DoorDash lança o Tasks: trabalhadores de apps se filmam para treinar IA

A DoorDash, que a maioria das pessoas conhece como plataforma de entrega de comida, lançou discretamente um novo produto chamado Tasks. É um app em que pessoas comuns gravam vídeos do dia a dia em troca de uma pequena recompensa. Lavar roupa, fritar ovos, passear no parque: tudo isso agora pode ser monetizado. Um jornalista da Wired testou pessoalmente e chegou a uma conclusão desanimadora: o Tasks não é um bico, mas uma janela para um futuro sombrio da economia gig.

O esquema é absurdamente simples. O usuário abre o app, vê uma lista de tarefas e escolhe uma. Uma tarefa pode ser algo como: "Grave um vídeo de 3 minutos cozinhando na sua cozinha". Você aperta gravar, cumpre a tarefa e envia o arquivo. Cada vídeo rende uma recompensa, em geral alguns centavos ou dólares, conforme a complexidade. O dinheiro se acumula e pode ser sacado por sistemas de pagamento padrão.

Quem compra esses vídeos? Grandes empresas de tecnologia que precisam de dados de treinamento para sistemas de IA. Falamos de visão computacional, reconhecimento de movimentos e compreensão de cenas domésticas. Para ensinar uma rede neural como uma pessoa frita um ovo, é preciso mostrar milhares de gravações de pessoas reais fritando ovos em condições diferentes, em cozinhas diferentes, com iluminação diferente. A DoorDash atua como intermediária: reúne os participantes e vende o resultado a clientes corporativos. Na prática, é o Amazon Mechanical Turk, mas para dados visuais na era da IA generativa.

O problema é a economia. Enquanto antes os entregadores da DoorDash podiam ganhar de US$ 15 a US$ 25 por hora com entregas, antes de descontar os custos de transporte, o Tasks oferece bem menos. O jornalista, depois de passar algumas horas no app, ganhou valores que dificilmente se chamariam nem de renda extra. Ao mesmo tempo, a barreira de entrada é mínima, pois basta um smartphone com câmera, o que inevitavelmente cria concorrência entre um enorme número de participantes e pressiona os preços para baixo. É a armadilha clássica da economia de plataformas: quanto mais fácil entrar, mais barato é o trabalho.

A natureza do trabalho também é interessante. Diferentemente de entregas ou corridas de app, o Tasks não exige deslocamento físico; as tarefas são feitas em casa. Isso reduz a barreira para quem não pode ou não quer trabalhar fora de casa. Mas também significa que a concorrência não é limitada pela geografia: um participante de Manila ou Lagos pode fazer a mesma tarefa que um usuário de Nova York por muito menos dinheiro. A globalização do mercado de dados de treinamento em ação.

Há ainda a questão da privacidade. Ao gravar vídeo em casa, você entrega sem querer dados sobre o interior da residência, seus hábitos e familiares que apareçam por acaso no quadro. Para onde vão essas gravações, quem as processa e por quanto tempo ficam armazenadas: segundo a descrição do jornalista, o Tasks não deixa isso suficientemente transparente para os participantes.

O mercado de dados de treinamento para IA é avaliado em bilhões de dólares e continua crescendo conforme os grandes laboratórios competem por qualidade e diversidade de datasets. O Tasks não criou esse nicho: Scale AI, Remotasks, Appen e CloudFactory já trabalham há tempos com participantes gig na rotulagem de dados. A DoorDash simplesmente chegou a esse mercado com uma marca conhecida e milhões de usuários na base. Isso mostra para onde caminha a economia de plataformas: da entrega física de produtos para a entrega de comportamento humano como matéria-prima para a IA. Os mesmos mecanismos, a mesma precarização, um novo tipo de tarefa.

Enquanto as empresas de tecnologia pagarem por dados de treinamento, as plataformas vão encontrar jeitos de coletá-los: de forma barata, em escala e com a participação de pessoas que precisam de renda extra. O Tasks não é um futuro distante. É o presente, já disponível na App Store.