Невидимі працівники забезпечують більшу частину успіху штучного інтелекту, але мають мало кар’єрних перспектив

У недавній статті з MIT’s Technology Review директор лабораторії взаємодії людини та комп’ютера Західної Вірджинської університету Сапіх Севідж говорив про проблему “невидимих працівників” в галузі штучного інтелекту. Багато великомасштабних застосувань глибокого навчання на підприємствах вимагають величезної кількості навчальних даних, щоб бути надійними, а маркування даних зазвичай виконують низькооплачувані працівники, розподілені по всьому світу.

Найбільші та найуспішніші моделі машинного навчання часто тренуються на даних, позначених працівниками гіг-економіки, часто через платформи типу Amazon’s (AMZN ) Mechanical Turk. Працівники Mechanical Turk виконують мікрозавдання, пов’язані з маркуванням даних. Наприклад, працівники можуть позначати об’єкти на зображеннях, щоб комп’ютерна система бачила могла розпізнавати об’єкти, або транскрибувати діалог, щоб система розпізнавання голосу могла бути використана для цифрового помічника.

Деякі оцінки свідчать про те, що кількість працівників Mechanical Turk у США становить понад півмільйона осіб, і понад половина з них заробляють три чверті або більше свого доходу через цю платформу. Кількість працівників гіг-економіки на платформах типу Mechanical Turk зростала в останні місяці через пандемію COVID-19, яка залишила багатьох без роботи.

Севідж говорив про те, що, хоча робота в гіг-економіці не є самою по собі поганою, вона потенційно може бути експлуататорською. Більшість цих працівників заробляють нижче мінімальної заробітної плати. Ці посади також часто є стагнаційними, оскільки вони не дозволяють працівникам підвищувати свою кваліфікацію або виконувати роботу, яку вони могли б легко вказати в своєму резюме. Інші технологічні компанії, такі як Microsoft (MSFT ) або Google (GOOGL ), можуть мати свої власні платформи, на яких вони набирають працівників, але процес часто є таким же.

Севідж вважає, що великі технологічні компанії, які наймають розподілені працівників, не намеренно занижують заробітну плату працівників. Севідж вважає, що більш імовірно, що технологічні компанії не розуміють, наскільки складною і кваліфікованою є робота, яку вони просить своїх працівників виконувати, і очікують, що вона не займе так багато часу, як насправді.

Севідж вважає, що можна зробити ряд змін, щоб покращити умови праці та кар’єрний розвиток для “невидимих працівників”, які забезпечують створення моделей штучного інтелекту. Можна створити системи, які допоможуть працівникам оцінити, скільки часу їм знадобиться для виконання завдання, і вирішити, чи варто брати на себе це завдання. Насправді, Севідж намагається створити модель штучного інтелекту, яка допоможе працівникам краще передбачити, які завдання будуть найкориснішими для них і які завдання допоможуть їм розвинути бажані навички. Запропонована модель штучного інтелекту буде вивчати, який тип порад є найбільш ефективним для поточного користувача, приймати зворотний зв’язок і покращуватися з часом. Якщо працівник хоче збільшити свою заробітну плату, він може використовувати інструмент штучного інтелекту, щоб визначити, на яких завданнях йому слід зосередитися.

У питаннях допомоги “невидимим працівникам” у покращенні кар’єрних перспектив працівників можна направляти на завдання, які допоможуть їм розвинути нові навички. Компанії, які розміщують завдання на цих мікроплатформах, також можуть надавати стажування та курси, крім тренувальних сесій. Насправді, Севідж вважає, що працівники гіг-економіки в технологічному секторі повинні бути наділені повноваженнями і поважатися, як і працівники в будь-якій іншій частині технологічного сектора. Як сказав Севідж в інтерв’ю MIT Technology Review:

“Це питання зміни нарративу. Нещодавно я зустрівся з двома працівниками гіг-економіки, з якими я розмовляв, і вони фактично називають себе технологічними працівниками, що означає, що вони дійсно технологічні працівники певним чином, оскільки вони забезпечують нашу технологію. Коли ми говоримо про працівників гіг-економіки, вони зазвичай представлені як ті, хто має жахливі роботи. Але це може бути корисно змінити спосіб нашого мислення про цих людей. Це просто ще одна технологічна робота.”

Інтерв’ю Севіджа відбувається в той час, коли все більше уваги приділяється правам працівників гіг-економіки в технологічному секторі. Нещодавно Німецький федеральний трудовий суд визнав працівника гіг-економіки працівником, який має юридичний статус працівника, що, можливо, матиме наслідки для майбутнього ставлення до працівників гіг-економіки в Німеччині.