Распространение искусственного интеллекта (ИИ) кардинально изменило технологический ландшафт, способствуя усилению рыночной мощи крупных технологических компаний. ИИ значительно отличается от традиционных компьютерных программ, поскольку способен приспосабливаться и «учиться» на основе данных без необходимости ввода столь же многочисленных правил, устанавливаемых трудом человека.
Несмотря на длительное существование, приложения ИИ недавно приобрели огромную популярность, особенно в области распознавания изображений и обработки текста. Этот всплеск часто представляется в имперском американском контексте, восхваляя инновации и предпринимательство, при этом затмевая трудовую и материальную динамику, на которой основана цифровая технологическая отрасль.
Маркировка данных, критически важный, но трудоемкий этап развития ИИ, стала как никогда важной и спорной. Изобилие данных, доступных благодаря широкому использованию интернета, требует тщательной организации, задача, которая до сих пор тесно связана с трудом человека. Для создания наборов данных компании обратились к услугам, подобным Mechanical Turk от Amazon, где люди со всего мира выполняют задачи маркировки за минимальную плату, что выявляет жесткие узоры эксплуатации труда.
Хотя продолжаются исследования в области необучаемых и полуобучаемых алгоритмов машинного обучения, они все еще недостаточны для устранения необходимости в человечески размеченных данных, необходимых для эффективных моделей ИИ. Отчеты показали, что фирмы, подобные OpenAI, известные благодаря модели ChatGPT, передали задачи по маркировке данных компаниям, которые платят работникам минимальную заработную плату, зачастую в странах с низкими трудовыми издержками.
Эти работники часто сталкиваются с ужасающим контентом, что вызывает значительный психологический стресс. Такие практики не являются исключениями, а являются симптомами более широких проблем эксплуатации труда в технологической отрасли.
Кроме того, отрасль использует десятилетия государственно финансируемых исследований ради частной прибыли, используя результаты работы ИИ для коммерческой выгоды. Эта динамика частных компаний, получающих прибыль от общего пула данных и научных усилий, вызывает вопросы о справедливом распределении выгод от технологий и о роли государственных инвестиций в ее развитие.
Тему того, как ИИ укрепляет монопольные позиции крупных технологических компаний в рамках имперской логики, можно исследовать с различных точек зрения. Давайте рассмотрим некоторые критические вопросы и проблемы, связанные с этой проблемой, а также обсудим преимущества и недостатки.
Вопросы и Ответы:
1. Какую роль играет ИИ в усилении рыночного доминирования крупных технологических компаний?
ИИ повышает эффективность и возможности продуктов и услуг, предлагаемых крупными технологическими компаниями. Интегрируя ИИ в свои платформы, эти компании могут анализировать огромные объемы данных, персонализировать пользовательские впечатления и автоматизировать процессы принятия решений, таким образом, укрепляя свои рыночные позиции и создавая барьеры для конкурентов.
2. Как развитие ИИ вызывает этические и трудовые проблемы?
Развитие ИИ часто зависит от маркировщиков данных, многие из которых получают низкие заработные платы и могут работать в неблагоприятных условиях. Более того, этим работникам иногда приходится просматривать и маркировать неподходящий или ужасающий контент, что может вызвать психологические травмы. Эти практики вызывают этические вопросы о справедливом обращении и благополучии работников в цепочке поставок ИИ.
Основные Проблемы и Споры:
— Решение Проблемы Неравенства в Распределении Богатства: Концентрация экономики, основанной на ИИ, в руках нескольких крупных технологических гигантов способствует неравенству в богатстве и влиянии, что может затруднять социальную справедливость и справедливую конкуренцию на рынке.
— ИИ и Проблемы Конфиденциальности: Растущая зависимость от ИИ вызывает серьезные проблемы с конфиденциальностью, так как эти системы часто требуют большие наборы данных для обучения, включая персональные данные пользователей, что вызывает опасения в отношении надзора и несанкционированного использования данных.
— Регулирование: Идет постоянный дебат о том, как эффективно регулировать ИИ для предотвращения монополистических практик и обеспечения этического использования без подавления инноваций.
Преимущества:
— Технологии, основанные на ИИ, могут значительно повысить эффективность, приводя к снижению затрат и повышению производительности.
— ИИ может обеспечить персонализированные впечатления для пользователей и точные данные для бизнеса, что приводит к лучшему удовлетворению клиентов и принятию лучших решений.
— Исследования в области ИИ могут способствовать технологическим достижениям, которые приносят пользу всему обществу, например, медицинскими диагностическими инструментами или системами мониторинга окружающей среды.
Недостатки:
— Рост ИИ связан с увеличением числа случаев замещения рабочих мест, поскольку автоматизация может заменить труд человека в определенных сферах.
— Существует риск закрепления предвзятостей в системах ИИ, которые могут поддерживать социальные неравенства.
— Гонка за доминированием в области ИИ может привести к монополистическим практикам, которые подавляют конкуренцию и контролируют критическую цифровую инфраструктуру.
Пожалуйста, обращайтесь к авторитетным источникам по этой теме для получения дополнительной информации:
— OpenAI
— Федеральная Торговая Комиссия
— Центр Информации о Конфиденциальности
— Международная Организация Труда
Эти ссылки предоставляют доступ к организациям, занимающимся исследованиями, разработкой, регулированием и критикой технологий ИИ.