Тут подвезли очередных страданий несчастных американских людей | WTF_HR
Тут подвезли очередных страданий несчастных американских людей, которые, надрываясь и не щадя живота своего, обучают этот ваш искусственный интеллект.
CNBC взял интервью у такого персонажа, который жалуется на зарплату как у сотрудника Walmart, отсутствие страховки и вообще бенефитов, нерегулярность работы, а также полную неизвестность – мол, все лавры достаются инженерам, проектирующим модели, а люди, которые размечают данные по три копейки штучка, остаются не только без денег, но и без славы.
Для тех, кто не понимает, о чем речь, небольшой комментарий. Чтобы машина начала что-то распознавать, различать или принимать решения, ей нужно долгое время скармливать так размеченные данные – то есть такие, где под картинкой собачки стоит отметка «собачка», а под картинкой кошечки – «кошечка». И тогда через некоторое время этот ваш ИИ начнет сам отличать собачку от кошечки.
Пример, который мы описали – это на самом деле что-то из далекой юности AI (то есть лет семь назад). Сейчас собачек, кошечек, человечков и столбики на дороге модели вполне в состоянии размечать сами, а люди-разметчики занимаются более сложными задачами – например, размечают релевантные и нерелевантные поисковым запросам товары на маркетплейсах или обучают алгоритмы модерации, чтобы не пустить на разные сайты всякую гадость.
Но на данный момент в большинстве этих задачек усидчивость и способность делать монотонные задания значительно более важна, чем высокий интеллект и креативность. Собственно, креативность там часто противопоказана. И платят за такие задачки соответственно.
15 долларов (то есть по-нашему больше 1000 рублей) в час или почти 2500 долларов в месяц при 8-часовом рабочем дне – это еще, что называется, по-божески. Так платят тем, кто выполняет сравнительно сложные задания на дорогих рынках, например в Америке. Исполнитель в более бедной стране на более простых заданиях может получать в разы меньше, отчего иногда устраиваются скандалы и даже организуются профсоюзы. Так что на месте американских товарищей мы бы скорее радовались.
Другое дело, что полноценная занятость в этом бизнесе – редкость. Заказы на разметку данных приходят неравномерно, разные заказчики платят исполнителями разные деньги, поэтому полноценная занятость в качестве «обучателя ИИ» - это скорее исключение, чем правило.
А учитывая, что для разметки нужного количестве данных за короткое время приходится привлекать множество исполнителеей, вряд ли у кого-то из них будет возможность на этой работе прославиться.
Но говорят, что скоро все изменится. Машины все умнеют и умнеют, и эксперты в области утверждают, что машины скоро сами научатся делать большую часть простой разметки – так же, как они научились отличать собачек от кошечек – и машину останется обучать только специализированным вещам, где разметчиков не может быть много.
Вот тут, возможно, будет и полная (или по крайней мере, регулярная) занятость, и другие гонорары. Но и это более сложное обучение продлится ровно до момента, когда машина научится принимать решения в определенной области сама.
Страшненько? Возможно, а возможно, и нет. На самом деле никто не знает, как работает динамика развития ИИ и где пределы того, чему он сможет научиться. Вполне возможно, что машина принципиально не сможет делать какие-то вещи или принимать некоторые решения. Но пока тренд на усложнение задач для разметки налицо, так что изданиям типа CNBC еще будет за кого переживать в своих статьях. Но это уже, как говорится, совсем другая история.
