O aviso tem uma frase só. "Após uma avaliação, tomamos a decisão de fechar o Amazon Mechanical Turk, com efeito em 30 de setembro de 2026", diz o banner no mturk.com, que encaminha trabalhadores e solicitantes para uma página de perguntas frequentes. Nenhum motivo é dado, nenhum sucessor é nomeado, e o fechamento vem depois da decisão da Amazon, em julho, de parar de aceitar novos clientes.

O Mechanical Turk foi lançado em 2005 e deu um vocabulário à indústria. O trabalho era publicado como Human Intelligence Tasks, HITs, pagas por peça: rotular imagens, transcrever áudio, preencher pesquisas, moderar conteúdo, julgar se duas fichas de produto eram a mesma coisa. Jeff Bezos chamava aquilo de "inteligência artificial artificial", uma piada que nomeava exatamente o arranjo, já que o serviço existia para pôr pessoas atrás de uma API onde o software ainda não era bom o bastante. Duas décadas de pesquisa em aprendizado de máquina rodaram sobre essa API, e também uma quantidade enorme dos dados rotulados que treinaram a primeira geração de grandes modelos.

Mais de 500.000 trabalhadores usaram a plataforma, relata o TechRepublic, e Krista Pawloski, do grupo de defesa de trabalhadores Turkopticon, diz que seguradoras e empresas de viagem ainda encaminham trabalho de dados por ali. Para onde vão esses trabalhadores e esse trabalho não se diz: a Amazon não nomeia substituto, e o mercado migrou para Scale AI, Mercor e Prolific, que vendem anotadores verificados e especializados em vez de um grupo aberto. Há mais uma reviravolta que pertence ao obituário. Um estudo de 2023 citado pelo TechRepublic estimou que cerca de 46 por cento dos trabalhadores do Mechanical Turk estavam eles próprios usando modelos de IA para completar as tarefas para as quais tinham sido contratados, o que é ou o começo do fim do negócio ou a sua conclusão lógica.

Para quem constrói hoje sobre feedback humano, a lição não é nostalgia, é compras. O degrau barato, anônimo e de alto volume do julgamento humano está fechando, e o que o substitui é mais caro, mais especializado e mais auditável, o que provavelmente é melhor para a qualidade dos dados e certamente pior para quem orçou à moda antiga. Se o seu pipeline ainda pressupõe um mercado de trabalhadores anônimos a centavos por tarefa, você tem até 30 de setembro para descobrir quanto custa substituí-los.