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He Helped Train ChatGPT. It Traumatized Him.
Source: bigtechnology.com
Article summary:
1. Richard Mathenge lideró un equipo que enseñó al modelo GPT de OpenAI sobre contenido explícito, lo que dejó a él y a sus colegas traumatizados por las escenas de abuso sexual infantil, violación y bestialidad que tuvieron que leer repetidamente.
2. La práctica de Reinforcement Learning from Human Feedback es crucial para el funcionamiento de los bots como ChatGPT y Bard, pero se ha pasado por alto el costo humano que implica para aquellos que tienen que etiquetar el contenido explícito.
3. A pesar de la promesa del trabajo significativo y con futuro, Mathenge y sus colegas ganaban solo $1 por hora, lo que llevó a algunos a trabajar en la creación del Sindicato Africano de Moderadores de Contenido. OpenAI afirmó tomar en serio la salud mental de sus empleados y contratistas, pero Mathenge encontró insuficiente el asesoramiento ofrecido.
Article analysis:
El artículo "He Helped Train ChatGPT. It Traumatized Him." de Alex Kantrowitz en Big Technology, plantea una problemática importante sobre el costo humano que implica la formación de modelos de inteligencia artificial (IA) a través del aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana. El autor entrevista a Richard Mathenge, quien trabajó como líder de equipo en Sama, una empresa que colaboró con OpenAI para entrenar su modelo GPT. Mathenge y su equipo se encargaron de etiquetar contenido explícito para enseñar al modelo a evitarlo. Sin embargo, el trabajo constante con material altamente perturbador tuvo un impacto negativo en la salud mental del equipo.
El artículo plantea preguntas importantes sobre la ética y responsabilidad social en el desarrollo de IA. La práctica del aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana es crucial para mejorar la precisión y eficacia de los modelos de IA, pero también plantea riesgos significativos para los trabajadores involucrados en este proceso. El artículo destaca cómo las empresas deben ser más conscientes del bienestar emocional y psicológico de sus empleados y contratistas.
Sin embargo, el artículo tiene algunas limitaciones. En primer lugar, no se proporcionan detalles suficientes sobre las condiciones laborales específicas que enfrentaron Mathenge y su equipo durante su trabajo en Sama. Aunque se menciona que algunos trabajadores ganaban solo $1 por hora, no está claro si esto era común o si había otros factores que contribuyeron a esta situación.
Además, aunque el artículo plantea preguntas importantes sobre la ética y responsabilidad social en el desarrollo de IA, no aborda completamente las posibles soluciones a estos problemas. Si bien se menciona que algunos trabajadores están tratando de establecer un sindicato de moderadores de contenido en África, no se discute cómo las empresas pueden abordar mejor los riesgos para la salud mental y emocional de sus empleados.
En general, el artículo plantea una problemática importante sobre el costo humano del desarrollo de IA, pero también tiene limitaciones en términos de detalles específicos y soluciones propuestas. A pesar de esto, es un recordatorio importante de que las empresas deben ser más conscientes del impacto humano de su trabajo en IA y tomar medidas para proteger a sus empleados y contratistas.
Topics for further research:
Condiciones laborales de moderadores de contenido en empresas de IA
Impacto psicológico del trabajo en moderación de contenido
Sindicatos de moderadores de contenido en África
Responsabilidad social de las empresas en el desarrollo de IA
Ética en el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana
Soluciones para proteger la salud mental de los trabajadores en el desarrollo de IA