Trabajadores de Facebook miran publicaciones privadas para entrenar a su inteligencia artificial

Facebook dice que tiene 200 proyectos donde trabajan miles de personas haciendo etiquetado de datos.
(Alexas_Fotos)

Una vez más Facebook está en el ojo del huracán. Un nuevo informe de Reuters ha revelado que los trabajadores de Facebook e Instagram están revisando las publicaciones privadas de los usuarios para ayudar a las plataformas a capacitar a sus sistemas de inteligencia artificial.

La publicación explica que los trabajadores están anotando las publicaciones de acuerdo a cinco aspectos:

  • El contenido de la publicación. Selfies, comida, puntos de referencia.
  • El motivo de la publicación. Eventos, actividades, etc.
  • Elementos expresivos. Opiniones, sentimientos, diatribas.
  • Intención del autor. Para qué está haciendo la publicación.
  • Lugar de la publicación. Hogar, escuela, trabajo, aire libre.

La gente que ha contratado Facebook para esta tarea también incluye capturas de pantalla y publicaciones con comentarios, a veces, incluso, con nombres de usuarios y otro tipo de información confidencial.

Para revisar estas publicaciones, Facebook solicitó ayuda a la compañía de subcontratación india Wipro –con quien Facebook ha trabajado desde 2014–, y reclutó a 260 de sus empleados para anotar las actualizaciones de estado de Facebook y las publicaciones de Instagram.

A medida que las empresas de tecnología cambian cada vez más al aprendizaje automático y la inteligencia artificial para atender de manera proactiva las necesidades de sus clientes, existe un incentivo adicional para comprender mejor los diferentes tipos de contenido cargados en sus plataformas. Los algoritmos de inteligencia artificial sirven para alimentar, digámoslo así, el big data, pero no siempre funcionan porque hay complejidades lingüísticas y tareas humanas que no pueden reconocer.La tarea se vuelve más compleja cuando dicho algoritmo debe tener en cuenta diferentes idiomas y un rango de contenido como fotos, videos y enlaces.

Aquí es donde entran los trabajadores de Facebook anotando datos. El etiquetado de contenido proporciona información adicional sobre la muestra de datos. Esto, a su vez, mejora la efectividad de los algoritmos de aprendizaje automático, ya sea el procesamiento de lenguaje natural, la traducción automática o el reconocimiento de imagen, objeto y voz.

El problema no es que estas personas realicen este trabajo, sino lo turbio que resultan las políticas de privacidad de Facebook, lo que desde hace algún tiempo ha generado preocupaciones importantes. Sobre todo porque la mayoría de los usuarios no saben que estos algoritmos existen.

Facebook dice que tiene 200 proyectos de este tipo alrededor del mundo que emplean a miles de personas para hacer el trabajo, el problema es que los usuarios no tienen la opción de aceptar si quieren ser parte de esta dinámica o no, además de que no sabemos bien a bien para qué y por cuánto tiempo la compañía almacenaría estos datos.

Uno de los empleados –que decidió mantenerse como anónimo– que trabaja para Cognizant Technology Solutions Corp, dijo que él y al menos 500 colegas buscan temas delicados o lenguaje “profano” en los videos de Facebook.

Por su parte, Facebook ha confirmado los detalles del informe de Reuters, agregando que sus equipos legales y de privacidad aprueban todos los esfuerzos de etiquetado de datos. Además, agregó que recientemente introdujo un sistema de auditoría para garantizar que se cumplan las expectativas de privacidad y que los parámetros establecidos funcionen como deben.