
Przemysł wart miliardy dolarów oparty na ignorowanej sile roboczej
Przemysł wart miliardy dolarów opiera się na niewidocznej i wyzyskiwanej sile roboczej, której my wszyscy nie doceniamy.
W małych, zatłoczonych biurach, w domach bez dostępu do podstawowych udogodnień oraz w miejscach o ograniczonej infrastrukturze, tysiące ludzi na całym świecie spędzają godziny przy komputerach, mozolnie oznaczając dane. To właśnie ci pracownicy stanowią fundament prężnie rozwijającej się branży sztucznej inteligencji (AI). Bez ich wkładu takie produkty jak ChatGPT nie miałyby możliwości istnienia, ponieważ dane, które oznaczają, są kluczowe dla procesu uczenia się systemów AI.
Pomimo kluczowej roli, jaką pełnią w przemyśle, który według prognoz ma osiągnąć wartość 407 miliardów dolarów do 2027 roku, ci ludzie są w dużej mierze niewidoczni i często wykorzystywani. Na początku tego roku prawie 100 osób pracujących przy oznaczaniu danych oraz pracowników AI z Kenii, współpracujących z takimi firmami jak Facebook, Scale AI i OpenAI, wystosowało otwarty list do prezydenta Stanów Zjednoczonych, Joe Bidena, w którym napisali, że „nasze warunki pracy przypominają współczesne niewolnictwo”.
Aby zapewnić, że łańcuchy dostaw AI będą etyczne, przemysł oraz rządy muszą pilnie zareagować na ten problem. Pytanie brzmi jednak: jak to osiągnąć?
Czym jest oznaczanie danych?
Oznaczanie danych to proces, w którym surowe dane – takie jak obrazy, wideo czy tekst – są przetwarzane w taki sposób, aby systemy AI mogły rozpoznawać wzorce i przewidywać wyniki. Przykładowo, samochody autonomiczne opierają swoje działania na oznaczonych nagraniach wideo, aby odróżnić pieszych od innych obiektów drogowych, a duże modele językowe, takie jak ChatGPT, korzystają z oznaczonego tekstu, aby zrozumieć język ludzki.
Oznaczone zbiory danych są fundamentem modeli AI. Bez nich systemy sztucznej inteligencji nie mogłyby funkcjonować skutecznie. Duże firmy technologiczne, takie jak Meta, Google, OpenAI i Microsoft, zlecają większość tej pracy podwykonawcom działającym w krajach takich jak Filipiny, Kenia, Indie, Pakistan, Wenezuela i Kolumbia. Chiny również stają się jednym z globalnych centrów oznaczania danych.
Firmy outsourcingowe wspierające ten proces, takie jak Scale AI, iMerit i Samasource, odgrywają kluczową rolę w tej branży. Przykładowo, Scale AI z siedzibą w Kalifornii jest wyceniane na 14 miliardów dolarów, co pokazuje skalę tej działalności.
Oszczędności kosztem pracowników
Najwięksi gracze w branży technologicznej, tacy jak Alphabet (firma-matka Google), Amazon, Microsoft, Nvidia i Meta, inwestują ogromne środki w infrastrukturę AI, obejmującą zarówno moc obliczeniową, jak i przechowywanie danych oraz rozwój technologii obliczeniowych. Modele AI na dużą skalę mogą kosztować dziesiątki milionów dolarów, aby je wytrenować, a ich utrzymanie wymaga nieustannych nakładów na oznaczanie danych, doskonalenie i testowanie w rzeczywistych warunkach.
Mimo tych ogromnych inwestycji, przychody często nie spełniają oczekiwań. Wiele branż wciąż postrzega projekty AI jako eksperymentalne, z niejasnymi ścieżkami do rentowności. W odpowiedzi na to firmy szukają oszczędności, co często prowadzi do cięć wydatków na najniższych szczeblach łańcucha dostaw AI, gdzie znajdują się pracownicy oznaczający dane.
Niskie wynagrodzenia, trudne warunki pracy
Jednym ze sposobów, w jakie firmy w łańcuchu dostaw AI starają się obniżyć koszty, jest zatrudnianie dużej liczby osób oznaczających dane w krajach Globalnego Południa, takich jak Filipiny, Wenezuela, Kenia i Indie. Pracownicy w tych krajach muszą mierzyć się z rosnącymi kosztami życia przy stagnacji lub spadku wynagrodzeń.
Na przykład stawka godzinowa dla tego rodzaju pracowników w Wenezueli wynosi od 90 centów do 2 dolarów, podczas gdy w Stanach Zjednoczonych oscyluje między 10 a 25 dolarów za godzinę. Na Filipinach pracownicy oznaczający dane dla wielomiliardowych firm, takich jak Scale AI, zarabiają często poniżej płacy minimalnej. Niektóre firmy z branży oznaczania danych posuwają się nawet do wykorzystywania pracy dzieci.
Ponadto, wielu pracowników pracuje w ciasnych, nieodpowiednich warunkach, co stanowi zagrożenie dla ich zdrowia. Często są zatrudniani jako niezależni wykonawcy, bez dostępu do świadczeń takich jak opieka zdrowotna czy zabezpieczenie na wypadek wypadków.
Oznaczanie danych może być również wyczerpujące psychicznie, ze względu na powtarzalność zadań, ścisłe terminy oraz rygorystyczne kontrole jakości. Pracownicy są często proszeni o oznaczanie treści o charakterze nienawistnym lub obraźliwym, co ma negatywny wpływ na ich zdrowie psychiczne. Błędy mogą skutkować obniżką wynagrodzenia lub utratą pracy, a pracownicy często nie mają dostępu do informacji o swojej wydajności, co utrudnia im poprawę wyników lub kwestionowanie decyzji.
Jak uczynić łańcuch dostaw AI bardziej etycznym?
W miarę jak rozwój AI staje się coraz bardziej skomplikowany, a firmy dążą do maksymalizacji zysków, potrzeba stworzenia etycznych łańcuchów dostaw AI staje się pilna. Jednym ze sposobów na zapewnienie etycznych warunków pracy jest przyjęcie podejścia opartego na prawach człowieka, zarówno w projektowaniu, jak i nadzorze nad całym łańcuchem dostaw AI. Firmy muszą wprowadzić polityki uczciwego wynagrodzenia, zapewniając oznaczaczom danych płacę, która odzwierciedla wartość ich pracy.
Wprowadzając prawa człowieka do łańcucha dostaw, firmy technologiczne mogą stworzyć bardziej etyczny i zrównoważony przemysł, w którym prawa pracownicze idą w parze z odpowiedzialnością korporacyjną. Rządy również powinny tworzyć nowe przepisy, które wymuszą stosowanie tych praktyk, wspierając sprawiedliwość i przejrzystość. Dotyczy to również transparentności w ocenie wydajności oraz przetwarzaniu danych osobowych, co pozwoli pracownikom zrozumieć, jak są oceniani i jak mogą kwestionować ewentualne błędy.
Jasne systemy płatności i mechanizmy odwoławcze zapewnią pracownikom uczciwe traktowanie. Zamiast niszczyć związki zawodowe, jak zrobiło to Scale AI w Kenii w 2024 roku, firmy powinny wspierać tworzenie cyfrowych związków zawodowych lub spółdzielni pracowniczych. Dzięki temu pracownicy będą mieli głos, który pozwoli im walczyć o lepsze warunki pracy.
Szymon Ślubowski