Milhares de funcionários analisam seus dados - e têm acesso desde sua câmera até seu microfone
Inteligência Artificial é uma tecnologia criada pelo homem que é capaz de fazer suposições de forma autônoma e tomar ações que facilitam todas essas atividades para você.
As tarefas que isso inclui envolvem reconhecimento de voz, visão computacional, tradução entre idiomas (naturais), entre outras atribuições de entradas.
Os vários subcampos da pesquisa em IA são voltados para objetivos específicos e o uso de ferramentas específicas. Entre os objetivos tradicionais da pesquisa em IA estão raciocínio lógico, representação de conhecimento, planejamento, aprendizado, processamento de linguagem natural, percepção e a capacidade de mover e manipular objetos.
A inteligência geral (a capacidade de resolver qualquer problema) é um dos objetivos de longo prazo desta área.
Para resolver esses problemas, os pesquisadores de IA adaptaram e integraram uma ampla gama de técnicas de resolução de problemas – incluindo pesquisa e otimização matemática, lógica formal, redes neurais artificiais e métodos baseados em estatística, probabilidade e economia. A IA também depende da ciência da computação, psicologia, linguística, filosofia e muitas outras áreas.
A IA como tecnologia ainda está em desenvolvimento,
mas já é utilizada em muitas atividades humanas.
Sim, seus dados são compartilhados com milhares de funcionários de empresas como a Appen.
A demanda insaciável levou a uma enorme necessidade de mão de obra barata para etiquetar vídeos manualmente, classificar fotos e transcrever áudio.
O valor de mercado para aquisição e coordenação desse “trabalho fantasioso”, como foi memoravelmente chamado pela antropóloga Mary Gray e pelo cientista social da computação Siddharth Suri, deverá atingir US$ 13,7 bilhões até 2030.
Fabricantes de automóveis alemães como Volkswagen e BMW, por exemplo, temiam que empresas como Tesla e Uber ameaçassem destruir seus negócios. Então, eles fizeram o que empresas tradicionais fazem quando enfrentam novos concorrentes: assinaram cheques em branco para competir.
Assim como todos os modelos de IA baseados em aprendizado profundo, os carros autônomos precisam de milhões, senão bilhões, de exemplos para aprenderem a “ver”.
Esses exemplos vêm na forma de horas de material de vídeo: cada imagem é cuidadosamente anotada para identificar marcações de estrada, veículos, pedestres, árvores e lixeiras que o carro deve seguir ou evitar. Ao contrário dos modelos de IA que podem categorizar roupas ou recomendar artigos de notícias, os carros autônomos precisam de um nível máximo de precisão na rotulagem. Uma única imagem mal rotulada pode significar a diferença entre a vida e a morte.
Por exemplo, na Appen.
A Appen é uma empresa especializada em analisar e categorizar as informações das imagens de milhões de casas com Roombas. Eles têm clientes como, por exemplo, a Roomba, a empresa de robôs limpadores.
Roomba armazena imagens de cada cliente e sua residência.
1. Um navegador exibe uma fila de tarefas em andamento.
Cada um mostra um título e um ID de cliente anonimizado, assim como o número de unidades em que ele é dividido e quanto elas podem render – geralmente centavos por unidade.
As tarefas são diversas, variando desde a rotulagem de imagens até a moderação de conteúdos e categorização de produtos (por exemplo, determinar se um objeto em uma foto se encaixa na categoria “joias”, “roupas” ou “bolsas”).
2. Para solicitar uma tarefa, basta clicar, e o sistema apresentará as instruções do cliente. Às vezes são claras, às vezes não. Às vezes não há nenhuma.
Uma das trabalhadoras diz que uma de suas tarefas se mostrou impossível:
Ela vê em sua tela uma imagem de satélite de uma região densamente florestada.
Não há instruções – apenas um botão com “Árvores” e “Sem árvores”, e um cursor que sugere que ela deveria delinear as partes correspondentes da imagem.
Independentemente do método que ela tentou, seu envio foi rejeitado todas as vezes. Ela está convencida de que o cliente quer que cada árvore – provavelmente milhares – seja esboçada individualmente.
3. Quando completam a tarefa, o ganho é exibido no canto superior direito em centavos.
Este setor foi inicialmente preenchido por trabalhadores baratos das Filipinas, Quênia e Venezuela.
Essas empresas são uma boa combinação porque têm uma longa história de terceirização, a população fala inglês fluentemente e – o que é especialmente importante – salários baixos.
Em 2018, estimava-se que 200.000 venezuelanos estavam registrados na Hive Micro e Spare5, outra empresa de rotulagem de dados para IA, constituindo 75% da força de trabalho respectiva.
Suas tarefas são simples, mas requerem paciência e tempo, e eles se divertem. Alguns desses trabalhadores compartilham imagens de seu trabalho nas redes sociais. Um dos exemplos mais famosos foi a foto de uma mulher no banheiro, compartilhada por um trabalhador na internet.
A imagem foi capturada pela iRobot e está disponível na busca do Google
Em resumo, a inteligência artificial (IA) é uma tecnologia poderosa que tem o potencial de alterar a forma como vivemos e trabalhamos. Os sistemas de IA podem executar uma variedade de tarefas, desde reconhecimento de voz e visão computacional até processamento de linguagem natural e percepção. No entanto, para criar esses sistemas, os pesquisadores de IA precisam de enormes quantidades de dados rotulados, que frequentemente são fornecidos por empresas especializadas em serviços de rotulagem de dados.
Essas empresas dependem de uma força de trabalho global de trabalhadores de baixo custo, principalmente em países em desenvolvimento, para marcar vídeos manualmente, classificar fotos e transcrever áudios. Embora esse trabalho possa ser enfadonho e mal remunerado, ele é uma parte essencial da cadeia de suprimentos da indústria de IA. A ascensão dos serviços de rotulagem de dados de IA criou novos desafios em relação à privacidade, segurança e direitos trabalhistas, que precisam ser abordados.
Concluindo
IA pode representar diversos riscos à privacidade digital. Um risco significativo é que os algoritmos de IA podem processar grandes quantidades de dados pessoais para inferir e prever características das pessoas, mesmo sem seu consentimento ou conhecimento explícito. Por exemplo, um sistema de IA pode usar dados das buscas online de uma pessoa, atividades em redes sociais ou histórico de compras para fazer suposições sobre suas preferências, comportamentos ou até mesmo seu estado de saúde.
Outro risco é que os sistemas de IA podem ser vulneráveis a violações de segurança, que podem levar ao roubo ou divulgação de informações pessoais sensíveis. À medida que a IA se torna mais presente em setores como saúde, finanças e governo, o potencial para violações de dados e má utilização de informações pessoais aumenta.
Além disso, sistemas de IA podem perpetuar e exacerbar preconceitos e discriminações existentes, especialmente quando são treinados em conjuntos de dados enviesados ou projetados com algoritmos tendenciosos. Isso pode levar a tratamentos injustos ou exclusão de determinados grupos de pessoas, o que pode ter sérias consequências sociais e econômicas.
Finalmente, o uso de IA em vigilância e monitoramento pode também levantar preocupações sobre invasões à privacidade, especialmente em regimes autoritários, onde governos podem usar IA para monitorar e reprimir dissidências.
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