p Há um segredinho sujo sobre inteligência artificial:ela é alimentada por centenas de milhares de pessoas reais. p De maquiadores na Venezuela a mulheres em partes conservadoras da Índia, pessoas em todo o mundo estão fazendo o equivalente digital do bordado - desenhando caixas ao redor dos carros em fotos de rua, marcação de imagens, e transcrever trechos de fala que os computadores não conseguem decifrar.

p Esses dados alimentam diretamente os algoritmos de "aprendizado de máquina" que ajudam os carros autônomos a passar pelo trânsito e permitem que Alexa descubra que você deseja que as luzes estejam acesas. Muitas dessas tecnologias não funcionariam sem grandes quantidades desses dados rotulados por humanos.

p Essas tarefas repetitivas pagam centavos cada. Mas em massa, este trabalho pode oferecer um salário decente em muitas partes do mundo, mesmo nos EUA. Esta indústria artesanal florescente, mas em grande parte invisível, representa a base de uma tecnologia que pode mudar a humanidade para sempre:IA que nos levará ao redor, execute comandos verbais sem falhas, e, possivelmente, um dia pense por conta própria.

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p Esta indústria de input humano há muito tempo é alimentada pelos motores de busca Google e Bing, que por mais de uma década usaram pessoas para avaliar a precisão de seus resultados. Desde 2005, Serviço Mechanical Turk da Amazon, que combina trabalhadores autônomos com empregos online temporários, também disponibilizou a entrada de dados coletados para pesquisadores em todo o mundo.

p Mais recentemente, investidores despejaram dezenas de milhões de dólares em startups como a Mighty AI e a CrowdFlower, que estão desenvolvendo software que torna mais fácil rotular fotos e outros dados, mesmo em smartphones.

p O capitalista de risco S. "Soma" Somasegar diz que vê "bilhões de dólares de oportunidade" no atendimento às necessidades de algoritmos de aprendizado de máquina. Sua firma, Grupo Madrona Venture, investiu na Mighty AI. Os humanos ficarão no circuito "por muito tempo, grande, muito tempo para vir, " ele diz.

p A etiquetagem precisa pode fazer a diferença entre um carro autônomo distinguir entre o céu e a lateral de um caminhão - uma distinção que o Modelo S da Tesla falhou na primeira fatalidade conhecida envolvendo sistemas autodirigidos em 2016.

p "Não estamos construindo um sistema para jogar, estamos construindo um sistema para salvar vidas, "diz o CEO da Mighty AI, Daryn Nakhuda.

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p Marjorie Aguilar, maquiadora freelance de 31 anos em Maracaibo, Venezuela, passa de quatro a seis horas por dia desenhando caixas ao redor de objetos de tráfego para ajudar a treinar sistemas de direção autônoma para o Mighty AI.

p Ela ganha cerca de 50 centavos por hora, mas em um país devastado pela crise com inflação galopante, apenas algumas horas de trabalho podem pagar o aluguel de um mês em bolívares.

p "Não parece muito dinheiro, mas para mim é bastante decente, "ela diz." Você pode imaginar como é importante para mim ser pago em dólares americanos. "

p Aria Khrisna, um pai de três filhos de 36 anos em Tegal, Indonésia, diz que fazer coisas como adicionar marcas de palavras a fotos de roupas em sites como eBay e Amazon paga a ele cerca de US $ 100 por mês, cerca de metade de sua renda.

p E para Shamima Khatoon de 25 anos, o trabalho dela anotando carros, marcadores de faixa e semáforos em um posto avançado exclusivamente feminino da empresa de rotulagem de dados iMerit em Metiabruz, Índia, representa a única chance que ela tem de trabalhar fora de casa em sua comunidade muçulmana conservadora.

p "É uma boa plataforma para aumentar suas habilidades e apoiar sua família, " ela diz.

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p Grandes montadoras, como a Toyota, Nissan e Ford, empresas como a Uber e outras gigantes da tecnologia como a Waymo da Alphabet Inc. estão pagando muito por etiquetadores, frequentemente por meio de fornecedores terceirizados.

p Os benefícios de uma maior precisão podem ser imediatos.

p No InterContinental Hotels Group, cada chamada que sua assistente digital Amelia pode atender de um humano economiza US $ 5 a US $ 10, diz o diretor de tecnologia da informação, Scot Whigham.

p Quando Amelia falha, o programa escuta enquanto uma chamada é redirecionada para um dos cerca de 60 funcionários do service desk. Ele aprende com a resposta deles e testa a técnica na próxima chamada, liberando funcionários humanos para fazer outras coisas.

p "Nós transformamos esses empregos, "Whigham diz.

p Quando um computador não consegue distinguir a ligação de um cliente para a rede Hyatt Hotels, um snippet de áudio é enviado para interações de call center com tecnologia de IA em um antigo prédio de tijolos em Franklin, Massachusetts.

p Lá, enquanto o cliente espera no telefone, um de uma sala cheia de "analistas de intenção" com fones de ouvido transcreve tudo, desde números mal ouvidos a palavrões e rapidamente direciona o computador para responder.

p Essas informações retornam ao sistema. "Da próxima vez, temos uma chance melhor de ser bem sucedido, "diz Robert Nagle, Diretor de tecnologia da Interactions.

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p Os pesquisadores tentaram encontrar soluções alternativas para os dados rotulados por humanos, mas os resultados costumam ser inadequados.

p Em um projeto que usou imagens do Google Street View de carros estacionados para estimar a composição demográfica dos bairros, Timnit Gebru, então pesquisador de Stanford, tentou treinar sua IA raspando fotos de carros à venda no Craigslist que foram etiquetadas por seus proprietários.

p Mas as fotos do produto não se pareciam em nada com as imagens do carro no Street View, e o programa não conseguiu reconhecê-los. No fim, ela diz, ela gastou $ 35, 000 para contratar especialistas de concessionárias de automóveis para rotular seus dados.

p A necessidade de rotuladores humanos é "enorme" e "dinâmica, "diz Robin Bordoli, CEO da empresa de tecnologia de rotulagem CrowdFlower. "Você não pode confiar 100 por cento no algoritmo."

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p No momento, descobrir como fazer com que os computadores aprendam sem os chamados dados "verdadeiros" fornecidos por humanos permanece uma questão de pesquisa em aberto.

p Trevor Darrell, especialista em aprendizado de máquina na Universidade da Califórnia em Berkeley, diz que espera que demore de cinco a dez anos antes que os algoritmos de computador possam aprender a funcionar sem a necessidade de rotulagem humana.

p Só seu grupo gasta centenas de milhares de dólares por ano pagando pessoas para fazer anotações em imagens. "Agora mesmo, se você está vendendo um produto e deseja perfeição, seria negligência não investir o dinheiro nesse tipo de anotação, " ele diz.

p Várias empresas como a Alphabet's Waymo e a fabricante de jogos Unity Technologies estão desenvolvendo mundos simulados para treinar seus algoritmos em cenários controlados, onde cada objeto vem predefinido.

p Em geral, mesmo as empresas que tentam tirar os humanos do circuito ainda contam com eles.

p CloudSight, por exemplo, oferece aos desenvolvedores de sites e aplicativos uma ferramenta útil para enviar uma foto e receber algumas palavras para descrevê-la. O varejista Kohl's usa o serviço para um recurso de pesquisa visual "Snap and Shop" em seu aplicativo.

p Mas não se trata apenas de um programa de computador sofisticado emitindo respostas. Se o algoritmo não tiver uma boa resposta, um de seus 800 funcionários em lugares como a Índia, Sudeste Asiático ou África digite a resposta em tempo real.

p “Queremos ser aqueles que podem rotular qualquer imagem sem qualquer envolvimento humano, "diz Ian Parnes, Chefe de desenvolvimento de negócios da CloudSight. "Quanto tempo isso vai demorar, ninguém sabe." p © 2018 Associated Press. Todos os direitos reservados.