Невидимый труд тысяч людей за фасадом технологического чуда

Post Thumbnail

Когда мы общаемся с ChatGPT или другими нейросетями, нам кажется, что перед нами чистая технология. Алгоритмы и математика. Но нет. Каждый день 100000 людей в разных странах мира размечают данные для обучения нейросетей. Они помечают объекты на фотографиях, проверяют тексты на токсичность, фильтруют нежелательный контент. И оценивают качество ответов искусственного интеллекта. Их называют «мигрантами искусственного интеллекта», и большинство из них живут в странах с низким уровнем доходов. Кении, Индии, Филиппинах и Пакистане. Похоже, мы изобрели технологическое чудо, работающее на старом добром человеческом труде. Только теперь ещё и с модным названием «искусственный интеллект».

Условия их работы часто оставляют желать лучшего. По данным расследования журнала Time, компания OpenAI через подрядчика Sama нанимала кенийских работников для фильтрации токсичного контента при обучении ChatGPT. Им платили от 1.32 до 2 долларов в час, а их задача состояла в просмотре и маркировке самого тяжелого контента, включая сцены насилия и жестокости. Потрясающая щедрость от компании, стоимость которой оценивается в 10000000000. Должно быть, эти кенийские работники чувствуют себя настоящими участниками технологической революции.

Но крупные технологические компании не особо афишируют эту сторону своей работы. Им выгоднее поддерживать миф о самообучающихся алгоритмах, чем говорить о 100000 людей, которые за копейки делают рутинную работу.

На платформах вроде Amazon Mechanical Turk люди выполняют микрозадания за небольшое вознаграждение. Оплата часто ниже минимальной заработной платы, а условия труда далеки от идеальных. Так что в следующий раз, когда вы будете впечатлены точностью ответа нейросети, помните: за этой «магией» стоит труд множества людей, чей вклад зачастую остаётся незамеченным и недооценённым.

AIvengo > Новости ИИ > Невидимый труд тысяч людей за фасадом технологического чуда
Почитать из последнего
Вайб-кодинг убивает Open Source - и это проблема для всех
Исследователи из Центрально-Европейского университета в Вене обнаружили жёсткую закономерность. Вайб-кодеры только потребляют ресурсы, но ничего не отдают обратно. Откуда нейросеть может взять знания? А берет она их из Open Source. Из тех самых бесплатных библиотек и фреймворков, которые энтузиасты создавали 10летиями.
Как уболтали ИИ-бота на скидку 80%
Владелец небольшого бизнеса в Англии поставил на сайт чат-бота на ИИ, чтобы он отвечал на вопросы клиентов по ночам. Полгода всё работало идеально — бот консультировал и помогал оформлять заказы, даже продажи росли. А потом нашёлся 1 хитрец, который за час беседы выманил у искусственного интеллекта скидку 80% на заказ в £8000.
Как DeepSeek обманул Anthropic и что из этого вышло
Представьте: вы годами строите уникальную технологию, вкладываете миллиарды, а кто-то просто скачивает её через прокси. Именно это произошло с Anthropic. Компания раскрыла промышленный шпионаж 3 китайских лабораторий. DeepSeek, Moonshot и MiniMax.
Учёные сломали защиту ИИ обычным вопросом
Исследователи из Microsoft наткнулись на дыру размером с ворота. Оказалось, что всю защиту ИИ можно обойти на этапе обучения 1 безобидным запросом. И дальше модель превращается в послушную машину по производству любой гадости.
США обвинили Nvidia в помощи китайским военным через DeepSeek
Глава комитета Конгресса по Китаю Джон Муленаар направил письмо министру торговли Говарду Латнику с серьёзными обвинениями. По его словам, документы Nvidia свидетельствуют, что инженеры компании помогали китайскому стартапу DeepSeek оптимизировать обучение их моделей. Теперь эти модели развёрнуты в подразделениях планирования мобилизации Народно-освободительной армии Китая.