AI経済を動かす隠れた人間たち

1 月以来、オンタリオ州ハミルトンのティナ リン ウィルソンさんは、DataAnnotation という会社でフリーランスとして働いています。

45 歳の彼女は、AI モデルからの応答の文法、正確さ、創造性をチェックする仕事が大好きだと語ります。それには分析スキルと細部への観察眼が必要です。また、彼女は 2 つの詩のサンプルから良い方を選ぶなど、いくつかの興味深いプロジェクトも受けています。

「創造的な返答であるため、事実確認は必要ありません。より良い返答とは何か、そしてその理由を示す必要があります。」

ウィルソン氏の仕事は、新興 AI 経済の巨大な、しかしあまり知られていないギグワーカーのネットワークの一部です。 Outlier AI や Handshake AI などの企業は、彼らを「人工知能トレーナー」として雇用し、モデルのトレーニングを支援するために大規模な AI プラットフォームと契約しています。

データ アノテーションの仕事の中には、給料が低く、世界の他の地域では搾取的でさえある仕事もありますが、AI のトレーニング、世話、修正といった幅広い仕事があります。テクノロジー大手はこの労働について話したくないようだ。そして、モデルが進歩するにつれて、より専門的なトレーニングが必要になるでしょう。つまり、企業は、今日の企業を形成するのに貢献したまさに人間の多くをすぐに必要としなくなる可能性があります。

人間の専門知識

今日の生成 AI は、人間のアイデアが通常どのように組み合わされるかを学習するために、膨大な量のデータに基づいてトレーニングされているという話をよく聞きます。事前トレーニングと呼ばれることもありますが、これは最初のステップにすぎません。これらのシステムが正確で有用で攻撃的ではない応答を生成するには、特に現実世界の狭い分野で機能する場合は、さらに改良する必要があります。

これは微調整と呼ばれ、人間の専門知識に依存します。基本的にはギグワークです。時間の保証はなく、割り当てごとに行われます。私たちが話を聞いたカナダの AI トレーナーの時給は約 20 ドルですが、より専門的な仕事の場合は約 40 ドルを稼ぐこともあります。それでも、矛盾が問題になる可能性があります。

「これを主な収入源として当てにすることはできません」とウィルソンさんは言い、彼女の仕事はゼネラリストのようなものだと述べた。他の多くのアノテーターも同様に副業だと考えている、と彼女は言う。

人間のフィードバックからの強化学習 微調整の一種です AI の出力を評価する人に依存しています。

ウィルソン氏の研究には、AI の応答がどの程度「人間的」に聞こえるかを評価することが含まれています。

「これは特に音声応答に当てはまります」と彼女は言いました。 「『これは人間が聞きたいことですか？』」

したがって、ChatGPT や Claude が不気味に人間的に聞こえるのは、人間がそのように訓練したからです。

「それは依然としてソフトウェア製品の出力です」と労働とデジタルテクノロジーを専門とするテクノロジージャーナリストのブライアン・マーチャントは言う。 「商用、営利目的のソフトウェア製品の出力の品質保証が必要です。」

Outlier AI には 50 か国で 250,000 人を超える積極的な貢献者がいる、とその親会社である Scale AI の広報担当者 Fiorella Riccobono 氏は述べています。 81％が少なくとも学士号を取得しているという。同社はカナダ固有の番号を提供できなかった。

変化する可能性のある市場

ウィルソンのような人々が行う一般的な労働に対する需要が減少し、この仕事の市場が変化している兆候があります。スケール AI は最近、ダラスのゼネラリスト労働者を解雇しました。 ビジネスインサイダーによると、より技術的なトレーニングへの移行。一方、中国企業ディープシーク社のような、より新しく、より高度なモデルは、 強化プロセスを自動化。

“要求 AI システムがより複雑になるにつれて、専門知識と高度な学位を持つ貢献者の数は大幅に増加しました」と Riccobono 氏は述べています。

エリック・ジョウさん（26）もこうした専門労働者の一人だった。ウォータールー大学で材料とナノサイエンスを学んだ後、フリーランスとして Outlier AI のパートタイムとして約 1 年間勤務しました。そこで彼は、学部レベルの物理学と化学に関するプロンプトと AI の応答を評価し、回答を修正しました。

「科学の質問をするだけなら、とても楽しい仕事です」と彼は言いました。 「つまり、その問題解決の部分は本当に楽しかったです。」

しかし、仕事には会社が割り当てたよりも長い時間がかかる可能性があるため、1 時間あたり 20 ドルと記載されている仕事でも追加賃金なしでさらに時間がかかる可能性があることに彼は気づきました。

専門分野で働き、AIを改善することで収入を補おうとしているカナダ人には事欠きないようで、その中には周氏の友人も含まれている。

それは、従業員が自分たちは常に入れ替わる可能性があると感じていることを意味すると同氏は言う。

「デジタル搾取工場」

それでも、AI は全体として、トレーニング プロセス全体を通じてグローバルなサプライ チェーンに依存しており、その多くは低賃金国の労働者に委託されています。これはデータを微調整することを意味しますが、多くの作業はデータのラベル付けにあり、骨の折れる作業になる可能性があります。

この分野で雇用されている人の数は数百万人と推定されています。東アフリカや東南アジアなどの地域では、企業が緩い労働法を悪用しているとして告発されている。

「フィリピンからケニアに至るまで、あらゆる場所にデジタル搾取工場と呼べるさまざまな施設が存在しており、そこでは労働者が基本的にこれらのデータセットをAIが利用できる製品に変換している」と本書の共著者、ジェームズ・マルドゥーン氏は語る。 機械に餌を与える、人間の労働力とAIを動かす隠れたコストについて。

同氏は、ケニアとウガンダでの現場作業で感じたように、その仕事は残酷な場合があると述べ、そこでは人々が時給1ドル強で週に70時間も労働しており、同氏が「本当に恐ろしい」と呼ぶ環境下で働いていたという。

アノテーターの多くはテクノロジー分野でもっと有意義に働きたいという野心を抱いていたが、自分たちが「本当に退屈で耐え難い」仕事に追われていることに気づいたと彼は語った。

AI 企業は通常、自動化を推進する人間の労働力に焦点を当てていません。テクノロジージャーナリストのマーチャント氏は、こうした企業は通常、自社製品が「魔法のように感じられ、パワフルで、未来であるかのように感じられる」ことを示したいと考えていると語る。

「特に産業現場では、仕事が完全に機械に取って代わられることはほとんどありません」と彼は言う。

「あなたが普段持っているのは、途中まで進むことができるテクノロジーです。」