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.

Почитать из последнего
В Китае открыли школу, где гуманоидов учат как на уроках труда
В Китае заработал учебный центр для гуманоидов. И это выглядит как издевательство над понятием "быстрое обучение". 2 этажа с воссозданными производственными линиями и домашними интерьерами. Роботы учатся сортировать катушки, упаковывать посылки, готовить еду и убирать спальню. Как на уроках труда, только дороже.
Глава Microsoft AI предупредил, что борьба за ИИ обойдётся в сотни миллиардов
Гендиректор Microsoft по ИИ Мустафа Сулейман, выдал заявление, от которого у стартапов должна отвиснуть челюсть. По его словам, для конкуренции на переднем крае искусственного интеллекта в ближайшие 5-10 лет потребуется сотни миллиардов долларов. Не миллионов. Не 10 миллиардов. Сотни миллиардов. Вот вам и входной билет в эту весёлую игру.
YouTube запустил инструмент для генерации игр через промпты на Gemini 3
YouTube Gaming запустила закрытое бета-тестирование сервиса Playables Builder. И вот вам очередной гвоздь в крышку гроба традиционной геймдев-индустрии. Инструмент позволяет авторам создавать мини-игры на основе промптов. Система работает на базе Gemini 3: чтобы превратить идею в рабочий интерактивный проект, достаточно загрузить короткое текстовое описание, видеофрагмент или изображение.
Нейросети генерируют код с проблемами намного чаще людей-программистов
Платформа AI-ревью кода CodeRabbit опубликовала отчёт State of AI vs Human Code Generation. И вот вам суровая правда. Ассистенты на ИИ стали массовым инструментом, но сгенерированный ими код содержит в среднем в 1,5 раза больше проблем, чем человеческий. Исследование основано на анализе 470 реальных pull request'ов из открытых проектов на GitHub. 320 с участием искусственного интеллекта и 150 написанных только людьми.
Гуманоид повторил легендарную сцену, где продавец бесит покупателя упаковкой
Кто смотрел фильм "Реальная любовь", тот помнит сцену: персонаж Роуэна Аткинсона упаковывает подарок с такой въедливой тщательностью, что покупатель буквально сходит с ума от нетерпения. Звёздочки, шишки, ленточки — каждый элемент добавляется с невозмутимым спокойствием, пока клиент не готов убить продавца.