Yapay Zeka Eğitiminde Arka Planda Kalanlar Teknoloji İle Yükselen Alt Sınıfın Hikayesi

Teknolojinin evrimiyle birlikte, geniş bir görev adamı alt sınıfı ortaya çıkıyor ve hiçbir yerden kaybolmuyor. Nairobi'deki bir üniversiteden mezun olduktan sonra, 30 yaşındaki bir birey olan Joe, açıklayıcı görevlerde çalışarak yapay zeka eğitim verilerini işleyen bir pozisyona girdi. Yapay zeka, öğrenmek için büyük miktardaki veride desenler bulur, ancak bu verilerin önce insanlar tarafından sıralanması ve etiketlenmesi gerekir; genellikle makinelerin arkasına gizlenmiş büyük bir iş gücü tarafından.

Joe'nun görevi, sürücüsüz araçların görüntülerini etiketlemekti; her aracı, yayayı, bisikletliyi ve sürücünün bilmesi gereken her detayı kare kare ve farklı kamera açılarından tanımlamak zorundaydı. Bu zorlu ve monoton bir işti; birkaç saniyelik bir çekimin açıklaması eklemek sekiz saati buluyordu ve Joe bu iş için yaklaşık 10 dolar alıyordu.

2019'da Joe için yeni bir fırsat ortaya çıktı yeni bir şirket, açıklamalı eğitim kampı düzenleyerek etiketleyicilere açık bir şekilde çalışanlar için geliri dört katına çıkarabilirdi. Her iki haftada bir, Nairobi'deki bir ofis binasına 50 yeni eleman çıraklık eğitimlerine katılmak için akın ediyordu. İşe olan talep sınırsız görünüyordu. Öğrencilere, ayna selfielerindeki kıyafetleri kategorilere ayırmak, robot elektrikli süpürgelerin gözlerinden odaları belirlemek ve motosikletlerin lidar taramaları etrafında kareler çizmek gibi görevler veriliyordu. Ancak Joe'nun öğrencilerinin yarısından fazlası genellikle temel eğitim programını tamamlamadan işi bırakıyordu. Joe, "Bazı insanlar bir yerde uzun süre nasıl kalacaklarını bilmiyorlar" diyerek açıkladı ve aynı zamanda işin "çok sıkıcı" olduğunu kabul etti. Ancak Joe, vizyonunu gerçekleştirmenin zor olduğunu gördü. İki tam zamanlı çalışanı olmasına rağmen, sadece bir tanesi sürekli olarak çalışıyordu. "Tutarlı bir iş akışımız yok" dedi. Bazı haftalarda hiç işleri olmadığını ve müşterilerin hala veri topladığını söyledi; iş tamamlandığında kısa vadeli yüklenicileri işe almak zorunda kalıyorlardı: "Müşteriler, tutarlı bir çalışma yapmamızı umursamıyor. Veri kümeleri tamamlandığında, iş de tamamlanmış oluyor."

Becerilerini boşa harcamak yerine, diğer görevliler işin nereye gittiğini takip etmeye karar verdiler. Proxy sunucular kiralayarak ve sahte kimlikler alarak konumlarını gizlemeye çalıştılar; bu şekilde Singapur, Hollanda, Mississippi veya görevlerin aktığı yer gibi davranabildiler. Ancak bu riskli bir işti. Scale, konumlarını gizlerken yakalanan hesapları askıya alma konusunda giderek daha agresif bir tutum benimsemişti. Bu baskılardan biri sırasında hesabım yasaklandı; muhtemelen diğer ülkelerdeki işçilerin perspektifinden görmek için VPN kullanıyordum ve kazancımın 1,50 dolarına kadar olan kısmına el konuldu. Başka bir Kenyalı yorumcu, hesabının gizemli nedenlerle askıya alınmasının ardından kurallara göre oynamayı bırakmaya karar verdiğini söyledi. Şimdi birden fazla ülkede birden fazla hesap işletiyor ve maaşın en iyi olduğu yerde görev yapıyor. ChatGPT sayesinde hızlı çalıştığını ve kalite açısından yüksek puanlar aldığını söyledi. Botun harika olduğunu ve 10 dolarlık görevleri birkaç dakika içinde tamamlamasına olanak sağladığını ifade etti. Konuştuğumuzda, başka bir sohbet robotunun yanıtlarını yedi farklı kritere göre değerlendirmesini istiyordu; bir yapay zeka diğerini eğitiyordu.