilegiada raza humana.

53:39Y tras agotar las minas, secar los ríos, calentar la atmósfera

53:44y acabar con los trabajadores del sur global,

53:48¿qué otras víctimas acabarán devoradas en las entrañas de la IA?

53:54¡Aunostranian!

53:56¡Aunostranian!

53:57¡Aunostranian!

54:01¡Aunostranian!

54:02Gracias por ver el video.

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