Разследване на университета Браун разкрива скрития глобален труд, захранващ авангардния изкуствен интелект
Източник: Wikimedia Commons
Ново мащабно емпирично изследване, проведено от изследователи в Университета Браун, картографира за първи път в детайли скритите вериги за доставки на човешки труд, без които обучението на водещите модели за изкуствен интелект би било невъзможно [1]. Докладът осветлява реалността зад прецизното подравняване чрез обучение с подсилване от човешка обратна връзка (RLHF).
Глобална мрежа от дигитални анотатори
Изследването проследява дейността на десетки подизпълнителски платформи, опериращи в Кения, Нигерия, Филипините, Индия и Венецуела. В тези центрове десетки хиляди служители работят на смени при заплащане между 1.20 и 3.00 долара на час, преглеждайки стотици хиляди отговори на ден, за да коригират токсично съдържание, да класират логически разсъждения и да създават експертни бенчмаркове за западните лаборатории.
Докладът подчертава драматичния психологически отпечатък върху работниците, ангажирани с филтриране на крайно смущаващо съдържание за целите на безопасността на моделите. Поради липсата на трудови гаранции и психологическа подкрепа, тези екипи често страдат от професионално прегаряне и травматичен стрес.
Илюзията за изцяло автоматизиран интелект
Авторите на доклада изтъкват, че терминът „изкуствен интелект“ прикрива факта, че съвременните невронни мрежи са силно зависими от непрекъсната човешка намеса. Колкото по-сложни стават агентните задачи, толкова по-високи изисквания се поставят пред анотаторите, които вече трябва да притежават висше образование по право, програмиране или медицина, за да верифицират синтетичните данни.
Социална отговорност и бъдещи регулации на веригите за доставки
Публикуването на данните от университета Браун поставя въпроса за етичните вериги на доставки в центъра на международния регулаторен дневен ред. По подобие на директивите за корпоративна надлежна проверка (Corporate Due Diligence) в Европейския съюз, които изискват проследяване на труда в модната и добивната индустрия, регулаторите започват да изискват пълна прозрачност за условията на труд при събирането и верификацията на тренировъчни данни.
За технологичните корпорации това ще наложи стандартизиране на възнагражденията, предоставяне на здравни осигуровки и публично оповестяване на доставчиците, което неизбежно ще оскъпи процеса на създаване на нови модели.
Структура на човешкия труд във веригите за доставки на ИИ