Para guionistas como yo —y para buscadores de empleo en general — el trabajo por encargo entrenando IA se ha convertido en la nueva forma de atender mesas. En ocho meses he realizado 20 de estos contratos extenuantes para cinco plataformas diferentes.
Es malo. En las plataformas donde trabajo aparezco como ri611, o como h924092b12ee797f, según quién me pague. Durante ocho meses he aceptado 20 contratos distintos repartidos entre cinco plataformas; tareas que antes no existían hoy ocupan el tiempo que antes dedicaba a escribir y producir. No es un empleo estable ni creativo: son encargos por tarea, medidos y pagados por cada minuto o por cada pieza etiquetada.
Mi trabajo consiste en evaluar si el tono de un chatbot suena natural o plano, afectado o molesto. Me piden también identificar patrones en imágenes de muebles — por ejemplo, agrupar o etiquetar estilos— y rastrear en internet fotos de grupo para recortar y eliminar a desconocidos, uno por uno. Envían vídeos extraños que debo revisar con lupa: anotar y marcar el tiempo exacto del ladrido de un perro, el instante en que un transeúnte cruza una ventana o el milisegundo en que estalla un globo. Cada tarea viene con instrucciones precisas y un esquema de etiquetado que hay que seguir al pie de la letra.
Parte del trabajo implica contenidos perturbadores que se generan con fines de prueba. Me han pedido producir escenas de sexo en estilo anime y también secuencias en las que se decapitan a mujeres jóvenes; en otras ocasiones, tengo que forzar modelos de lenguaje para que me den recetas de bombas caseras o crear invitaciones a una repetición de los eventos del 6 de enero en la Casa Blanca. Todas esas solicitudes forman parte de lo que llaman un 'red team': ejercicios destinados a testar salvaguardas y detectar fallos en los sistemas.
Estas labores se realizan para empresas con nombres como Mercor, Outlier, Task-ify, Turing, Handshake y Micro1. Los contratos los ofrece una variedad de plataformas — cada una con sus criterios, su interfaz y su escala de pagos—, y mi alias cambia según el proyecto. El trabajo técnico es minucioso y repetitivo; las instrucciones priorizan la consistencia en la etiqueta y la rapidez en la entrega por encima de cualquier margen creativo.
En paralelo a esos encargos, tengo otra carrera: soy guionista y showrunner en Hollywood. Suelo crear televisión de prime time que habitualmente presenta a una mujer blanca de clase media atravesando el peor día de su vida, con cierta intromisión de la policía para elevar las tensiones dramáticas. Mis series están disponibles en servicios como Paramount, Hulu y la BBC; no es una recomendación para verlas, diría incluso que eviten mirar.
El contraste entre ambas ocupaciones es nítido: la escritura televisiva exige reflexión, tiempo para desarrollar personajes y tramas; el trabajo de etiquetado y entrenamiento de IA recompensa la velocidad y la fidelidad a un sistema de instrucciones. Para muchos profesionales del sector, estas tareas por encargo se han vuelto una manera de subsistir entre proyectos creativos o en periodos de inactividad.
En 2023, Hollywood entró en huelga; una de las razones fue precisamente evitar que los estudios sustituyeran a guionistas y actores por inteligencia artificial. Esa tensión sigue presente en el mercado laboral: mientras la industria debate cómo regular y proteger las profesiones creativas, un número creciente de quienes antes hacían televisión aceptan trabajos para entrenar las máquinas que podrían, a la larga, reemplazarlos o transformar radicalmente su oficio.
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