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
ИИ-ассистент научили разбирать документы и алерты
Главный вопрос корпоративного ИИ прост: что будет с данными после запроса? РТК-ЦОД предлагает не рисковать ими. На форуме «Цифровые решения» компания с блоком ИТ «Ростелекома» представила ассистента для организаций с жёсткими требованиями к защите.
К 2027 году чипов хватит на миллиарды ИИ-агентов
Похоже, у ИИ скоро вылезет проблема, которую не залатать покупкой ещё одного чипа. По расчётам Epoch AI, вычислительной мощности, выпущенной с 2025 по 2027 год, хватит для одновременной работы от 33 до 171 млн агентов уровня передовых моделей.
Kandinsky научился лепить видео со звуком
ИИ-видео всё меньше смахивает на немой клип. «Сбер» показал Kandinsky 6.0 Video - модель, которая разом генерит картинку и звук: речь персонажей, музыку и шумы окружения.
Три профессии, которые ИИ уже плодит прямо сейчас
ИИ перетряхивает рынок труда не только тем, что съедает привычные задачи. Вместе с автоматизацией вылезают специалисты, которых ещё несколько лет назад никто бы не вообразил, и часть таких профессий формируется на глазах.
Google научила эмбеддинги переваривать сразу пять типов данных
Google порешила, что эмбеддингам хватит возиться с одним текстом. Компания выкатила вторую версию EmbeddingGemma: теперь система сваливает в общее векторное пространство текст, код, изображения, видео и аудио. Так что на вход можно подавать сразу несколько типов данных.