Amazon Mechanical Turk: работа за 2 доллара в час

Amazon Mechanical Turk

Amazon Mechanical Turk

Искусственный интеллект (AI) спокойно полагается на работников, зарабатывающих 2 доллара в час.

Amazon Mechanical Turk, описываемый как «искусственный искусственный интеллект», использует низкооплачиваемых работников для выполнения мини-задач, которые ИИ не может выполнить самостоятельно.

Mechanical Turk — 18 век

В конце 18 века мастер шахмат-автоматов, известный как «Механический турок», совершил поездку по Европе и США. Созданная в 1770 году изобретателем Вольфгангом фон Кемпеленом, машина, казалось, могла победить любого игрока-человека.

mechanical turkПозже выяснилось, что турок на самом деле был механической иллюзией. Марионетка в восточном облачении, спрятанная под феской и мантией человеческого шахматного мастера.

Американский поэт Эдгар Аллен По был настолько убежден в мошенничестве турка, что написал эссе, чтобы привлечь внимание к обману.

По утверждал, что предопределенный механизм победить человеческий разум в шахматах невозможен, поскольку «ни один ход в шахматах не обязательно следует за другим. На основании какого-либо особого расположения мужчин в один период игры мы не можем предсказать их расположение в другой период».

Сегодня искусственный интеллект позволяет компьютерам делать именно такие прогнозы, поэтому было бы справедливо предположить, что такие наивные иллюзии остались позади. В конце концов, теперь существуют компьютеры, которые могут обыграть любого человека в шахматы.

Но похожая иллюзия характерна для индустрии искусственного интеллекта. На Amazon Mechanical Turk, онлайн-платформе, принадлежащей и управляемой Amazon с 2005 года, человеческая деятельность должна иметь вид механической деятельности.

Предпосылка Amazon Mechanical Turk проста. На сайте работают подрядчики, часто крупные технологические компании, которые передают небольшие задачи по обработке данных на аутсорсинг толпе рабочих.

Рабочие выполняют задачи, которые алгоритмы машинного обучения пока не могут выполнить. Поскольку работа должна выглядеть так, как будто ее выполняет искусственный интеллект, бывший генеральный директор Amazon Джефф Безос назвал платформу «искусственным искусственным интеллектом».

Подрядчики, как правило, взаимодействуют только с платформой, на которой размещены задачи и источники работников. Практически не имея прямого контакта с рабочими, подрядчики воспринимают процесс так, как если бы он полностью выполнялся компьютерами.

Машинное обучение, наиболее распространенная ветвь обучения ИИ, основывается на больших наборах данных для обучения моделей, которые затем используются для прогнозирования. В этот процесс интегрированы алгоритмы, которые анализируют данные, чтобы извлекать закономерности и делать дальнейшие прогнозы, которые затем используют эти прогнозы для создания дальнейших алгоритмов.

Чем богаче данные, которым подвергаются эти технологии, тем более комплексным становится их обучение и тем сложнее становятся их способности, повышая их эффективность в таких разнообразных задачах, как категоризация изображений, классификация текста и распознавание речи.

Во многих областях такие разработки наделили машины мощностями, которые часто совпадают с человеческими или превосходят их. Специалисты по диагностике искусственного интеллекта уже по крайней мере так же искусны, как врачи, в определении определенных типов рака.

Но чтобы находить закономерности и делать прогнозы, алгоритму необходимо, чтобы входные данные были помечены или классифицированы.

Например, алгоритм для автономного автомобиля должен иметь подробные аннотированные изображения городских территорий, прежде чем он сможет безопасно перемещаться по центру города.

Искусственный интеллект пока не способен сам аннотировать эти изображения, поэтому люди должны маркировать их. Для задачи, которая поддерживает обучение автономных транспортных средств, это может включать маркировку изображения перекрестка тегами «пешеход», «светофор» и «автомобиль».

Этот вид работы, часто называемый «микропереработкой» — из-за краткости задач — становится все более популярным. Растущее число сайтов, таких как Clickworker, Appen и Playment, теперь обслуживает большие толпы сотрудников, которые берут на себя эти короткие задачи с данными, часто за очень небольшую плату.

Одно исследование показало, что средняя заработная плата рабочего на Mechanical Turk составляет менее 2 долларов в час, при этом только 4 процента рабочих зарабатывают более 7,25 долларов в час, минимальную заработную плату в США. Задачи очень короткие, продолжаются от 30 секунд до 30 минут и часто стоят всего несколько центов.

Задачи могут быть очень повторяющимися и часто непрозрачными до такой степени, что их невозможно связать с более крупным проектом.

Исследование, проведенное учеными в 2020 году, показало, что подрядчики часто предоставляют очень мало подробной информации о своих задачах и целях, которым они служат. Это означает, что рабочие плохо понимают, над чем именно они работают.

Это вызывает особую озабоченность, когда работники могут поддерживать такую ​​технологию, как программное обеспечение для распознавания лиц, что имеет серьезные этические последствия.

Работа также очень небезопасна. Рабочих обычно относят к категории «независимых подрядчиков», поэтому они не пользуются правами и льготами, предоставляемыми штатным сотрудникам, работающим в компаниях, с которыми они заключают контракт. Это означает, что рабочие обычно работают на нескольких подрядчиков в течение одного дня, что, в свою очередь, означает, что работники должны постоянно искать новые задачи. Значительную часть дня нужно посвятить поиску работы, а не выполнению фактически оплачиваемой работы.

Большая часть этой работы в настоящее время выполняется в странах глобального Юга, таких как Индия, Кения и Венесуэла. Но некоторые исследования показывают, что такая цифровая работа также растет в таких странах, как Великобритания.

Автор: Phil Jones
BBC Science Focus Magazine

Понравилась статья? Поделиться с друзьями: