Industria del etiquetado de datos: crowdsourcing para IA, ¿el único modelo?
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Utilizar servicios de anotación de datos: ¿una necesidad para quien quiera desarrollar productos de IA?
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en los últimos años en un tema de debate cada vez más destacado en nuestra sociedad, lo que subraya la importancia de un abastecimiento ético y responsable en el sector de las TI. Es probable que recientemente haya probado ChatGPT, deOpenAIque te dejó boquiabierto. Sin embargo, según el artículoLa IA no es artificial ni inteligente"publicado por Vice, la IA no es artificial ni inteligente en el sentido habitual.
Hay que decir que la IA es en realidad una herramienta creada por el hombre para realizar tareas específicas, a menudo mediante externalización y crowdsourcing en áreas como Etiquetado de datos. Su definición es que no tiene conciencia ni voluntad propias, y no puede considerarse una "entidad inteligente" por derecho propio. La IA está simplemente programada para seguir las instrucciones que se le dan, y no puede pensar ni tomar decisiones de forma autónoma. En resumen, es un programa informático como cualquier otro.
El impacto del crowdsourcing en la industria de la IA es innegable. Este concepto, que consiste en recurrir a una gran comunidad para resolver problemas o llevar a cabo tareas, está en el centro de muchas iniciativas de innovación abierta. El crowdsourcing permite reunir ideas, conocimientos y recursos de forma eficaz, aprovechando las aportaciones de muchas personas de todo el mundo.
¿Problemas sociales y éticos en la externalización de tareas de anotación de imágenes?
Es importante señalar que la IA también puede acarrear problemas sociales y éticos. Por ejemplo, la automatización de ciertas tareas puede conducir a la eliminación de determinados puestos de trabajo, lo que puede tener consecuencias para los trabajadores y su modo de vida. Por tanto, es importante reflexionar sobre cómo puede utilizarse la IA de forma responsable, justa y ética, para minimizar los riesgos potenciales para las personas y la sociedad. Sin embargo, hay que minimizar lo que a veces oímos sobre la IA ("la inteligencia artificial va a acabar con nuestros empleos, ¡mañana estaré obsoleto!"): con la IA surgirán empleos que hoy no existen y crearán otras tantas oportunidades en todo el mundo.
La IA también puede tener importantes externalidades positivas, creando nuevas oportunidades en diversos ámbitos, incluso en los países en desarrollo. Una de estas externalidades positivas es el potencial de creación de empleo vinculado a la IA (paradójicamente). Aunque algunas tareas pueden automatizarse, están surgiendo nuevas profesiones para diseñar, desarrollar, mantener y supervisar los sistemas de IA. Además, los datos masivos necesarios para alimentar los algoritmos de IA pueden ser recopilados, anotados y gestionados por trabajadores humanos, lo que crea puestos de trabajo en la anotación de datos y la gestión de la calidad de los datos.
En los países en desarrollo, la IA ofrece nuevas oportunidades económicas. Las empresas pueden subcontratar tareas de IA comoanotación de datos o imágenesLas empresas pueden subcontratar tareas de IA, como la anotación de datos o imágenes, a trabajadores de todo el mundo, lo que ofrece oportunidades de ingresos a las personas con acceso a Internet, incluso en zonas remotas. Este trabajo no debe considerarse ingrato Se trata de un prejuicio de los países privilegiados, que perciben las tareas de anotación para la IA como "microtareas", dándoles poca importancia o crédito en el proceso de desarrollo de la IA. Sin embargo, es una parte necesaria de la revolución de la IA, y una que pocas personas en el mundo están preparadas para hacer.
Es esencial garantizar que estas oportunidades sean equitativamente accesibles y que los beneficios de la IA no se concentren únicamente en determinadas regiones o entre determinadas poblaciones.
¿Cuál es la diferencia entre externalización de etiquetado de datos y crowdsourcing?
¿Qué es el etiquetado de datos?
Como hemos dicho muchas veces en este blog, usted ha entendido que etiquetado de datos es un proceso crítico en el campo de la inteligencia artificial (IA). Consiste en etiquetar datos para utilizarlos en un modelo de IA. El crowdsourcing se utiliza cada vez más para realizar estas tareas de etiquetado de datos en plazos cortos. Esta es la tendencia dominante en el mercado de la IA, producir datos que puedan ser explotados por modelos. Mientras que algunas personas piensan que el etiquetado de datos está muerto con los LLM (Large Language Models), la realidad es más compleja: intenta pedirle a GPT-4 que dibuje un Bounding Box en una imagen muy simple, puede que te sorprendas...
En resumen, ¿qué es el crowdsourcing y cómo puede influir en la IA?
¿Por qué el crowdsourcing para la IA?
E l crowdsourcing no es un concepto nuevo: es una estrategia de recopilación de datos casi tan antigua como Internet, que consiste en confiar en las aportaciones de un gran número de individuos para resolver un problema o llevar a cabo una tarea. Esto puede hacerse en línea, a través de plataformas específicas, o utilizando métodos tradicionales como las encuestas. El crowdsourcing se ha popularizado ampliamente gracias a plataformas como Wikipedia, que han permitido a miles de colaboradores compartir sus conocimientos sobre un tema determinado.
El crowdsourcing es probablemente la mejor manera de construir una enciclopedia de IA
La democratización de la IA es comparable a la creación de una enciclopedia mundial a través del crowdsourcing. Al igual que Wikipedia revolucionó el acceso a la información, el crowdsourcing en IA proporciona acceso a una diversidad de datos y perspectivas esenciales para el desarrollo de tecnologías inclusivas y equitativas.
El crowdsourcing, como estrategia clave de innovación abierta, es esencial para el desarrollo de productos de IA y ha demostrado ser especialmente eficaz en el contexto de la actualización continua de algoritmos y sistemas. El concepto de crowdsourcing, por su propia definición, invita a un enfoque colaborativo y distribuido, lo que lo hace ideal para proyectos que requieren una amplia diversidad de datos y perspectivas.
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El crowdsourcing puede ser una forma eficaz de reunir ideas, conocimientos y recursos para realizar tareas que tradicionalmente serían difíciles o costosas. Aplicado a la Inteligencia Artificial, consiste en reunir a decenas o centenares de etiquetadores de datos, generalmente sin formación y procedentes de países de renta baja, para invitarles a trabajar en un caso de uso (por ejemplo, etiquetar 5.000 imágenes de vehículos según criterios precisos). Este enfoque tiene muchos aspectos negativos, como su impacto social y ético y las precarias condiciones de trabajo de muchas personas. He aquí un resumen:
Explotación de trabajadores (etiquetadores de datos o especialistas en etiquetado de datos)
Uno de los principales problemas del crowdsourcing es que puede dar lugar a la explotación de los trabajadores, sobre todo en los países de renta baja.Algunas plataformas de crowdsourcing ofrecen tareas a realizar a cambio de una remuneración, pero esta remuneración puede ser muy baja y no reflejar el valor real del trabajo realizado. Puede haber una discrepancia real entre el trabajo realizado por los equipos de etiquetado de datos y la baja remuneración recibida. Además, estas plataformas pueden no ofrecer a los trabajadores estabilidad, protección social ni derechos, lo que puede precarizar su situación. Aunque el crowdsourcing puede reducir costes y acelerar la producción, es esencial adoptar un enfoque ético y responsable, garantizando que los trabajadores reciban una remuneración justa y que sus condiciones laborales sean dignas.
Un impacto negativo en la diversidad y la inclusión... y modelos de IA sesgados
El crowdsourcing también puede tener un impacto negativo en la diversidad y la inclusión. De hecho, algunas plataformas de crowdsourcing pueden estar dominadas por determinadas poblaciones, lo que puede dar lugar a un sesgo en las tareas propuestas y en la forma en que se llevan a cabo. Esto puede tener consecuencias negativas para las poblaciones marginadas o infrarrepresentadas, que pueden quedar excluidas de estos procesos colaborativos.
Difusión de noticias falsas
Por último, el crowdsourcing puede utilizarse indebidamente para difundir información falsa o ideologías peligrosas. En efecto, la participación de un gran número de personas puede dar la impresión de que existe un consenso sobre un tema determinado, cuando en realidad puede tratarse de información falsa o de manipulación. Esta cuestión es especialmente preocupante en el contexto actual, en el que la rápida difusión de noticias falsas puede tener graves consecuencias para la vida de las personas, sobre todo en términos de salud y seguridad.
¿Debemos prescindir de los servicios de anotación de datos para la IA?
La respuesta es "¡no! Incluso frente a los desafíos éticos y sociales, es vitalreconocer la existencia (y la importancia) del crowdsourcing en el proceso de desarrollo de productos de IA. Existen soluciones éticas y responsables que deben explorarse para garantizar una cadena de producción respetuosa, desde la obtención de datos hasta la introducción de datos anotados en los modelos.
El etiquetado de los datos, aunque tedioso, es esencial para garantizar la eficacia de la IA. Unos datos mal etiquetados pueden dar lugar a resultados erróneos, lo que subraya la importancia de actualizarlos periódicamente y verificarlos cuidadosamente. Es importante que el proceso de etiquetado de datos se lleve a cabo con rigor, implicando éticamente a todos los trabajadores de la cadena de construcción de productos de IA.
"Tenemos que pensar seriamente en la mano de obra humana de la cadena de suministro de la IA. Esta mano de obra merece recibir formación, apoyo y remuneración para que esté preparada para realizar un trabajo importante que muchos podrían considerar tedioso o demasiado exigente".
Cita de Mary L. Gray y Siddharth Suri, autores del libro "Ghost Work: How to Stop Silicon Valley from Building a New Global Underclass", en un artículo publicado en 2017 en Harvard Business Review.
¿Cuáles son las alternativas al crowdsourcing para la IA? ¿Por qué elegir proveedores de servicios especializados?
En el mundo en rápida evolución de la inteligencia artificial (IA), la calidad de los datos de entrenamiento desempeña un papel clave en el éxito o el fracaso de un modelo de IA. El proceso de etiquetado de datos, esencial para preparar estos datos, requiere una precisión y unos conocimientos que solo pueden ofrecer los proveedores especializados. Aquí es donde se pone de manifiesto la importancia de socios como CentaurLabs, especializados en anotación médica.
La experiencia en el centro de la anotación de IA
El etiquetado de datos es mucho más que una simple tarea administrativa; es una operación que requiere un conocimiento profundo del campo de aplicación (medicina, finanzas, industria pesada, moda, etc.). Los proveedores de servicios especializados no sólo aportan su experiencia técnica en clasificación y etiquetado de datos, sino también un profundo conocimiento del sector en cuestión. En el caso de la anotación médica, por ejemplo, sutiles matices pueden marcar la diferencia si la herramienta se utiliza como ayuda a la toma de decisiones para el diagnóstico.
CentaurLabs: un modelo especializado para la anotación médica
CentaurLabs, empresa especializada en laanotación de datos médicos, es un ejemplo perfecto de la importancia de la experiencia en el campo del etiquetado de datos. Aprovechando los conocimientos de profesionales médicos, CentaurLabs garantiza que los datos anotados no solo sean precisos, sino también pertinentes y fiables para las aplicaciones médicas de IA. Esta precisión es esencial, ya que los errores en los datos médicos anotados pueden tener consecuencias directas en la vida y la salud de los pacientes.
¿Por qué elegir proveedores de servicios especializados?
Precisión y calidad de los datos:
Los proveedores especializados garantizan una gran precisión en la anotación de datos, que es crucial para el rendimiento de los modelos de IA. Esta precisión es especialmente importante en ámbitos delicados como la medicina, donde los errores pueden tener graves consecuencias.
Ahorro de tiempo :
Al subcontratar el etiquetado de datos a expertos, las empresas ahorran un tiempo y un esfuerzo preciosos que pueden invertir mejor en otros aspectos de sus proyectos de IA.
Cumplimiento y ética :
Los proveedores especializados suelen estar mejor equipados para sortear normativas complejas y consideraciones éticas, especialmente en ámbitos regulados como la sanidad.
Acceso a conocimientos específicos:
Proveedores como CentaurLabs ofrecen acceso a expertos en campos específicos, lo que mejora la calidad de las anotaciones y, en consecuencia, el rendimiento de los modelos de IA.
Escalabilidad y flexibilidad :
Los proveedores de servicios especializados pueden gestionar grandes volúmenes de datos y adaptarse a las necesidades cambiantes de los proyectos, lo que ofrece a las empresas una gran flexibilidad.
En conclusión, externalizar el trabajo de etiquetado de datos a un país de bajos ingresos es una responsabilidad considerable: en Innovatiana somos muy conscientes de ello. Hacemos todo lo posible por situar a las personas y la ética en el centro de sus esfuerzos en materia de IA. Es esencial garantizar que los etiquetadores de datos reciban una remuneración justa y que los procesos sean inclusivos y no difundan información falsa o contenidos sesgados.
