Casilli analizza:

Prendiamo l’esempio di Instagram, dove i dati prodotti sono a volte retribuiti, ma non sempre. Lo sono nel caso degli influencer che producono dei contenuti, dei community managers che gestiscono degli account o dei moderatori che filtrano le immagini. Ma nella maggior parte dei casi i nostri contenuti e metadati non ricevono una contropartita finanziaria e non sono inquadrati come contributi assimilabili al lavoro. Tuttavia, i nostri dati producono valore per la piattaforma. Devono poi essere arricchiti e adattati. Per fare in modo che l’algoritmo del motore di ricerca di Instagram trovi le immagini corrispondenti alle parole ricercate, le foto e i video hanno bisogno di essere taggati (cioè identificati e categorizzati) da persone. Per esempio, per poter identificare una persona o un animale in un’immagine, si conta sugli utenti, non retribuiti, per aggiungere un hashtag, al fine di aiutare l’algoritmo del motore di ricerca a riconoscere i differenti oggetti. Questo processo viene chiamato addestramento dell’intelligenza artificiale (IA). Questo addestramento non è sempre realizzato da utenti senza compenso. Ci sono piattaforme specializzate in questa attività che vendono la forza lavoro per dei produttori di veicoli a guida autonoma, chatbots (agenti automatici on line), traduttori automatici, assistenti virtuali, casse acustiche “intelligenti”… Ora, tutte queste tecnologie hanno bisogno di essere “addestrate”. E questo addestramento, questa calibratura iniziale, è realizzata da esseri umani. Una volta addestrate, le macchine hanno ancora bisogno del nostro aiuto, in particolare per la verifica di questi accoppiamenti. Bisogna assicurarsi che queste tecnologie non si blocchino, che garantiscano un risultato coerente con le aspettative commerciali. Immaginate un’impresa che produce un’applicazione di riconoscimento di animali a partire da una foto. A un certo punto è necessario che un essere umano, capace di distinguere un cane da un gatto, verifichi che questa intelligenza artificiale abbia eseguito correttamente la sua classificazione iniziale. A volte, la macchina funziona male e non è in grado di riconoscere l’animale in questione. In questo caso, ad alcune persone possono essere richieste correzioni. Ma a volte correggere non basta. Bisogna intervenire in tempo reale per riparare la falla dell’applicazione o della soluzione intelligente, assicurarne in qualche modo il servizio post-vendita. I lavoratori prendono allora il controllo sull’intelligenza artificiale e passano in “modalità degradata”, come si dice nel linguaggio degli ingegneri. Essi si sostituiscono alla soluzione automatica e così producono l’intelligenza artificiale… artificiale. C’è moltissima intelligenza falsamente artificiale sul mercato, ma le aziende non forniscono informazioni in merito a questo argomento troppo sensibile per la loro immagine. (Intervista ad A. Casilli a cura di S, Bouquin, “Il lavoro del clic”, in AA. VV., “Miti e trappole dell’intelligenza artificiale”)