Почему ИИ обучают в сельской Индии

Вирудхунагар, город на юго-востоке Индии, может похвастаться храмами, построенными тысячи лет назад.

Но недалеко от этих древних мест люди работают над новейшей технологией — искусственным интеллектом.

Один из них — Мохан Кумар.

«Моя роль заключается в аннотировании ИИ. Я собираю данные из различных источников, размечаю их и обучаю модели ИИ, чтобы они могли распознавать и прогнозировать объекты. Со временем модели становятся полуконтролируемыми и могут принимать решения самостоятельно», — говорит он.

Индия уже давно является центром аутсорсинговой ИТ-поддержки, а такие города, как Бангалор или Ченнаи, являются традиционными центрами такой работы.

Но в последние годы фирмы переносят свою работу в гораздо более отдаленные районы, где затраты на персонал и помещения ниже.

Эта тенденция известна как облачное фермерство, и искусственный интеллект дал ей еще один импульс, поскольку во многих городах, таких как Вирудхунагар, расположены фирмы, работающие над искусственным интеллектом.

Так считает ли г-н Кумар, что он многое упускает, находясь не в большом городе?

«С профессиональной точки зрения особой разницы нет. Будь то в небольших городах или мегаполисах, мы работаем с одними и теми же клиентами по всему миру из США и Европы, и необходимое обучение и навыки одинаковы», — говорит г-н Кумар.

Г-н Кумар работает в Desicrew. Основанная в 2005 году, компания стала пионером в области облачного фермерства.

«Мы поняли, что вместо того, чтобы заставлять людей мигрировать в города в поисках работы, мы можем создать рабочие места там, где люди уже живут», — говорит Манниваннан Дж.К., исполнительный директор Desicrew.

«Слишком долго возможности были сосредоточены в городах, оставляя сельскую молодежь позади. Наша миссия всегда заключалась в том, чтобы создавать карьеры мирового уровня ближе к дому, доказывая при этом, что качественную работу можно выполнять где угодно».

Desicrew выполняет все виды аутсорсинговой работы, включая тестирование программного обеспечения для начинающих фирм, создание наборов данных для обучения ИИ и модерацию контента.

На данный момент от 30 до 40% ее работы связано с искусственным интеллектом, «но очень скоро этот показатель вырастет до 75–100%», говорит г-н Дж.К.

Большая часть этой работы — транскрипция — преобразование звука в текст.

«Машины понимают текст гораздо лучше», — объясняет он.

«Чтобы ИИ работал естественно, машины должны быть обучены понимать различия в том, как люди говорят. Вот почему транскрипция является таким важным шагом: она формирует основу для понимания машинами и реагирования на разных языках, диалектах и контекстах».

По словам г-на Дж. К., выполнение такой работы в небольшом городе не является недостатком.

«Люди часто полагают, что сельские районы недостаточно развиты, но наши центры во всех отношениях копируют городские ИТ-центры – безопасный доступ к данным, надежная связь и бесперебойное электроснабжение. Единственная разница – это географическое положение».

Около 70% его сотрудников — женщины: «Для многих это первая оплачиваемая работа, и влияние на их семьи является преобразующим — от финансовой безопасности до образования для их детей», — говорит г-н Дж. К.

Компания NextWealth, основанная в 2008 году, также была пионером в области облачного фермерства.

Штаб-квартира компании находится в Бангалоре, а штат сотрудников составляет 5000 человек в 11 офисах в небольших городах по всей Индии.

«Шестьдесят процентов индийских выпускников родом из небольших городов, но большинство ИТ-компаний нанимают сотрудников только из метро. Это оставляет после себя огромный неиспользованный резерв умных выпускников в первом поколении», — говорит Митили Рамеш, соучредитель и управляющий директор NextWealth.

«Многие из этих студентов — выпускники в первом поколении. Их родители — фермеры, ткачи, портные, полицейские — семьи, которые берут кредиты для финансирования своего образования», — говорит она.

NextWealth начинала с аутсорсинга работы в бэк-офисах крупных компаний, но пять лет назад перешла на искусственный интеллект.

«Самые передовые в мире алгоритмы обучаются и проверяются в маленьких городах Индии», — говорит г-жа Рамеш.

Около 70% ее работы поступает из США.

«Каждая модель искусственного интеллекта, от системы, подобной ChatGPT, до системы распознавания лиц, нуждается в огромных объемах данных, размеченных человеком. Это основа работы в области облачного фермерства».

Она считает, что впереди еще много работы.

«В ближайшие 3–5 лет ИИ и GenAI создадут около 100 миллионов рабочих мест в сфере обучения, проверки и обработки в реальном времени. Маленькие города Индии могут стать основой этой рабочей силы».

Она надеется, что Индия сможет оставаться центром такой работы.

«Такие страны, как Филиппины, могут догнать их, но масштабы Индии и раннее начало поставок ИИ дают нам преимущество на пять-семь лет. Мы должны использовать это преимущество до того, как разрыв сократится», — говорит она.

К.С. Вишванатан — консультант по технологиям. Ранее он работал в Национальной ассоциации компаний-разработчиков программного обеспечения и услуг Индии, торговой ассоциации аутсорсинговых фирм.

«Кремниевая долина, возможно, занимается созданием механизмов искусственного интеллекта, но повседневная работа, обеспечивающая надежность этих механизмов, все чаще осуществляется индийской индустрией облачного земледелия», — говорит он.

«Мы действительно находимся на переломном этапе. Если облачное фермерство продолжит масштабироваться, маленький городок Индии вполне может стать крупнейшим в мире центром операций искусственного интеллекта, так же, как он стал центром ИТ-услуг два десятилетия назад».

Но успех не гарантирован.

Хотя Next Wealth и Desicrew заявляют, что у них есть доступ к надежному и безопасному интернет-соединению, г-н Вишванатан говорит, что в небольших городах Индии это не всегда так.

«Надежный высокоскоростной Интернет и безопасные центры обработки данных не всегда соответствуют показателям в мегаполисах, что делает защиту данных постоянной проблемой».

Даже при наличии хороших связей необходимо провести работу, чтобы успокоить клиентов.

«Самая большая проблема — это восприятие, а не техническая проблема. Международные клиенты часто полагают, что небольшие города не могут соответствовать стандартам безопасности данных, даже если системы надежны. Доверие нужно заслужить посредством реализации».

Вернувшись в NextWealth, Дханалакшми Виджай «настраивает» ИИ. Например, если она спутает две похожие вещи, например, синюю джинсовую куртку и темно-синюю рубашку, она подправит модель.

«Эти исправления затем передаются обратно в систему, настраивая модель таким образом, чтобы в следующий раз, когда она столкнется с подобным случаем, она работала лучше. Со временем модель ИИ накапливает опыт, точно так же, как обновление программного обеспечения с помощью регулярных исправлений, чтобы сделать его более точным и надежным», — говорит г-жа Виджей.

Такая работа имеет эффект в реальном мире.

«Я и моя команда косвенно обучаем модели искусственного интеллекта, чтобы сделать ваши покупки в Интернете легкими и беспроблемными», — говорит она.