Скрытые люди, питающие экономику искусственного интеллекта

С января Тина Линн Уилсон из Гамильтона, Онтарио, работает фрилансером в компании DataAnnotation.

45-летняя женщина говорит, что ей нравится эта работа, которая включает в себя проверку ответов модели искусственного интеллекта на предмет грамматики, точности и креативности. Это требует аналитических способностей и внимания к деталям, а также у нее есть несколько интересных проектов, например, выбор лучшего из двух образцов поэзии.

“Поскольку это творческий ответ, проверка фактов не потребуется. Вам придется указать… какой ответ лучше и почему”.

Работа, которую выполняет Уилсон, является частью огромной, но малоизвестной сети рабочих в развивающейся экономике искусственного интеллекта. Такие компании, как Outlier AI и Handshake AI, нанимают их в качестве «тренеров по искусственному интеллекту», заключая контракты с крупными платформами искусственного интеллекта, чтобы помочь им обучать свои модели.

Некоторая работа по аннотированию данных плохо оплачивается — в других частях мира даже эксплуататорская — но существует широкий спектр работ по обучению, обслуживанию и исправлению ИИ. Похоже, технологические гиганты предпочитают не говорить об этом труде. И по мере развития моделей им потребуется более специализированное обучение, а это означает, что компаниям вскоре могут больше не понадобиться многие из тех самых людей, которые помогли сделать их такими, какие они есть сегодня.

Человеческий опыт

Мы часто слышим, что современный генеративный ИИ обучается на огромных объемах данных, чтобы научить его тому, как обычно сочетаются человеческие идеи. Иногда это называют предварительной тренировкой, и это только первый шаг. Чтобы эти системы давали точные, полезные и не оскорбительные ответы, их необходимо дорабатывать, особенно если они собираются работать в узких областях реального мира.

Это называется тонкой настройкой и зависит от человеческого опыта. По сути, это подработка: выполняется по каждому заданию, без гарантированных часов. Канадские инструкторы по искусственному интеллекту, с которыми мы говорили, зарабатывали около 20 долларов в час, хотя за более специализированную работу можно заплатить около 40 долларов. Тем не менее, несоответствие может быть проблемой.

«Вы не можете полагаться на это как на основной источник дохода», — сказала Уилсон, назвав свою работу универсалом. По ее словам, многие другие комментаторы также считают это подработкой.

Обучение с подкреплением на основе отзывов людей это разновидность тонкой настройки это зависит от людей, оценивающих результаты ИИ.

Работа Уилсона включает в себя оценку того, насколько «человечно» звучит реакция ИИ.

«Это особенно актуально для голосовых ответов», — сказала она. «Это то, что человек хотел бы услышать?»

Итак, когда ChatGPT или Claude звучат странно по-человечески, это потому, что люди научили его быть таким.

«Это по-прежнему продукт программного продукта», — сказал Брайан Мерчант, технический журналист, специализирующийся на трудовых и цифровых технологиях. «Вам необходима гарантия качества коммерческого программного продукта».

По словам Фиореллы Риккобоно, представителя Scale AI, ее материнской компании, у Outlier AI более 250 000 активных участников в 50 странах. По ее словам, 81 процент имеют как минимум степень бакалавра. Компания не смогла предоставить данные по Канаде.

Возможно меняющийся рынок

Есть признаки того, что рынок этой работы меняется: спрос на универсальный труд снижается, как у таких людей, как Уилсон. Scale AI недавно уволил универсалов в Далласе. по данным Бизнес Инсайдерв сдвиге в сторону более технической подготовки. Между тем, появились более новые, более совершенные модели, такие как модель китайской фирмы DeepSeek. автоматизировал процесс армирования.

“Требовать число участников со специальными знаниями и ученой степенью значительно выросло по мере того, как системы искусственного интеллекта становятся более сложными», — сказал Риккобоно.

Эрик Чжоу, 26 лет, был одним из этих специализированных работников. После изучения материалов и нанонауки в Университете Ватерлоо он около года подрабатывал фрилансером в Outlier AI. Там он оценивал подсказки и ответы ИИ по физике и химии на уровне бакалавриата и корректировал ответы.

«Это очень увлекательная работа, если ты просто решаешь научные вопросы», — сказал он. «Так что эта часть решения проблем мне очень понравилась».

Однако он обнаружил, что выполнение задач может занять больше времени, чем отведено компанией, поэтому работа, стоимость которой составляет 20 долларов за час работы, может занять больше времени без дополнительной оплаты.

Кажется, нет недостатка в канадцах, работающих в специализированных областях и желающих увеличить свой доход, улучшая искусственный интеллект, включая ряд друзей Чжоу.

Это означает, что рабочие чувствуют, что их можно постоянно заменить, сказал он.

«Цифровые потогонные мастерские»

Тем не менее, ИИ в целом полагается на глобальную цепочку поставок на протяжении всего процесса обучения, большая часть которого передается на аутсорсинг работникам в странах с более низкой заработной платой. Это может означать тонкую настройку данных, но большая часть работы заключается в маркировке данных, что может быть изнурительным.

Число людей, занятых в этой сфере, исчисляется миллионами. Компании обвиняются в использовании мягкого трудового законодательства в таких регионах, как Восточная Африка и Юго-Восточная Азия.

«Существует множество того, что можно было бы назвать цифровыми потогонными мастерскими, где угодно, от Филиппин до Кении, где рабочие, по сути, преобразуют эти наборы данных в продукты, которые может использовать ИИ», — сказал Джеймс Малдун, соавтор книги. Кормление машиныо человеческом труде и скрытых затратах на питание ИИ.

Он говорит, что задачи могут быть жестокими, как он обнаружил во время полевых работ в Кении и Уганде, где люди работали до 70 часов в неделю за чуть более доллара в час, в условиях, которые он назвал «действительно ужасающими».

Хотя у многих комментаторов были амбиции более осмысленной работы в технологическом секторе, он сказал, что они оказались в тупике, выполняя «действительно скучные и мучительные» задачи.

Компании, занимающиеся искусственным интеллектом, обычно не сосредотачиваются на человеческом труде, обеспечивающем автоматизацию. Мерчант, технический журналист, говорит, что эти фирмы обычно хотят показать, что их продукт «чувствует себя волшебным, мощным, чувствует, что за ним будущее».

«Очень редко бывает так, что работа полностью занята техникой, особенно в промышленных условиях», — сказал он.

«Обычно у вас есть технология, которая может помочь вам в этом».