Entrando no universo da pesquisa

Notamos uma gama significativa de diferentes trabalhos executados por esses trabalhadores. Organizadas em diferentes "projetos", essas "tarefas" podem ser tipos muito diferentes de produção de dados, com um papel central da comunicação: classificação de anúncios, correção de respostas de assistentes virtuais, correção de informações de mapas, produção de dados pessoais, análise de páginas do Facebook, categorização de imagens, respostas a pesquisas, transcrição, tradução, legendagem e gravação de áudio ou vídeo, entre outras atividades. O rol de tarefas ajuda a entender que empresas de mídias sociais e processos envolvendo publicidade dependem do trabalho humano que alimenta a IA.

Durante as entrevistas, analisamos como esses trabalhadores entendem as vantagens e as desvantagens desse tipo de trabalho. As principais vantagens observadas estão relacionadas à flexibilidade, que foi o tema mais verbalizado: "posso trabalhar enquanto assisto TV, enquanto assisto alguma série de TV. Eu prefiro porque é uma hora que posso desligar meu cérebro e ainda ganhar dinheiro", disse Daiana, uma estudante de Odontologia de 25 anos, que mora com os pais. Laura, de 41 anos, argumentou que essa flexibilidade a ajuda a "trabalhar sem sair de casa para eu cuidar do meu filho de 6 anos e ainda fazer as tarefas domésticas". Outra vantagem citada com frequência é o pagamento em dólares.

A desvantagem mencionada com mais frequência é a falta de segurança no emprego, um aspecto que molda a compreensão geral dos trabalhadores sobre suas atividades. Essa falta de estabilidade envolve múltiplos fatores, como a possibilidade de rescisão repentina ou não pagamento de salários. Geraldo, um trabalhador de tecnologia da informação de 50 anos, disse:

há algumas tarefas que não consigo entender e, se classificam minhas respostas como erradas, vou perder 50% do meu salário ou perder minha conta. Então, é uma grana legal, em dólares, mas não tenho segurança. As regras mudam muito e nem sempre somos informados sobre isso.

A sensação de instabilidade contínua combinada com a baixa remuneração são fatores que estão relacionados com a evidência de que a maioria dos trabalhadores com quem interagimos considera esse apenas um trabalho secundário. Embora muitos deles estejam desempregados, a compensação que recebem dessas plataformas geralmente não é suficiente para cobrir suas necessidades financeiras. Isso está em consonância com estudos sobre trabalho por plataformas no Sul Global, em especial o trabalho realizado em domicílio - um misto de sensação de oportunidade, precariedade e insegurança. Além disso, como ressaltam ^{Soriano e Cabanes (2019}), por um lado, há a sensação de que fazem parte de uma "classe trabalhadora global" e, por outro, a intensificação do trabalho precarizado em seus locais.

Uma questão importante na comunicação entre trabalhadores brasileiros nos grupos do Facebook e do WhatsApp é o processo seletivo pelo qual os trabalhadores devem passar antes de serem escolhidos para projetos nessas plataformas. Geralmente, os processos seletivos consistem na apresentação de um currículo em inglês e na aprovação em testes sobre as diretrizes dos projetos, também em inglês. Eles são vistos como obstáculos difíceis a serem superados: "é impossível que eu seja o único que está sendo rejeitado o tempo todo", diz um homem em um grupo do Facebook.

Outro objetivo na análise exploratória da comunicação entre trabalhadores foi compreender como eles percebem suas práticas de trabalho no contexto da indústria global de plataformas de IA. Embora este não tenha representado um tema central nas conversas dos trabalhadores nos grupos on-line com os quais interagimos, foi possível encontrar algumas discussões sobre o assunto - e ajudam a montar o rol de imaginários em torno de suas atividades de trabalho. Em uma postagem, um trabalhador pergunta a outros membros do grupo: "gente, só por curiosidade: quando alguém pergunta a vocês qual é o seu trabalho, o que vocês respondem? Sempre digo que trabalho para [plataforma] que é uma empresa on-line, mas nunca me aprofundo... e vocês?" Outro trabalhador responde: "eu digo que trabalho melhorando uma inteligência artificial ultrassecreta".

As noções de dados, algoritmos e IA apareceram apenas esporadicamente e no contexto de outras discussões, como exemplifica a última cita ção. Consideramos possível sustentar que muitos trabalhadores em grupos on-line não se veem como parte da indústria de IA, vendo seu trabalho em um sentido mais prático e próximo ao seu cotidiano, por exemplo, categorizar, avaliar, segmentar ou corrigir informações, comportamentos, conteúdos ou anúncios. Em nossas entrevistas, a situação foi semelhante. Questionada como ela entende a relação entre seu trabalho e a IA, Daiana diz: "para mim, sempre foi muito claro. Sempre soube que estava fazendo isso para treinar os algoritmos das empresas. Eles disseram isso. Eles dizem que nosso trabalho é essencial para melhorar os mecanismos de busca, para treinar seus algoritmos". Outras percepções afirmam que o papel de brasileiros nesses sistemas é o de assimilar e traduzir aspectos culturais para a realidade do país. Além disso, em geral, quando foram questionados sobre como eles acham que seu trabalho ajuda a criar ou treinar sistemas de IA, as respos tas focam na ideia de melhorar algoritmos e ajudar os usuários. Essas visões ajudam a invisibilizar o papel desses trabalhadores na produção de dados para a IA, inclusive com auxílio em sistemas de publicidade, por exemplo, que não existiriam nas plataformas digitais sem o trabalho dessas pessoas.

Contudo, ao olharmos para o cotidiano desses trabalhadores para as plataformas de IA, queremos enfatizar esse olhar "desde baixo" para a IA, como um chão de fábrica localizado em um país periférico. Mas, longe de uma análise focada na ausência, trata-se de destacar como os trabalhadores criam brechas, fissuras e resistências em seus cotidianos nas relações com algoritmos e plataformas.

Controle do tempo e dificuldades para comprovar as horas trabalhadas

Nas conversas on-line e nas entrevistas que realizamos, o processo de pagamento é um assunto que parece estar conectado com muitas das práticas dos trabalhadores com relação ao trabalho em plataformas globais de IA, em consonância com pesquisas sobre AMT no Brasil (^{Moreschi et al., 2020}). Algumas plataformas, como Appen, exigem que os trabalhadores comuniquem as horas trabalhadas. Embora seja razoável supor que essas plataformas tenham capacidade tecnológica para monitorar o trabalho, elas delegam pelo menos parte desse controle aos trabalhadores: cada um deve apresentar quantas horas despendeu mensalmente na execução das tarefas. Isto é, o gerenciamento automatizado parece não funcionar na hora de pagar os trabalhadores, transferindo a eles todas as responsabilidades.

É comum encontrar narrativas de trabalhadores sobre rejeições e divergências quanto às horas trabalhadas. Daiana afirma que:

[as plataformas] são muito desorganizadas. Eles questionam horas de trabalho. Eles dizem 'não, não, não, de acordo com nosso sistema, você não trabalhou nessas horas'. E então é muito difícil para você provar o oposto. Às vezes, eu apenas calo a boca e aceito, porque senão você não vai receber nada.

Sobre isso, os trabalhadores compartilham experiências sobre como verificar as atividades realizadas durante o horário de trabalho. Em um grupo do Facebook, uma mulher reclamou:

parece bobo, mas faço de tudo para cumprir a cota de cinco a sete dias úteis por semana. E por alguma razão, o sistema louco parece estar implicando comigo. Não é exagero dizer que recebo pelo menos dois [avisos do sistema] por mês, e NUNCA são verdadeiros. É duro ser acusada o tempo todo.

Como a primeira citação desta seção ilustra, há nessas comunicações dos trabalhadores um imaginário de inevitabilidade, de que qualquer reclamação sobre essas acusações falsas é inútil e pode prejudicar as relações dos trabalhadores com as plataformas. Em um grupo do Facebook, um homem diz: "um colega passou por uma situação semelhante. Ele enviou vários print screens que comprovam o término do seu trabalho e eles nunca as aceitaram, infelizmente. Então, ele foi retirado do projeto em determinado momento". Outro trabalhador resume esse ponto: "reclame ou não, não importa se você tem suas horas registradas, no final você terá que aceitar o que eles querem".

Isso revela que, por um lado, existe um imaginário de dados tomandoos como imparciais, inevitáveis e inatingíveis (^{Beer, 2019}). Contudo, a ideia de uma dataficação que automatiza todos os processos é falha, pois os trabalhadores precisam gerir, eles próprios, o tempo de trabalho, evidenciando que, mesmo na produção de dados para a própria empresa, não há uma automação completa. Esse é um dos pontos que faz os trabalhadores se comunicarem entre si em busca de táticas e estratégias para trabalhar em plataformas de IA. Além disso, as desconfianças e as acusações das plataformas com relação aos trabalhadores - como se eles fossem desonestos e golpistas - é uma característica central das plataformas de trabalho (Grohmann et al., no prelo).

Falta de confiança na infraestrutura

O contraste entre os imaginários de dados - e suas infraestruturas - e a sua realização na prática fazem com que haja uma falta de confiança nas infraestruturas, fator central nos processos de trabalho dos brasileiros em plataformas de IA. Essas dificuldades técnicas podem variar de uma plataforma para outra e entre projetos em uma mesma plataforma. Durante o processo de pesquisa, no entanto, encontramos diferentes narrativas sobre problemas nas plataformas, como bugs, aplicativos que não funcionam, perdas de conexão e dificuldades com relação ao pagamento.

A primeira camada de instabilidade pode ser observada nas estruturas dos sistemas que os trabalhadores utilizam para realizar suas tarefas. Nas entrevistas, foi possível compreender que essas dificuldades moldam as práticas dos trabalhadores e afetam os processos produtivos. Tarcila, uma estudante de Direito de 27 anos, relata:

trabalhei em um projeto da empresa Facebook cujo aplicativo tin ha muitos erros, muitos bugs... [...] Tinha que analisar 30 anúncios, e, às vezes, abria o aplicativo e havia apenas 15. [...]. Às vezes eu mandava o print screen para o Appen e eles não aceitavam... muita confusão.

Nos grupos do Facebook e do WhatsApp, as narrativas sobre "bugs" nas plataformas apresentaram distintos sentidos com relação ao trabalho. Como descreveu Tarcila, são comuns relatos sobre perda de horas trabalhadas. Uma trabalhadora em um grupo do Facebook pergunta se ela pode ser removida de um projeto por não conseguir trabalhar devido a um bug que bloqueou o acesso à ferramenta de classificação: "não consigo classificar anúncios há dias por causa desse bug. Hoje recebi o seguinte e-mail: 'Olá, você está recebendo esta mensagem porque nossos registros mostram que, durante a semana, você não completou os requisitos para o projeto'". Essas discussões são marcadas por expressões de sentimentos como frustração e tristeza.

Contudo, os trabalhadores desenvolvem e comunicam táticas para superar essas dificuldades técnicas. Isso representa o conhecimento da lógica técnica desses processos de trabalho, estratégias baseadas nas experiências de trabalhadores e sua comunicação em grupos on-line. Na mesma postagem mencionada no último parágrafo, outro trabalhador respondeu à pergunta, com uma sugestão sobre como evitar falhas no sistema: "você tem que desinstalar o aplicativo do Facebook do seu celular e instalar essa versão que vou colocar aqui. Faço isso todos os dias (desinstalo e instalo novamente) porque meu celular faz a atualização e não consigo impedi-lo". Como evidencia o enunciado, muitas conversas sobre bugs apresentam soluções desenvolvidas pelos trabalhadores e que não estão contempladas em manuais e diretrizes das plataformas.

Essas narrativas sobre a frequente ineficiência dos sistemas das plataformas afastam os imaginários de tecnologias avançadas e inabaláveis em torno da IA. Trata-se, antes, de pensar o "chão de fábrica da inteligência artificial". O modo como os trabalhadores experienciam a relação com as plataformas e suas infraestruturas - enquanto propriamente infraestruturas midiáticas (^{Plantin e Punathambekar, 2019}) - revela um olhar "desde baixo" para a IA, ancorado na vida cotidiana e suas contradições. Problemas como perda de conexão com a internet e falhas em dispositivos móveis são frequentes e moldam os processos produtivos e comunicacionais dos trabalhadores.

Por fim, outra falta de confiança estrutural para os trabalhadores é o sistema de pagamento. Como os processos podem diferir significativamente de uma plataforma para outra, o pagamento dificulta as rotinas dos trabalhadores e suas relações com as plataformas globais de IA. Os trabalhadores descrevem esses processos como complexos e onerosos, como uma dinâmica que envolve uma variedade de métodos e plataformas financeiras. Assim, a comunicação entre trabalhadores auxilia nos processos de recebimento do pagamento, a fim de evitar perdas financeiras. Daiana explica seus métodos para maximizar os ganhos:

na Appen, você é pago por meio de outra plataforma chamada Payo-neer, que cobra três dólares por saque. Se não tenho contas a pagar, junto uma grande quantia de dinheiro e diminuo o número de saques. Na Lionbrige, posso economizar usando a plataforma Husky [...]. Os bancos brasileiros tradicionais cobram altos impostos para receber dinheiro estrangeiro. Esta plataforma cobra apenas 3,5% do valor que você receberá. Então, para mim, isso é bom porque os bancos podem cobrar até 25 dólares, uma quantia significativa considerando o valor do meu salário.

Em grupos on-line de trabalhadores brasileiros, as discussões sobre essas estratégias são frequentes. Numa postagem em que um trabalhador pede ajuda para evitar as altas taxas de um banco brasileiro, outro trabalhador respondeu: "gente, pelo amor de Deus, não repassem diretamente para o banco, não! Eles vão te assaltar. Fui roubado por todos eles [bancos]. A melhor opção é o Husky [plataforma]".

As relações com os sistemas de pagamento jogam com o imaginário de serem "trabalhadores globais". Porém, as dificuldades evidenciam contradições envolvendo as suas localizações em território brasileiro (^{Soriano e Cabanes, 2019}). Isto é, as dinâmicas locais-globais fazem com que, apesar de imaginários globais relacionados às plataformas de IA, os trabalhadores estejam "amarrados aos locais em que vão para a cama todos os dias" (^{Graham e Anwar, 2019}, s/p).

Estratégias dos trabalhadores

Conforme discutimos nas seções anteriores, a comunicação entre os trabalhadores como formas de solidariedades emergentes (^{Soriano e Cabanes, 2019}) é uma prática que molda a dinâmica desses grupos on-line. São táticas e estratégicas de trabalhadores em suas vidas cotidianas no "chão de fábrica da inteligência artificial", enquanto "fissuras algorítmicas" (^{Ferrari e Graham, 2021}) ou "resistências algorítmicas" (^{Treré, 2018}). Isso revela que não há inevitabilidade por parte dos processos programados pelas plataformas de IA, mas modos de organização e comunicação por parte dos trabalhadores, os quais atuam a partir das brechas.

Muitas estratégias discutidas nesses grupos dizem respeito ao aumento ou à manutenção dos ganhos dos trabalhadores, envolvendo dilemas entre a gestão das próprias sobrevivências no trabalho e a colaboração com outros trabalhadores. Diante da crise econômica, o trabalho nessas plataformas pode representar um fator importante para a sobrevivência econômica desses trabalhadores.

Em nossas conversas com os trabalhadores, diferentes estratégias foram mencionadas como formas de aumentar os ganhos - enquanto forma de sobrevivência no trabalho - como a inscrição em diferentes plataformas e para projetos distintos. Renata, tradutora de 46 anos, explica seu método: "minha estratégia para aumentar a remuneração é tentar combinar a realização de várias tarefas pequenas e simples com trabalhos com valores maiores".

Sobre esse assunto, observamos tensões com relação aos trabalhadores não qualificados para as tarefas às quais se candidatam. Tarcila explica que se candidata a muitos projetos e depois tenta lidar com os conhecimentos específicos necessários para realizar as tarefas: "tem um projeto que é para quem fala alemão. Não falo alemão, mas, tipo, eu poderia me virar... posso tentar fazer esse projeto em casa". Por sua vez, Marta, uma doutoranda de 27 anos, reclama daqueles que não falam inglês, mas se candidatam a projetos: "você tem que saber pelo menos inglês básico, e a maioria das pessoas não tem isso. Eles só veem uma oportunidade de dinheiro fácil e seu trabalho não é de boa qualidade". Daiana explica: "as pessoas mentem muito em seus currículos". Marta destaca a tradução on-line como uma ferramenta que os trabalhadores usam para o que ela chama "trabalho de baixa qualidade": "as pessoas pensam que o tradutor on-line é bom o suficiente, então eles entregam um trabalho insatisfatório".

Nos grupos on-line que acompanhamos, essa tensão é ainda mais evidente. Foi possível encontrar um número significativo de postagens em que o conhecimento da língua surge como tema em disputa. Em uma postagem em que um trabalhador pergunta se ele pode fazer tarefas em inglês apenas usando o Google Tradutor, outro trabalhador responde: "você pode usar, mas tome cuidado porque, se você quiser continuar no projeto, é melhor não usá-lo ou, então, tentar sempre corrigi-lo. Do contrário, em seis meses eles não renovarão seu contrato". Em outro post com o mesmo tema, outro trabalhador contesta essa versão: "eu sempre usei o Google e foi tranquilo, contrato renovado. Isso é lenda urbana". Em outras discussões, os trabalhadores reclamam sobre o que eles percebem como um sentimento de superioridade e hipocrisia daqueles que criticam quem não domina a língua inglesa. Um trabalhador protesta:

eu pensei que essa era um grupo de apoio e não um tribunal... pedir ajuda não significa que eu não sei inglês ou que sou estúpido. Você não sabe o suficiente sobre a vida das pessoas para especular assim. Tem gente que não perde a oportunidade de fazer os outros se sen tirem um lixo, né?

Na mesma direção, em outro post, um trabalhador fala:

vamos ser sinceros, grande parte das pessoas que estão aqui não sabem falar inglês. Então, não venha me dizer que, se a pessoa não souber, que não vai conseguir passar no teste, porque eu garanto que todo mundo já usou ou ainda usa algum tipo de tradução automática.

Essas tensões revelam, por um lado, o que ^{Soriano e Cabanes (2019}) denominam "solidariedades empreendedoras", as quais envolvem contradições entre sentimentos de colaboração com outros trabalhadores e in tensificação da competição entre colegas, em linha com uma racionalidade neoliberal (^{Dardot e Laval, 2013}). Por outro, revelam brechas - no sentido de fissuras ou resistências - com relação ao esperado por parte deles pelas plataformas. São táticas para sobrevivência no "chão de fábrica da inteligência artificial".

Geopolítica das plataformas e colonialismo por meio da IA

O "chão de fábrica da inteligência artificial" não apresenta o mesmo "chão" em todos os lugares. As desigualdades e as lutas em torno do trabalho humano por trás da IA têm uma forte dimensão geopolítica. Os enunciados dos trabalhadores revelam as condições materiais de produção de dados que são localizadas. Não se trata de uma produção homogênea nem de condições iguais. Por que será que as plataformas globais de IA precisam dos venezuelanos para treinar dados para carros autônomos (^{Schmidt, 2019})? Por que os filipinos são os que mais trabalham com moderação de conteúdo (^{Roberts, 2019})? A IA, como projeto tecnopolítico e econômico, baseia-se nessas desigualdades, apropriando-se de trabalhadores em regiões periféricas, como a América Latina. A circulação das lutas dos trabalhadores (^{Dyer-Witheford, Kjosen e Steinhoff, 2019}) não ocorre da mesma forma em todas as partes do mundo. O trabalho humano por trás da IA depende mais de alguns humanos do que de outros - principalmente com marcadores geográficos, como os que estamos vendo aqui - além de raça e gênero, como mostram ^{Atanasoski e Vora (2019)}.

As tensões sobre o uso de tradutores on-line nas práticas dos trabalhadores de plataforma de IA trazem esse tema de forma mais evidente em nossa análise. A maior parte do discurso público sobre IA enfatiza seu potencial computacional, que geralmente é retratado como uma força que pode transformar completamente a sociedade (^{Dyer-Witheford et al., 2019}). Embora a dataficação seja posicionada como um elemento-chave nas infraestruturas de IA, o debate sobre sua produção ainda é algo secundário, e essas plataformas anunciam os seus conjuntos de dados de treinamento como "fontes confiáveis" produzidas por "profissionais qualificados".

No entanto, as perspectivas dos trabalhadores nos apresentam um cenário mais complexo e multifacetado envolvendo a produção de dados e o papel da comunicação e do trabalho humano para a IA. Computacionalmente, os dados sempre representaram a abstração de fenômenos reais (^{Wirth, 1985}). Observando criticamente, os dados usados na indústria de IA não podem ser considerados matéria natural, que é capturada "do mundo de forma neutra e objetiva" (^{Kitchin, 2014}, p. 6), mas são sempre produzidos e circulados socialmente (^{Beer, 2019}; ^{Couldry e Mejias, 2019}). Os dados para IA são produzidos por processos complexos que envolvem grupos diferentes de trabalhadores, em diferentes contextos geográficos, com distintos marcadores sociais - algo não ressaltado por este artigo, mas que está presente em outras pesquisas nossas e de outros autores (^{Atanasoski e Vora, 2019}). Em outras palavras, com base em nossa análise, argumentamos que os dados produzidos pelas plataformas globais da indústria de IA são moldados por essas condições de trabalho e comunicação, com o trabalho de brasileiros funcionando como elemento de um colonialismo por meio da IA.

A IA, enquanto epistemologia e política moderna, já é um artefato colonial, como ressaltam ^{Ali (2016)} e ^{Katz (2020)} - isto é, a própria IA como colonialismo. Então, se, por um lado, entender as relações entre colonialismo e IA envolve pensar como os recursos são expropriados de pessoas em países da América Latina para reforçar plataformas baseadas no Norte Global e seus mecanismos de extração de valor (^{Couldry e Mejias, 2019}), por outro, como ressalta ^{Ricaurte (2019)}, trata-se de pensar novas formas de colonialismo digital como a continuidade do colonialismo por meio de processos de IA.

A história de vida de trabalhadores brasileiros - marcadas pela constância do trabalho informal e pela precariedade enquanto norma - encontra nas plataformas globais de IA mais uma continuidade da insegurança como norma de vida, agora embalada por imaginários tecnológicos- também ocidentalizados e coloniais - de que, por exemplo, se sentem satisfeitos (ou até deslumbrados) por estar melhorando sistemas "ultrassecretos" de uma importância global. De fato, eles sustentam esses sistemas (^{Crawford, 2021}) - que foram projetados às suas revelias e a todo tempo os acusam de serem desonestos em suas ações. E os trabalhadores enfrentam inúmeras dificuldades com relação às infraestruturas das plataformas, que se colocam como neutras.

Dessa forma, as plataformas (globais) de IA, como Appen, Lionbridge e AMT, são dispositivos centrais na manutenção da colonialidade do poder e do saber (^{Quijano, 2000}; ^{Mignolo, 2014}). Isso é materializado nas infraestruturas das plataformas de IA e em suas formas de gerenciamento e interação com os trabalhadores. As estratégias de trabalhadores, por sua vez - enquanto fissuras, brechas e resistências algorítmicas - são formas de sobrevivência a partir da construção de vínculos - enquanto relações de comunicação - com outros trabalhadores.