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Um ex-CEO e presidente executivo do Google sugeriu recentemente que o aparente atraso da gigante da tecnologia no desenvolvimento de IA se devia ao fato de a empresa priorizar o bem-estar pessoal dos funcionários em detrimento do progresso. Eric Schmidt disse ao público: “O Google decidiu que o equilíbrio entre vida pessoal e profissional e voltar para casa mais cedo e trabalhar em casa era mais importante do que vencer”.
Mais tarde, Schmidt retirou sua declaração, alegando que ele “falou mal”. No entanto, o seu comentário reflecte uma visão comum na indústria tecnológica – a de que o progresso depende de padrões de trabalho intensivos e de um olhar atento ao pessoal.
Empresas como a Amazon implementaram sistemas controversos de rastreamento de trabalhadores. Outros promovem uma cultura de “excesso de trabalho” como parte necessária da inovação.
Mas esta mentalidade ignora o papel crucial que uma força de trabalho empenhada e feliz desempenha na criação de tecnologia benéfica. Estudos demonstraram, por exemplo, que o trabalho remoto e um melhor equilíbrio entre vida pessoal e profissional conduzem frequentemente ao aumento da produtividade, em vez de impedirem o progresso.
A história também mostra que a capacitação dos trabalhadores e a promoção de uma abordagem democrática aceleraram os avanços tecnológicos. O movimento de código aberto, onde as informações são compartilhadas no desenvolvimento de software, é um exemplo disso. A Wikipédia é outro exemplo – uma história de sucesso construída inteiramente com base em contribuições voluntárias e esforços coletivos.
Também na IA, tem havido um rápido progresso com projetos que enfatizam a abertura e a colaboração, tais como modelos de linguagem semelhantes ao ChatGPT conhecidos como BLOOM e GPT-J. Isto demonstra que democratizar o acesso às ferramentas e ao conhecimento da IA pode acelerar o progresso.
Entretanto, muitos dos desafios éticos no desenvolvimento da IA – desde preconceitos algorítmicos até preocupações com a privacidade – resultam de ciclos de desenvolvimento apressados e da falta de perspectivas diversas.
Por exemplo, os preconceitos raciais e de género nos sistemas de reconhecimento facial surgiram alegadamente porque as equipas de desenvolvimento estavam a trabalhar sob pressão para apresentar resultados rapidamente. O escândalo Cambridge Analytica, que expôs a utilização indevida dos dados dos utilizadores do Facebook, ilustrou os riscos de dar prioridade ao crescimento e ao lucro em detrimento da privacidade e do impacto social.
A procura incessante de produtividade e de domínio do mercado também levou ao surgimento de “fábricas exploradoras digitais” – regimes laborais exploradores associados ao desenvolvimento da IA.
Isso inclui “fábricas” de moderação de conteúdo onde os trabalhadores são expostos a materiais traumáticos por longas horas com suporte mínimo (um porta-voz da empresa controladora do Facebook disse que leva a sério sua responsabilidade para com os revisores de conteúdo, com “salários, benefícios e suporte líderes do setor”). Ou as operações de processamento de dados ligadas à aprendizagem automática, em que trabalhadores de países com baixos salários realizam tarefas repetitivas por pouca recompensa.
Empresas como o Facebook, o Google e a Amazon têm sido criticadas por subcontratar estes aspectos cruciais (mas muitas vezes esquecidos) do desenvolvimento da IA a prestadores de serviços com más condições de trabalho. E destacam o custo humano do rápido avanço da IA, onde a verdadeira motivação muitas vezes reside no domínio corporativo e na maximização do valor para os acionistas.
Este modelo também conduz a inovações que não conseguem enfrentar desafios sociais e ecológicos mais amplos. A substancial pegada de carbono associada ao desenvolvimento da IA mostra a necessidade urgente de métodos mais ponderados e sustentáveis.
Quem é Danny/Shutterstock
Mas é mais provável que estes surjam de equipas de pessoas bem tratadas, às quais é concedida autonomia para explorar e abordar as implicações mais amplas do seu trabalho. Não virão de hierarquias rígidas focadas apenas em retornos financeiros imediatos.
É aqui que reside o falso binário entre o poder do trabalhador e o avanço tecnológico. A evidência sugere que quando os executivos exercem demasiado controlo, o desenvolvimento de tecnologia socialmente benéfica é prejudicado. Eles simplesmente não fornecerão o que os trabalhadores capacitados e a colaboração aberta podem trazer para a mesa.
Inteligência socialmente benéfica
As iniciativas lideradas pelos trabalhadores também têm estado na vanguarda do desenvolvimento ético da tecnologia. Por exemplo, o protesto dos funcionários do Google contra o envolvimento da empresa com o Project Maven, um esquema militar de IA dos EUA, foi um sucesso. E os trabalhadores da Amazon continuaram a pressionar para que a empresa melhorasse as suas credenciais ambientais.
Schmidt falou em “vencer” na corrida da IA. Mas o que exatamente está sendo conquistado através de técnicas que priorizam o controle corporativo e a exploração dos trabalhadores? Muitas vezes o resultado é tecnologia antiética desenvolvida sob condições de exploração – tecnologia que serve interesses corporativos restritos e não necessidades sociais.
Mas o futuro da IA e de outras tecnologias emergentes não deve ser impulsionado apenas pelas forças do mercado. A inovação não exige condições de trabalho opressivas ou controlo corporativo excessivo.
E o progresso tecnológico e o progresso social não são mutuamente exclusivos. Na verdade, eles podem fortalecer-se mutuamente. Uma indústria de IA verdadeiramente bem-sucedida deve ser aquela que produz tecnologias inovadoras de uma forma que capacite os trabalhadores, lide com considerações éticas e dê um contributo positivo para a sociedade.
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