العمال غير المرئيين يؤدون الكثير من نجاح الذكاء الاصطناعي، ولكنهم لديهم فرص وظيفية قليلة

في مقال حديث من استعراض التكنولوجيا في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، تحدث مدير مختبر التفاعل بين الإنسان والحاسوب في جامعة وست فرجينيا، سابيه سافاج، عن مشكلة “العاملين غير المرئيين” في صناعة الذكاء الاصطناعي. العديد من التطبيقات الكبيرة للمعلمين العميق في الشركات الكبيرة تتطلب كمية هائلة من بيانات التدريب لتكون موثوقة، وغالبًا ما يتم تعليم البيانات بواسطة العديد من العمال منخفضي الأجر الموزعين في جميع أنحاء العالم.

النماذج الأكثر نجاحًا في التعلم الآلي غالبًا ما يتم تدريبها على بيانات تم تعليمها بواسطة عمال في جيج، وغالبًا عبر منصات مثل سوق آماون الميكانيكي. يعمل عمال سوق آماون الميكانيكي على مهام صغيرة تحتوي على مهام مثل تعليم البيانات. على سبيل المثال، قد يتم تعيين العمال لتعليم الأشياء في الصور حتى يتمكن نظام الرؤية الحاسوبية من التعرف على الأشياء، أو نسخ الحوار حتى يمكن استخدام نظام التعرف على الصوت لمساعد افتراضي.

تُظهر بعض التقديرات أن عدد عمال سوق آماون الميكانيكي في الولايات المتحدة يزيد عن نصف مليون شخص، وأكثر من نصفهم يكسبون ثلاثة أرباع أو أكثر من دخل них من خلال المنصة. وقد نمت أعداد العمال في جيج على منصات مثل سوق آماون الميكانيكي في الأشهر الأخيرة بسبب جائحة كوفيد-19 التي أدت إلى خروج العديد من الناس من العمل.

تحدث سافاج عن كيفية أن العمل الجماعي ليس بالضرورة شرًا، ولكنه يمكن أن يكون استغلاليًا. يتقاضى معظم هؤلاء العمال أجرًا أقل من الحد الأدنى للأجور. كما تميل هذه الوظائف إلى أن تكون ركينة لأنها لا تسمح للعمال بتحسين مهاراتهم أو القيام بأعمال يمكنهم إضافتها بسهولة إلى سيرتهم الذاتية. قد يكون لديها شركات تكنولوجيا أخرى مثل مايكروسوفت أو جوجل منصاتها الخاصة التي تجند العمال من خلالها، ولكن العملية غالبًا ما تكون相同.

يعتقد سافاج أنه ليس من المقصود أن يكون الشركات التكنولوجيا الكبيرة التي تستخدم عمالًا موزعين تدفع لهم أجرًا منخفضًا. يعتقد سافاج أنه من المرجح أن الشركات التكنولوجيا لا تفهم مدى تعقيد المهام التي تطلب من عمالها القيام بها، وتتوقع أن تكون أقل من الوقت الذي تستغرقه في الواقع.

يجادل سافاج بأن هناك العديد من التغييرات التي يمكن إجراؤها لتحسين ظروف العمل ومسار الوظيفة للعمال غير المرئيين الذين يسمحون بإنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي. من الممكن إنشاء أنظمة تساعد العمال على تقييم مقدار الوقت الذي سيستغرقونه لاستكمال مهمة، وسماح لهم بتحديد ما إذا كانت المهمة تستحق وقتهم. في الواقع، يحاول سافاج إنشاء نموذج ذكاء اصطناعي يساعد العمال على تحديد المهمات التي ستكون أكثر قيمة لهم، والتي ستساعدهم على بناء المهارات التي يريدوها. سيتعلم النموذج المقترح ما هي النصائح الأكثر فعالية لمستخدمه الحالي، وسيستفيد من التعليقات، وسيحسن مع مرور الوقت. إذا أراد العامل زيادة المبلغ الذي يكسبه، فيمكنه استخدام أداة الذكاء الاصطناعي لتحديد المهمات التي يجب التركيز عليها.

فيما يتعلق بمساعدة العمال غير المرئيين على تحسين خياراتهم الوظيفية، يمكن توجيه العمال إلى مهام تساعدهم على بناء مهارات جديدة. يمكن للشركات التي تنشر مهام على منصات العمل الصغير تقديم تدريب ودراسات بالإضافة إلى جلسات تدريبية. في النهاية، يعتقد سافاج أنه يجب منح عمال جيج في مجال التكنولوجيا وكالة واحترام، مثل العمال في أي جزء آخر من قطاع التكنولوجيا. كما تم اقتباس سافاج من خلال استعراض التكنولوجيا في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا

“إنه يتعلق بتغيير السرد أيضًا. لقد التقيت مؤخرًا بعمال جيج اثنين كنت أتحدث معهما، ويدعون أنفسهم عمال تكنولوجيا، وهو ما يعني – هم عمال تكنولوجيا بطرق معينة لأنهم يقودون تكنولوجييتنا. عندما نتحدث عن عمال جيج، يتم تقديمهم عادةً على أنهم لديهم وظائف فظيعة. لكن من المفيد تغيير الطريقة التي نفكر بها عن هؤلاء الناس. إنه مجرد وظيفة تكنولوجيا أخرى”.

جاء مقابلة سافاج في وقت يولى فيه المزيد من الاهتمام لحق عمال جيج في قطاع التكنولوجيا. 最近 أقر المحكمة الاتحادية للعمل الألمانية بوضع عامل جيج كموظف، وربما يكون له آثار على معاملة عمال جيج في ألمانيا في المستقبل.