Estás entrenando a la IA ahora mismo

Cada vez que resuelves un CAPTCHA estás haciendo trabajo no remunerado. Esos rompecabezas de «selecciona todas las casillas con semáforos» hacen algo más que comprobar que eres humano: entrenan sistemas de visión artificial para que aprendan a reconocer objetos en las imágenes. Tus respuestas correctas se convierten en datos de entrenamiento etiquetados, y Google los usa para mejorar sus coches autónomos, a una escala que cuesta imaginar.

Tú eres la mano de obra, no el cliente, y los CAPTCHA no son más que el ejemplo evidente.

El bucle de entrenamiento oculto

Piensa en lo que ocurre cuando usas un buscador: escribes una consulta, te aparecen los resultados, haces clic en uno y te quedas, o vuelves atrás y pruebas con otro.

Esa secuencia de gestos es información. Le dice al algoritmo que, para tu consulta, el tercer resultado era más pertinente que el primero; tu conducta es una señal de entrenamiento. Multiplícala por miles de millones de usuarios y por billones de consultas y tendrás una mano de obra inmensa, repartida por todo el planeta, que mejora sin descanso el algoritmo de búsqueda y a la que nadie paga.

El mismo patrón se repite en todas partes. Pasar de largo ante una publicación es votar en contra; detenerte en un vídeo, votar a favor; terminar un artículo o dejarlo a medias, opinar sobre la calidad de lo que has leído. Cada interacción es una valoración implícita que vuelve a alimentar la máquina.

La fábrica invisible

Las fábricas de toda la vida se ven: el edificio, los obreros, el producto que sale por la puerta. La transacción está clara: entra trabajo, salen salarios y se producen bienes.

La fábrica donde se entrena la IA, en cambio, no se ve. No hay edificio, los obreros no saben que lo son y el producto (mejores algoritmos, predicciones más exactas, una IA más lista) sale por las API y por mejoras que nadie nota. Y la transacción está escondida: tú aportas trabajo, recibes servicios «gratuitos» y la empresa se queda con un valor enorme.

Facebook, Google, TikTok, Amazon: más que plataformas, son fábricas que convierten conducta humana en capacidades de IA, y cada usuario es un obrero sin sueldo dentro de un sistema que no alcanza a ver, con unas cuentas oscurecidas a propósito.

Lo que construyen en realidad

Esto es lo que entrenas con tu conducta:

Sistemas de recomendación. Cada vídeo que ves hasta el final le enseña al algoritmo qué retiene la atención, y cada uno que saltas, qué no la retiene. El algoritmo de TikTok se ha entrenado con miles de millones de estas microdecisiones, y por eso acierta de un modo tan inquietante cuando adivina lo que vas a ver a continuación.

Modelos de lenguaje. Cada correo que escribes, cada búsqueda, cada mensaje de chat se suma al corpus de lenguaje humano del que aprenden los modelos. Si la IA es capaz de escribir un texto que suena humano es porque aprendió de textos que lo eran: los tuyos, entre miles de millones de otros.

Motores de predicción. Cada compra que haces, cada sitio al que vas, cada persona a la que escribes: los patrones de tu conducta ayudan a predecir la conducta de la gente que se parece a ti, y tu vida acaba convertida en una plantilla para poner a otros en el punto de mira.

La cuestión de la compensación

Hay quien sostiene que es un trato justo: tú recibes servicios gratuitos, la empresa recibe tus datos y las dos partes salen ganando.

Yo lo dudo. El trato es opaco, y la mayoría de los usuarios no entiende qué está cediendo ni cuánto vale. Y la asimetría es enorme: tu aportación individual es minúscula, pero sumada a la de miles de millones de usuarios, esos datos dan lugar a sistemas que valen cientos de miles de millones de dólares. Hay propuestas para corregirlo.

Imagina que cada vez que entrenas un sistema de IA te pagaran. Una fracción de céntimo, quizá; micropagos por microtrabajo. Con el tiempo se iría acumulando, y de paso haría visible un trabajo que hoy no se ve.

Y hay economistas que se lo toman en serio: proponen marcos de «trabajo de datos» en los que los usuarios reciben una compensación por el valor que generan. Las dificultades técnicas y logísticas son reales, pero también lo es la injusticia de fondo del sistema actual.

Entrenar a lo que te va a sustituir

Y ahora el lado más oscuro: estás entrenando sistemas que, tarde o temprano, harán que el trabajo humano valga menos. Los moderadores de contenido que entrenan a la IA para detectar material dañino están enseñando a los sistemas que sustituirán a los moderadores de contenido; los traductores que corrigen traducciones automáticas, a los que sustituirán a los traductores; los artistas que etiquetan imágenes, a los que sustituirán a los artistas.

Ya ha pasado antes: los obreros de las fábricas entrenaron a las máquinas que los sustituyeron. Pero ahora la escala es otra, y la velocidad también, y como el proceso de entrenamiento no se ve, la mayoría de la gente no se da cuenta de que está participando en él hasta que el reemplazo se ha consumado.

¿Y entonces qué?

No te estoy diciendo que dejes de usar internet. No sería realista y, de todos modos, el sistema seguiría igual: que te desconectes tú por tu cuenta no cambia nada.

Pero darse cuenta importa. Cuando entiendes que estás trabajando, empiezas a hacerte otras preguntas: ¿quién se queda con el valor de mi trabajo? ¿Qué estoy entrenando? ¿Quién sale ganando? ¿Debería haber una compensación o, al menos, consentimiento?

Los mayores sistemas de IA del mundo no los construyeron unos cuantos miles de ingenieros en Silicon Valley, sino miles de millones de usuarios que aportaron, cada uno, una pizca de datos de conducta, y que entrenaron los sistemas, cada uno, un poco más.

Mientras leías este ensayo, tu dispositivo ha registrado si bajabas por la página despacio (leyendo) o deprisa (por encima), ha anotado dónde te detenías y ha medido cuánto tiempo te has quedado. Todo eso son datos, y todo eso entrena algo.

Acabas de hacer trabajo no remunerado.

De nada.