Wilson fa parte di un’enorme rete globale di freelance che aiutano ad addestrare modelli di IA per aziende come Outlier AI e Handshake AI.
Molti di loro guadagnano solo circa 20 CAD/ora (equivalenti a 14,6 USD), in condizioni di “gig work” (lavoro occasionale) instabile, senza orari fissi o benefit.
Alcuni lavori più specializzati, come la correzione di dati scientifici, possono arrivare a 40 CAD/ora, ma il volume di lavoro non è costante.
Gli esperti chiamano questa fase “fine-tuning” (messa a punto) – la fase di affinamento del modello valutando le risposte dell’IA e riaddestrando il sistema tramite “apprendimento per rinforzo con feedback umano” (RLHF).
Quando ChatGPT o Claude “sembrano umani”, è perché persone come Wilson li hanno addestrati a essere più “naturali”.
Outlier AI ha oltre 250.000 collaboratori in 50 paesi, l’81% dei quali possiede una laurea universitaria, secondo Scale AI (la società madre).
Tuttavia, il mercato sta cambiando: la domanda di manodopera generica sta diminuendo, sostituita da personale con conoscenze specialistiche e titoli di studio avanzati, man mano che l’IA diventa più complessa.
Alcuni nuovi modelli, come DeepSeek (Cina), hanno parzialmente automatizzato il processo di fine-tuning, rendendo il lavoro umano più facilmente sostituibile.
Eppure, l’IA rimane pesantemente dipendente dal lavoro a basso costo nei paesi in via di sviluppo. Molti lavoratori in Kenya, Uganda, Filippine lavorano fino a 70 ore/settimana per poco più di 1 USD/ora, in condizioni definite “fabbriche digitali del sudore” (digital sweatshops).
Il ricercatore James Muldoon afferma che milioni di persone stanno “alimentando” l’IA attraverso un lavoro monotono e noioso, che costituisce la spina dorsale dell’economia globale dell’IA.
📌 Riepilogo: Dietro la “magia” dell’IA ci sono milioni di addestratori nascosti. Esempi: DataAnnotation (controllo grammatica, accuratezza); Outlier AI (>250.000 collaboratori, 50 paesi, 81% con laurea). La tendenza: cala la domanda di lavoro generico, sostituito da specialisti con titoli di studio avanzati (a causa della complessità dell’IA). Tuttavia, l’IA dipende ancora pesantemente dalla manodopera a basso costo nei paesi in via di sviluppo (es. Kenya, Uganda, Filippine) che lavorano 70 ore/settimana per >1$/ora in “fabbriche digitali del sudore”.
