Miliony pracovníků školí modely umělé inteligence za peníze

V roce 2016 Oskarina Fuentes dostal od přítele tip, který se zdál příliš dobrý, než aby to byla pravda. Její život ve Venezuele se stal bojem: inflace za prezidenta Nicoláse Madura dosáhla 800 procent a 26letá Fuentesová neměla žádné stabilní zaměstnání a vyrovnávala několik vedlejších shonů, aby přežila.

Její přítel jí řekl o Appen, australské společnosti poskytující datové služby, která hledala crowdsourcingové pracovníky, kteří by označili tréninková data pro algoritmy umělé inteligence. Většina uživatelů internetu provedla nějakou formu označování dat: identifikaci obrázků semaforů a autobusů pro online captcha. Ale algoritmy, které pohánějí nové roboty, kteří dokážou složit právní zkoušky, vytvářet fantastické snímky během několika sekund nebo odstraňovat škodlivý obsah na sociálních sítích, jsou trénovány na souborech dat – obrázků, videí a textu – označených pracovníky koncertní ekonomiky na některých z nejlevnějších světových trhů práce. .

Mezi klienty Appenu patřili Amazon, Facebook, Google a Microsoft a 1 milion přispěvatelů společnosti je jen součástí rozsáhlého skrytého odvětví. Globální trh shromažďování dat a označování byl v roce 2022 oceněn na 2,22 miliardy USD a podle poradenské společnosti Grand View Research se očekává, že do roku 2030 vzroste na 17,1 miliardy USD. Když Venezuela sklouzla do ekonomické katastrofy, mnoho vysokoškolsky vzdělaných Venezuelanů jako Fuentes a její přátelé se připojili k platformám crowdsourcingu, jako je Appen.

Na chvíli to bylo záchranné lano: Appen znamenal, že Fuentes mohl pracovat z domova v kteroukoli denní hodinu. Ale pak začaly výpadky – výpadky proudu na několik dní. Fuentes zůstal ve tmě a nebyl schopen plnit úkoly. „Už jsem to nemohla vydržet,“ říká španělsky. „Ve Venezuele nežijete, ale přežíváte.“ Fuentes a její rodina se stěhovali do Kolumbie. Dnes sdílí byt se svou matkou, babičkou, strýci a psem v regionu Antioquia.

Appen je stále jejím jediným zdrojem příjmů. Plat se pohybuje od 2,2 centů do 50 centů za úkol, říká Fuentes. Hodina a půl práce vám obvykle přinese 1 dolar. Když má dost úkolů na to, aby mohla pracovat celý týden, vydělává přibližně 280 dolarů měsíčně, což téměř odpovídá kolumbijské minimální mzdě 285 dolarů. Ale vyplnit týden úkoly je podle ní vzácné. Dny propadu, které jsou stále častější, nepřinesou více než 1 až 2 dolary. Fuentesová pracuje na notebooku ze své postele, přilepená k počítači více než 18 hodin denně, aby si mohla vybrat první úkoly, které mohou kdykoli přijít. Vzhledem k Appenovým mezinárodním klientům začínají dny, kdy úkoly vyjdou, což může znamenat začátek ve 2 hodiny ráno.

Je to vzorec, který se v rozvojovém světě opakuje. Označování horkých míst ve východní Africe, Venezuele, Indii, na Filipínách a dokonce i uprchlické tábory v Keni a libanonské tábory Shatila nabízejí levnou pracovní sílu. Zaměstnanci vybírají mikroúkoly za pár centů každý na platformách jako Appen, Clickworker a Scale AI nebo podepisují krátkodobé smlouvy ve fyzických datových centrech, jako je kancelář Sama pro 3000 lidí v Nairobi v Keni, která byla předmětem Čas vyšetřování zneužívání moderátorů obsahu. Rozmach AI v těchto místech není náhoda, říká Florian Schmidt, autor knihy Digitální trhy práce v platformové ekonomice. „Průmysl se může flexibilně přesouvat tam, kde jsou nejnižší mzdy,“ říká a dokáže to mnohem rychleji než například výrobci textilu.