Görünmez İşçiler AI’nın Başarısının Büyük Bir Kısmını Sürdürüyor, Ancak Az Kariyer Fırsatlarına Sahip

MIT Teknoloji İncelemesi’nden recent bir makalede, West Virginia Üniversitesi insan-bilgisayar etkileşimi laboratuvarı müdürü Sapih Savage, AI endüstrisindeki “görünmez işçiler” sorunundan bahsetti. Büyük, kurumsal ölçekli derin öğrenme uygulamaları güvenilir olmak için büyük miktarda eğitim verisi gerektirir ve veri etiketleme genellikle dünya çapındaki birçok düşük ücretli işçi tarafından yapılır.

En büyük ve en başarılı makine öğrenimi modelleri genellikle Amazon’un Mechanical Turk gibi platformlar aracılığıyla gig işçiler tarafından etiketlenen verilerle eğitilir. Mechanical Turk işçiler, veri etiketleme gibi mikro işleri/mikro görevleri üstlenirler. Örneğin, işçiler nesneleri resimlerde etiketleyebilirler, böylece bir bilgisayar görme sistemi nesneleri tanıyabilir veya dijital bir asistan için ses tanıma sistemi kullanılacak diyaloğu transkript edebilirler.

Bazı tahminlere göre, Mechanical Turk işçilerinin ABD’deki sayısı yarım milyondan fazla insanı bulabilir ve bunların yarısından fazlası gelirlerinin üçte ikisinden fazlasını platform aracılığıyla kazanırlar. Covid-19 salgınının birçok kişiyi işsiz bırakması nedeniyle son aylarda Mechanical Turk gibi platformlardaki gig işçi sayısı artmıştır.

Savage, kalabalık işin kendisinin kötü bir şey olmadığını, ancak potansiyel olarak sömürücü olabileceğini söyledi. Bu işçilerın çoğunluğu asgari ücretin altında kazanıyor. Bu pozisyonlar ayrıca işçilerin becerilerini geliştirmelerine veya kolayca bir özgeçmişte listelenebilecek işler yapmalarına izin vermediği için genellikle durgundur. Diğer teknoloji şirketleri gibi Microsoft (MSFT ) veya Google (GOOGL ), işçileri işe almak için kendi platformlarına sahip olabilir, ancak süreç genellikle aynıdır.

Savage, büyük teknoloji şirketlerinin dağıtılan işçileri düşük ücretle işe aldıklarının kasıtlı olmadığını düşünüyor. Savage, teknoloji şirketlerinin aslında işçilerin yapmasını talep ettikleri işin ne kadar dahil edildiğini ve ne kadar zaman aldığını anlamadıklarını, bunun daha uzun sürmesini beklediklerini savunuyor.

Savage, görünmez işçilerin çalışma koşullarını ve kariyer yolunu iyileştirmek için beberapa değişiklik yapılabileceğini düşünüyor. İşçilerin bir görevi tamamlamak için ne kadar zaman alacaklarını değerlendirmelerine yardımcı olacak sistemler oluşturmak mümkün. Aslında, Savage, işçilerin hangi görevlerin zamanlarını en iyi şekilde değerlendireceğini ve hangi görevlerin istedikleri becerileri kazanmalarına yardımcı olacağını belirlemelerine yardımcı olacak bir AI modeli oluşturmaya çalışıyor. Önerilen AI modeli,当前 kullanıcı için en etkili tavsiyeyi öğrenecek, geri bildirimi alacak ve zamanla gelişecektir. Bir işçi daha fazla para kazanmak isterse, AI aracını hangi görevlere odaklanması gerektiği hakkında belirleyebilir.

Görünmez işçilerin kariyer seçeneklerini iyileştirmeye gelince, işçilere yeni beceriler kazanmalarına yardımcı olacak görevlere yönlendirilebilirler. Mikro iş platformlarında görev yayınlayan şirketler ayrıca eğitim seansları ve sınıflar sağlayabilir. Son olarak, Savage, teknoloji alanındaki gig işçilerin ajanslara sahip olmaları ve saygı görmeleri gerektiğini savunuyor, tıpkı teknoloji sektörünün diğer bölümlerindeki işçilerin yaptığı gibi. Savage, MIT Teknoloji İncelemesi’ne göre alıntı yaptı:

“Bu, hikayeyi değiştirmekle ilgili.最近 iki crowdworker ile görüştüm ve onlar gerçekten teknoloji işçileri, çünkü onlar teknolojisini çalıştırıyorlar. Crowdworker’lardan bahsederken genellikle korkunç işlere sahip olduklarını düşünüyoruz. Ancak bu insanların kim olduklarını düşünme şeklimizi değiştirmek yardımcı olabilir. Bu sadece başka bir teknoloji işi.”

Savage’ın röportajı, teknoloji sektöründeki gig işçilerin haklarına daha fazla dikkat edildiği bir zamanda geldi. Son zamanlarda Alman Federal İş Mahkemesi, bir crowdworker’ın yasal olarak bir çalışanın statüsüne sahip olduğunu tanıdı, belki de Almanya’daki crowdworker’ların gelecekteki muamelesine ilişkin olası sonuçlar doğurdu.