Od Filipin po Kolumbię – na całym świecie nisko opłacani pracownicy szkolą modele sztucznej inteligencji. Robią to dla takich firm jak Amazon, Facebook, Google czy Microsoft. Globalny rynek gromadzenia i etykietowania takich danych w 2022 r. wyceniono na 2,22 mld dolarów.
Rynek etykietowania danych
Większość z nas świadomie lub nie brała kiedyś udział w szkoleniu algorytmu sztucznej inteligencji. Dotyczy to m.in. sytuacji, gdy czasem musimy zaznaczyć fragmenty zdjęcia, na których znajduje się autobus czy sygnalizacja świetlna. Jednak algorytmy, na których oparte jest działanie nowoczesnych botów – takich, które z łatwością zdają egzaminy prawnicze, generują dowolne obrazy w ciągu kilku sekund czy usuwają szkodliwe treści z mediów społecznościowych – są szkolone na ogromnych zbiorach danych. Etykietują je miliony pracowników najniżej opłacanych rynków pracy na świecie.
Według firmy konsultingowej Grand View Research globalny rynek gromadzenia i etykietowania danych w 2022 r. wyceniono na 2,22 mld dolarów. Do 2030 r. jego wartość ma wzrosnąć do 17,1 mld dolarów. Branża jest mocno rozwinięta w takich państwach jak np. Wenezuela. Gdy kraj pogrążył się w katastrofie gospodarczej, wielu Wenezuelczyków z wyższym wykształceniem rozpoczęło pracę dla platform crowdsourcingowych, takich jak Appen. Taka praca jest również popularna w Afryce Wschodniej, Indiach i na Filipinach, a nawet w obozach dla uchodźców w Kenii i Libanie. Boom na AI w tych miejscach nie jest dziełem przypadku – ludzie w trudnej sytuacji skorzystają z jakiejkolwiek oferty pracy, nawet o tak bardzo niekorzystnych warunkach.
Szkolenie modeli sztucznej inteligencji – zarobki
W wyżej wspomnianej firmie Appen wynagrodzenie za jedno zadanie waha się od 2,2 do 50 centów. Średnio w półtorej godziny pracy można zarobić 1 dolara. Kiedy zadań jest wystarczająco dużo, aby przepracować cały tydzień, zarabia się ok. 280 dolarów miesięcznie, co równa się prawie minimalnej płacy kolumbijskiej wynoszącej 285 dolarów. Jednak nie jest to częste zjawisko, by zapełnić pracą cały tydzień. Coraz powszechniejsze są gorsze dni, które wiążą się z dniówką wynoszącą od 1 do 2 dolarów. Nigdy nie wiadomo, kiedy pojawi się nowe zadanie, co zmusza pracowników do siedzenia przy komputerze przez cały dzień za darmo. Często aby ukończyć zadanie, które faktycznie równa się godzinie pracy w czasie rzeczywistym, trzeba spędzić przed monitorem pięć lub sześć godzin, a wszystko po to, aby zarobić 2 dolary.
Nowy kolonializm?
“Niektórzy eksperci postrzegają platformy takie jak Appen jako nową formę kolonializmu danych. Pracownicy w Ameryce Łacińskiej etykietują obrazy, a te później wykorzystywane są do szkolenia sztucznej inteligencji, z której będą korzystali mieszkańcy Globalnej Północy. Chociaż może to tworzyć nowe miejsca pracy, nie jest do końca jasne, w jakim stopniu skorzystają z nich mieszkańcy konkretnego regionu.”
mówi Saiph Savage, dyrektor laboratorium Civic AI na Northeastern University.
