Стартап ИИ нашел новый источник дешевой рабочей силы для алгоритмов обучения: заключенные

Прочитано: 301 раз(а)
1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (Оценок пока нет)
Loading ... Loading ...


В то время как распространенное повествование об искусственном интеллекте заключается в том, что оно автоматизирует работу, на практике оно действительно просто изменило свою природу — во многих случаях создавая более черные и утомительные виды работ. Например, ненасытная потребность в алгоритмах глубокого обучения для обучения огромному количеству помеченных данных породила целую индустрию людей, занятых в человеческой деятельности. И New York Times, и GQ China рассказали о появлении фабрик данных в Китае, где работники тратят часы напролет, чтобы вручную определить содержание изображений или фрагментов текста для очень низкой заработной платы.


Теперь стартап по имени Вайну нашел новый источник дешевой рабочей силы : заключенные. В последние несколько месяцев она сотрудничает с двумя тюрьмами в Финляндии, в частности, для улучшения своих возможностей обработки финского естественного языка (NLP). Соучредитель сообщил The Verge, что, хотя он использует Amazon Mechanical Turk для краудсорсинга труда для обучения английскому языку НЛП, он изначально изо всех сил пытался найти масштабируемую альтернативу Finish при той же низкой цене. Теперь компания платит столько же, сколько и за Mechanical Turk напрямую правительственному агентству, которое контролирует тюрьмы. Не известно, сколько на самом деле достигает заключенных.

Вайну обнародовал свои усилия как «главный пример компании, создающей работу благодаря тому, что ИИ […] нанимает и расширяет возможности нового рабочего класса». Действительно, это служит для того, чтобы подчеркнуть растущую обеспокоенность экспертов ИИ и трудовых активистов в отношении технология создаст еще более банальные и душераздирающие задачи, чем те, которые она призвана устранить.

Маркировка данных — это только один из многих примеров, включая водителей, которые монотонно садятся за руль самоуправляемых автомобилей, и модераторов контента, которые бездумно просматривают посты в Facebook и видео на YouTube, чтобы убрать после неточных алгоритмов.

Все эти работы подпадают под категорию того, что антрополог Мэри Л. Грей и ученый-компьютерщик Сиддхарт Сури называют « работа призраков », тип труда, который питает мираж автоматизации, но обесценивается, потому что он должен быть невидимым. Другими словами, действительно существует «новый рабочий класс», но он определенно не наделен полномочиями.

Мощная техника машинного обучения позволяет биологам анализировать огромные массивы данных



Новости партнеров

Загрузка...