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「システムを訓練するには人間が不可欠だ」

マキシム・コルネとクレマン・ル・リュデック、パリ、2024年1月26日。 クレア・コリオン 人工知能（AI）は私たちが考える以上に人間的です。画像認識、テキスト分析、音声操作などの多くのシステムの開発には、欠かせない「小さな手」の作業が必要です。3月に博士号を取得した若手社会学者のマキシム・コルネ（学際イノベーション研究所の博士課程学生）とクレマン・ル・リュデック（パリの行政・政治科学研究センター）は、2021年以来、フランスのこの分野の企業約20社にインタビューすることで、その役割を理解しようとしました。これにより、彼らはマダガスカルの請負業者7社と、その従業員約200人を調査することができました。新聞で ビッグデータと社会彼らは2023年にアントニオ・カシリと共著で「 注釈の問題。フランスとマダガスカル間の人的作業とアウトソーシング »。 なぜ人工知能システムには小さな手が必要なのでしょうか? クレマン・ル・リュデック: これらの技術は、学習原理に従って分類、検出などに使用されます。画像、動画、テキストなどの大量のいわゆるトレーニングデータが開発に使用され、新しいデータへの応答を一般化できるようにします。したがって、AIをトレーニングするには、たとえばカメラの前を歩いている自分を撮影してデータを生成したり、モデルの予測が正しいことを確認したりするために、人間が不可欠です。しかし、主な活動は 学習コーパスを構築するために、テキストや画像に注釈を付ける作業です。たとえば、交差点の写真に道路標識があるかどうかを示したり、電柱の写真に錆の跡があるかどうかを特定したり、顧客が店で物を盗んでいるかどうかを見抜いたりします。いわゆる生成 AI も影響を受けます。ChatGPT では、特定の価値基準に従って、プログラムに許容可能な応答とそうでない応答を教えるために、大量の注釈が必要でした。これらのヒューマン タスクを使用している企業のデータベースでは、3 分の 1 が自動言語処理部門に属しています。 マキシム・コルネット: こうした人間の活動の中には、最も「極端な」第 4 の活動も見られます。それは、ソフトウェアを置き換えるために人を雇い、その背後に人工知能があると顧客に信じ込ませることです。 この目に見えない作業はどのように組織化されているのでしょうか? MC: 一部の企業は、特にデータが機密情報である場合、これらの作業を社内で行っています。しかし、多くの企業は、1 日に数百枚の画像を確認することもあるこの反復的で骨の折れる作業をフランスで行ってくれる人を見つけることができないと語っています。そのため、マダガスカルの専門企業へのアウトソーシングが行われています。私たちの知る限り、このアウトソーシングの割合を推定する定量的調査は存在しませんが、約 20 社のデータベースでは、3 分の 2 がデータに関するこの作業をこの下請け業者に委託しています。また、後者は AI ソフトウェアのコストの 5% から 10% を占めると推定しています。人工知能の発展は、一部の人が主張するように、自動化による雇用喪失を意味するのではなく、むしろ発展途上国への雇用の移転を意味します。 この記事の残り 63.83%…