От обучения ИИ к цифровому рабству: какова цена прогресса?

Развитие технологий искусственного интеллекта невозможно без огромных массивов информации, на которых обучают нейросети и алгоритмы. Получение таких данных — кропотливый труд по их сбору, разметке и структурированию. Уже не один год эту монотонную работу вместо высокооплачиваемых специалистов выполняют сотни тысяч фрилансеров из развивающихся стран, причем за небольшое вознаграждение.

Только потом за дело берутся инженеры ведущих IT-компаний — тренируют ИИ-модели на готовых базах. Так рождается новая форма цифрового неравенства: тяжелый ручной труд достается третьему миру, а действительно интересные задачи и общественное признание — специалистам из развитых государств.

26-летняя Лорен Фуэнтес из Венесуэлы узнала о возможности такого заработка от подруги. Австралийская компания Appen нанимает людей со всего мира для сбора обучающих материалов. С похожими заданиями сталкивались мы все. Это, например, распознавание светофоров и автобусов на капчах. Однако алгоритмы, способные сдавать юридические экзамены, генерировать детализированные изображения, фиксировать и удалять вредный контент в соцсетях, требуют для своего обучения гораздо больше вводных.

Среди клиентов Appen — такие технологические гиганты как Amazon , Google и Microsoft . Но большая часть подрядчиков – миллионы неизвестных краудсорсеров по всему миру.

Некоторое время это было настоящим спасением — Лорен могла работать из дома в удобное для себя время. Но вскоре в Венесуэле начались перебои с электричеством, которые иногда длились по несколько дней. Без света Лорен не могла выполнять задания и зарабатывать. В конце концов, ей пришлось эмигрировать в соседнюю Колумбию в поисках лучшей жизни.

Сейчас Appen остается для нее единственным источником дохода. Оплата составляет от 2 до 50 центов за задание. Полтора часа работы обычно приносят 1–2 доллара. В редкие «урожайные» недели она зарабатывает около 280 долларов, почти дотягивая до минимальной зарплаты колумбийцев, которая составляет 285 долларов. Но такое бывает нечасто.

Лорен вынуждена работать по 18 часов в день, постоянно ожидая новых заказов, которые могут поступить в любое время. Иногда рабочий день приходится начинать в 2 часа ночи.

Похожая ситуация наблюдается и во многих других развивающихся странах — в Восточной Африке, Индии, на Филиппинах. Там фрилансеры так же выполняют микрозадачи за центы на платформах вроде Appen, Clickworker и Scale AI.

Алгоритмы ИИ постоянно совершенствуются, а рабочие находятся в бесконечной гонке за технологиями, чтобы не потерять свои места. Их узкоспециализированные навыки разметки быстро устаревают.

При этом для заказчиков анонимность труда в таких системах — большое преимущество, позволяющее гибко менять трудовые ресурсы. Это порождает огромную армию краудсорсеров без каких-либо прав. С точки зрения закона, практически ничего нельзя будет сделать, если, к примеру, заказчик вдруг откажется платить.

Основная проблема, по словам самих рабочих, заключается не столько в низкой оплате, сколько в несправедливой системе расчета. Они вынуждены тратить часы в ожидании заданий, не получая за это никакой компенсации.

18-летний пакистанец Мутмайн рассказывает, что работает с 8 утра до 6 вечера, а затем с 2 ночи до 6 утра. «Как мне кажется, это цифровое рабство», — признается он.

Лорен Фуэнтес и другие сотрудники Appen из Венесуэлы общаются в Telegram, делясь опытом и жалобами на условия труда. После 7 лет неофициального трудоустройства Лорен хочет, чтобы их наконец начали рассматривать как полноценных сотрудников. Но пока продолжается гонка за самую дешевую рабочую силу, это маловероятно.

Тем не менее, Лорен надеется, что представители их индустрии смогут объединиться, чтобы отстоять свою точку зрения. «Я бы хотела, чтобы нас воспринимали не как бесправный рабочий инструмент, который можно выбросить, когда он станет ненужным, а как людей, которые вносят реальный вклад в технологический прогресс», — говорит она.