Trabalho Fantasma
Força de trabalho humana invisível e precarizada que executa tarefas repetitivas essenciais (como moderação e rotulagem de dados) para o funcionamento de sistemas de Inteligência Artificial, sustentando a ilusão de automação total.
Definição
Trabalho Fantasma (do inglês Ghost Work) é um conceito cunhado pela antropóloga Mary L. Gray e pelo cientista da computação Siddharth Suri para descrever a vasta infraestrutura humana oculta que sustenta a economia digital e os sistemas de Inteligência Artificial. Diferente da automação plena, a maioria das tecnologias atuais depende de milhões de trabalhadores dispersos globalmente que realizam tarefas cognitivas simples — como rotular imagens, transcrever áudios, moderar conteúdo violento ou corrigir falhas algorítmicas em tempo real. Esses trabalhadores operam nos bastidores, sob demanda e sem vínculos empregatícios, criando a "ilusão de automação" para o usuário final, que acredita estar interagindo apenas com um software autônomo.
Como funciona
O trabalho fantasma opera através de plataformas de microtarefas (como Amazon Mechanical Turk, Appen e Clickworker) que fragmentam grandes projetos em pequenas unidades:
- Fragmentação: Uma empresa de IA precisa treinar um carro autônomo para reconhecer pedestres.
- Distribuição: Milhares de fotos são enviadas para a plataforma, onde trabalhadores (muitas vezes no Sul Global) recebem centavos para desenhar caixas ao redor de humanos nas imagens.
- Agregação: O sistema reúne as respostas, valida a precisão e alimenta o algoritmo.
- Invisibilidade: O produto final é vendido como "inteligência artificial avançada", apagando completamente o esforço humano que o tornou possível.
Exemplos
Moderação do Facebook/Meta: Milhares de terceirizados que analisam denúncias de conteúdo tóxico, atuando como "garis da internet" invisíveis.
Treinamento do ChatGPT: Trabalhadores no Quênia pagos menos de US$ 2 por hora para ler e rotular textos tóxicos para tornar o modelo de linguagem mais seguro.
O "Turco Mecânico": Referência histórica ao autômato de xadrez do século XVIII que escondia um humano dentro, hoje nome da plataforma da Amazon onde humanos realizam tarefas que "computadores ainda não conseguem fazer".
Quem é afetado
- Microtrabalhadores (Crowdworkers): Pessoas em países em desenvolvimento (como Índia, Filipinas, Brasil e Venezuela) ou em situações de vulnerabilidade econômica no Norte Global, que aceitam pagamentos irrisórios por falta de opções.
- Moderadores de Conteúdo: Trabalhadores expostos a traumas psicológicos ao filtrar vídeos de violência extrema, pornografia infantil e discursos de ódio para manter as redes sociais "limpas" para os usuários comuns.
- Refugiados e Populações Marginalizadas: Frequentemente recrutados para esses trabalhos devido à flexibilidade de horário e baixas barreiras de entrada, mas presos em ciclos de baixa remuneração sem direitos.
Por que é invisível
A invisibilidade é intencional e estrutural:
- Design de Interface: As plataformas (como Uber, iFood ou chatbots) são desenhadas para esconder o humano. O usuário aperta um botão e o serviço "acontece".
- Segredo Comercial: Empresas de tecnologia evitam admitir que seus sistemas "inteligentes" dependem de intervenção humana constante para não desvalorizar seus produtos ou ações na bolsa.
- Desumanização Contratual: Termos como "human-in-the-loop" ou "computação humana" reduzem pessoas a componentes de processamento, removendo sua agência e identidade.
Efeitos
- Precarização Extrema: Ausência total de benefícios (férias, saúde, aposentadoria), pagamento por peça (muitas vezes abaixo do salário mínimo) e instabilidade constante.
- Danos à Saúde Mental: Altos índices de estresse, ansiedade e transtorno de estresse pós-traumático (TEPT), especialmente entre moderadores de conteúdo.
- Alienção do Trabalho: O trabalhador raramente sabe para quem está trabalhando ou qual a finalidade da tarefa (ex: treinar um drone militar ou um filtro de Instagram), perdendo o sentido de sua produção.
Referências (BR)
- Rafael Grohmann
- DigiLabour
- Dora Kaufman
Referências (Internacionais)
- Mary L. Gray
- Siddharth Suri
- Antonio Casilli
