Основу революційних технологій штучного інтелекту складають низькокваліфіковані працівники з усього світу. Ці особи виконують завдання, що є необхідними для навчання складних генеративних інструментів штучного інтелекту, таких як ChatGPT. Дослідники та керівники в галузі штучного інтелекту можуть отримувати високі заробітні плати, але на дні постачального ланцюга працівники витрачають велику кількість годин перед екранами, анотуючи зображення, текст та аудіо, а також створюючи короткі літературні твори.
Останнє дослідження Світового банку показує, що між 150 та 430 мільйонів людей займаються таким важким працевлаштуванням. Низькооплачувані працівники анотують зображення, визначають межі навколо об’єктів на фотографіях та пишуть все від гайківок до есе та художніх оповідань для живлення алгоритмів. Ці особи грають важливу роль у створенні технологій, які потенційно можуть замінити робочі місця, подібні до їхніх.
Економічна мобільність залишається мрією для багатьох працівників на даних в галузі штучного інтелекту. Мілагрос Мічелі, дослідниця Інституту розподіленого дослідження ШІ та Інституту Вайценбаума, співпрацює з численними працівниками даних по всьому світу. Вона зауважує, що ці роботи рідко дозволяють працівникам значно покращити своє життя, наприклад, купити будинок або фінансувати освіту своїх дітей.
Умови праці часто є надто нестійкими, а зарплати низькими. У 2019 році Мічелі говорила з даними працівниками в бідняцькому кварталі Аргентини, які заробляли приблизно $1,70 на годину. Повернувшись в 2021 році, вона знайшла, що вони все ще живуть у бідності з майже жодним підвищенням зарплати. Багато людей змушені виконувати додаткові роботи або нічні зміни, щоб змогти прожити.
Мадхуміта Мургія, редакторка Financial Times, підкреслює ці проблеми у своїй книзі “Залежність від коду”. Вона ділиться історіями про працівників, як от жінку з Найробі, яка, незважаючи на працевлаштування в компанії Samasource Impact Sourcing, не могла підтримувати свою дочку і змушена була повернутися до батьків.
Незважаючи на внутрішні несправності роботи, ці працівники є життєво важливими для ланцюгів постачання ШІ та є невизнаними архітекторами технологій, які підсилюють економічну потужність тех-гігантів. Проте, сподівання на покращення економічного статусу працівників на даних здаються крихкими, оскільки навчання ШІ стало надто вартісним, і процес домінує високі витрати на мікросхеми та хмарні обчислення. Ця нерівність підкреслює сувору реальність: у той час як інновації у галузі ШІ штурмують вперед, ті, хто становить його основу, стикаються з невизначеною та складною майбутністю.
The source of the article is from the blog coletivometranca.com.br