Unsichtbare Arbeiter treiben viel von dem Erfolg der KI voran, aber sie haben wenige Karriereperspektiven

In einem aktuellen Artikel von MIT’s Technology Review sprach der Leiter des human-computer-interaction-Labors der West Virginia University, Sapih Savage, über das Problem der “unsichtbaren Arbeiter” in der KI-Industrie. Viele der großen, unternehmensweiten Deep-Learning-Anwendungen erfordern eine enorme Menge an Trainingsdaten, um zuverlässig zu sein, und die Datenauszeichnung wird typischerweise von vielen schlecht bezahlten Arbeitern auf der ganzen Welt durchgeführt.

Die größten und erfolgreichsten Machine-Learning-Modelle werden oft mit Daten trainiert, die von Gig-Arbeitern beschriftet wurden, häufig über Plattformen wie Amazon’s Mechanical Turk. Mechanical-Turk-Arbeiter übernehmen Mikroarbeiten/Mikroaufgaben, die die Auszeichnung von Daten beinhalten. Als Beispiel könnten Arbeiter Objekte in Bildern beschriften, damit ein Computer-Vision-System Objekte erkennen kann, oder Dialoge transkribieren, damit ein Spracherkennungssystem für einen digitalen Assistenten verwendet werden kann.

Einige Schätzungen gehen davon aus, dass es in den USA mehr als eine halbe Million Mechanical-Turk-Arbeiter gibt, und mehr als die Hälfte von ihnen verdienen drei Viertel oder mehr ihres Einkommens über die Plattform. Die Anzahl der Gig-Arbeiter auf Plattformen wie Mechanical Turk ist in den letzten Monaten aufgrund der Covid-19-Pandemie, die viele Menschen arbeitslos gemacht hat, gestiegen.

Savage sprach darüber, wie Crowd-Work nicht von Natur aus schlecht ist, es aber potenziell ausbeuterisch sein kann. Die Mehrheit dieser Arbeiter verdient weniger als den Mindestlohn. Diese Positionen neigen auch dazu, stagnierend zu sein, da sie es Arbeitern nicht ermöglichen, ihre Fähigkeiten zu verbessern oder Arbeit zu leisten, die sie leicht in einem Lebenslauf auflisten könnten. Andere Technologie-Unternehmen wie Microsoft oder Google könnten ihre eigenen Plattformen haben, auf denen sie Arbeiter rekrutieren, aber der Prozess ist oft derselbe.

Savage glaubt, dass es nicht absichtlich ist, dass große Technologie-Unternehmen, die verteilte Arbeiter beschäftigen, Arbeiter unterbezahlen. Savage argumentiert, dass es wahrscheinlicher ist, dass Technologie-Unternehmen nicht verstehen, wie involviert und geschickt die Arbeit ist, die sie ihren Arbeitern abverlangen, und erwarten, dass sie nicht so lange dauert, wie sie tatsächlich dauert.

Savage argumentiert, dass eine Reihe von Änderungen vorgenommen werden kann, um die Arbeitsbedingungen und die Karriereperspektiven für die unsichtbaren Arbeiter zu verbessern, die die Erstellung von KI-Modellen ermöglichen. Es ist möglich, Systeme zu erstellen, die Task-Arbeitern helfen, zu bewerten, wie lange eine Aufgabe dauern wird, um sie abzuschließen, und ihnen ermöglichen, zu bestimmen, ob die Übernahme der Aufgabe ihre Zeit wert ist. Tatsächlich versucht Savage, ein KI-Modell zu erstellen, das Arbeitern hilft, besser vorherzusagen, welche Aufgaben am meisten ihrer Zeit wert sind und welche Aufgaben ihnen helfen, die gewünschten Fähigkeiten aufzubauen. Das vorgeschlagene KI-Modell würde lernen, welche Art von Ratgebung für den aktuellen Benutzer am effektivsten ist, Feedback entgegennehmen und sich über die Zeit verbessern. Wenn ein Arbeiter sein Einkommen erhöhen möchte, könnte er das KI-Tool verwenden, um zu bestimmen, auf welche Aufgaben er sich konzentrieren sollte.

In Bezug auf die Verbesserung der Karriereoptionen für unsichtbare Arbeiter könnten Arbeiter zu Aufgaben geführt werden, die ihnen helfen, neue Fähigkeiten aufzubauen. Unternehmen, die Aufgaben auf diesen Mikroarbeitsplattformen posten, könnten auch Praktika und Kurse anbieten, zusätzlich zu Schulungssitzungen. Letztendlich argumentiert Savage, dass Gig-Arbeiter im Technologie-Bereich Agentur und Respekt benötigen, genau wie Arbeiter in jedem anderen Teil des Technologie-Sektors. Wie Savage in MIT Technology Review zitiert wurde:

“Es geht darum, die Erzählung zu ändern. Ich habe kürzlich mit zwei Crowdworkern gesprochen, mit denen ich gesprochen habe, und sie nennen sich tatsächlich Tech-Arbeiter, was – ich meine, sie sind Tech-Arbeiter in einer bestimmten Weise, weil sie unsere Technologie antreiben. Wenn wir über Crowdworker sprechen, werden sie typischerweise als Menschen mit schrecklichen Jobs dargestellt. Aber es kann hilfreich sein, die Art und Weise zu ändern, wie wir über diese Menschen denken. Es ist einfach ein weiterer Tech-Job.”

Savages Interview kommt zu einer Zeit, in der mehr Aufmerksamkeit auf die Rechte von Gig-Arbeitern im Technologie-Sektor gelegt wird. Vor kurzem hat das deutsche Bundesarbeitsgericht einen Crowd-Arbeiter als Arbeitnehmer mit rechtlichem Status anerkannt, was möglicherweise Auswirkungen auf die zukünftige Behandlung von Crowdworkern in Deutschland haben könnte.