Microlavoro umano per lo sviluppo dell'Intelligenza artificiale

L'elaborato analizza in modo critico il ruolo dl microlavoro umano nello sviluppo dei sistemi di intelligenza artificiale, mostrando come attività fortemente frammentate costituiscano la base invisibile dei moderni algoritmi di machine learning. L'obiettivo della ricerca è far emergere la dimensione socio-economica e giuridica di questo lavoro "fantasma" spesso svolto in condizioni di precarietà, bassa remunerazione e forte asimmetria di potere tra piattaforme e lavoratori. Il primo capitolo ricostruisce il microlavoro come componente strutturale della data economy, caratterizzata dalla valutazione algoritmica, de compensi minimi e da una nuova divisione globale del lavoro fondata sull'estrazione di dati. Sotto il profilo etico, si evidenzia la contraddizione tra la percezione di un AI autonoma e la realtà di lavoratori invisibili che filtrano contenuti e correggono errori, privi di un vero riconoscimento professionale. Il secondo capitolo esamina la Direttiva (UE) 2024/2831, prima regolamentazione europea della subordinazione algoritmica. La presunzione di subordinazione e gli obblighi di trasparenza rappresentano strumenti rilevanti, ma di difficile applicazione al microlavoro per via della frammentazione dei compiti, dell'opacità nell'uso dei dati e della natura transnazionale delle piattaforme. La parte empirica approfondisce il caso del Venezuela, dove il microlavoro diventa strategia di sopravvivenza e genera forme si cooperazione e resistenza. Una breve esperienza personale su Cliclworker conferma le criticità sopra elencate. Il terzo capitolo discute le prospettive future, mostrando come l'AI richieda ancora lavoro umano. Le opportunità riguardano una possibile formalizzazione delle tutele e il riconoscimento delle competenze; le principali sfide restano invece la trasparenza, la responsabilità dei committenti e l'emersione del lavoro invisibile.