Yapay zeka ekonomisine güç veren gizli insanlar

Ocak ayından bu yana, Ontario, Hamilton'dan Tina Lynn Wilson, DataAnnotation adlı bir şirkette serbest çalışıyor.

45 yaşındaki yazar, yapay zeka modelinden gelen yanıtları dil bilgisi, doğruluk ve yaratıcılık açısından kontrol etmeyi içeren bu işi çok sevdiğini söylüyor. Bu iş analitik beceriler ve ayrıntılara dikkat gerektiriyor; ayrıca iki şiir örneğinden en iyisini seçmek gibi ilginç projeler de yapıyor.

"Yaratıcı bir yanıt olduğu için, herhangi bir doğrulama işlemi söz konusu olmayacaktır. Daha iyi yanıtın ne olduğunu ve nedenini belirtmeniz gerekecektir."

Wilson'ın yaptığı iş, gelişmekte olan yapay zeka ekonomisinin devasa, ancak pek bilinmeyen bir serbest çalışan ağının parçasıdır. Outlier AI ve Handshake AI gibi şirketler, onları "yapay zeka eğitmenleri" olarak işe alıyor ve modellerini eğitmelerine yardımcı olmak için büyük yapay zeka platformlarıyla sözleşme imzalıyor.

Bazı veri açıklama işleri düşük ücretli, hatta dünyanın diğer bölgelerinde sömürücü nitelikte; ancak yapay zeka eğitimi, bakımı ve düzeltmesi gibi çok çeşitli işler mevcut. Teknoloji devlerinin bahsetmeyi tercih etmediği bir iş. Modeller geliştikçe, daha özelleşmiş bir eğitime ihtiyaç duyacaklar; bu da şirketlerin yakında onları bugün oldukları noktaya getiren insanların çoğuna ihtiyaç duymayacağı anlamına geliyor.

İnsan uzmanlığı

Günümüzün üretken yapay zekasının, insan fikirlerinin genellikle nasıl bir araya geldiğini öğretmek için büyük miktarda veriyle eğitildiğini sık sık duyuyoruz. Bazen ön eğitim olarak da adlandırılan bu, yalnızca ilk adımdır. Bu sistemlerin doğru, faydalı ve rahatsız edici olmayan yanıtlar üretebilmesi için, özellikle gerçek dünyada dar alanlarda çalışacaklarsa, daha da geliştirilmeleri gerekir.

Buna ince ayar denir ve insan uzmanlığına dayanır. Temelde geçici bir iştir: Görev başına, garantili çalışma saatleri olmadan yapılır. Konuştuğumuz Kanadalı yapay zeka eğitmenleri saatte yaklaşık 20 dolar kazanırken, daha özelleşmiş bazı işler yaklaşık 40 dolar kazanabilir. Yine de tutarsızlık bir sorun olabilir.

"Buna ana gelir kaynağı olarak güvenemezsiniz," diyen Wilson, işini bir genelci olarak nitelendirdi. Diğer birçok yorumcunun da bunu ek bir iş olarak gördüğünü belirtti.

İnsan geri bildirimlerinden elde edilen takviyeli öğrenme, insanların yapay zeka çıktılarını değerlendirmesine dayanan bir tür ince ayardır .

Wilson'ın çalışması, yapay zekanın tepkisinin ne kadar "insani" göründüğünü değerlendirmeyi içeriyor.

"Bu özellikle sesli yanıtlar için geçerli," dedi. "'Bu, bir insanın duymak isteyeceği bir şey mi?'"

Yani ChatGPT veya Claude kulağa ürkütücü derecede insansı geliyorsa, bunun nedeni insanların onları bu şekilde eğitmiş olmasıdır.

"Bu hâlâ bir yazılım ürününün çıktısı," diyor işgücü ve dijital teknoloji konusunda uzmanlaşmış bir teknoloji gazetecisi olan Brian Merchant. "Ticari, kâr amacı güden bir yazılım ürününün çıktısının kalite güvencesine ihtiyacınız var."

Ana şirketi Scale AI'nın sözcüsü Fiorella Riccobono, Outlier AI'nın 50 ülkede 250.000'den fazla aktif katılımcısı olduğunu söyledi. Katılımcıların yüzde 81'inin en az lisans derecesine sahip olduğunu belirtti. Şirket, Kanada'ya özgü rakamları paylaşamadı.

Muhtemelen değişen bir pazar

Wilson gibi insanların yaptığı genelleştirilmiş iş gücüne olan talebin azalmasıyla birlikte, bu iş için pazarın değiştiğine dair işaretler var. Business Insider'a göre Scale AI, daha teknik eğitime geçiş kapsamında Dallas'ta genel işçileri işten çıkardı. Bu arada, Çinli DeepSeek firmasınınki gibi daha yeni ve daha gelişmiş modeller, takviye sürecini otomatikleştirdi .

Riccobono, "Yapay zeka sistemleri daha karmaşık hale geldikçe, uzmanlaşmış bilgi ve ileri derecelere sahip katılımcılara olan talep önemli ölçüde arttı" dedi.

26 yaşındaki Eric Zhou, bu uzmanlardan biriydi. Waterloo Üniversitesi'nde malzeme ve nanobilim okuduktan sonra, yaklaşık bir yıl boyunca Outlier AI için yarı zamanlı olarak serbest çalıştı. Burada, lisans düzeyindeki fizik ve kimya dersleriyle ilgili soruları ve yapay zeka yanıtlarını değerlendirdi ve cevapları düzeltti.

"Sadece bilim sorularını çözüyorsanız çok eğlenceli bir iş," dedi. "Bu yüzden problem çözme kısmından gerçekten keyif aldım."

Ancak görevlerin şirketin ayırdığından daha fazla zaman alabileceğini, bu nedenle saatlik ücreti 20 dolar olarak listelenen bir işin ek bir ücret ödemeden daha uzun sürebileceğini fark etti.

Zhou'nun bazı arkadaşları da dahil olmak üzere, yapay zekayı geliştirerek gelirlerini artırmak isteyen ve uzmanlaşmış alanlarda çalışan Kanadalıların sayısı hiç de az değil gibi görünüyor.

Bu, işçilerin sürekli olarak yerlerinin doldurulabileceğini hissetmeleri anlamına geliyor, dedi.

'Dijital terleme atölyeleri'

Yine de, yapay zekâ bir bütün olarak eğitim süreci boyunca küresel bir tedarik zincirine dayanır ve bu tedarik zincirinin büyük bir kısmı düşük ücretli ülkelerdeki çalışanlara dış kaynaklı olarak verilir. Bu, verilerin ince ayarını yapmak anlamına gelebilir, ancak işin büyük kısmı veri etiketlemededir ve bu da yorucu olabilir.

Bu alanda istihdam edilen kişi sayısının milyonlarca olduğu tahmin ediliyor. Şirketlerin, Doğu Afrika ve Güneydoğu Asya gibi bölgelerdeki gevşek iş kanunlarını suistimal ettiği iddia ediliyor.

Yapay zekayı güçlendirmenin gizli maliyetleri ve insan emeği hakkında bilgi veren Feeding the Machine kitabının yazarlarından James Muldoon, "Filipinler'den Kenya'ya kadar her yerde, işçilerin bu veri kümelerini yapay zeka tarafından kullanılabilecek ürünlere dönüştürdüğü, dijital terleme atölyeleri olarak adlandırabileceğimiz çeşitli yerler var" dedi.

Kenya ve Uganda'daki saha çalışmalarında, insanların haftada 70 saate kadar, saat başına bir doların biraz üzerinde ücretle çalıştığını ve bu koşulları "gerçekten korkunç" olarak nitelendirdiğini gördüğünü söylüyor.

Birçok yorumcunun teknoloji sektöründe daha anlamlı bir şekilde çalışma hırsı olduğunu söyleyen yazar, kendilerini "gerçekten sıkıcı, dayanılmaz" görevler yaparken bulduklarını söyledi.

Yapay zeka şirketleri genellikle otomasyonu destekleyen insan emeğine odaklanmaz. Teknoloji gazetecisi Merchant, bu firmaların genellikle ürünlerinin "büyülü, güçlü ve gelecek gibi hissettirmesini" istediklerini söylüyor.

"Özellikle endüstriyel ortamlarda, bir işin tamamen makineler tarafından ele geçirilmesi çok nadirdir" dedi.

"Genellikle elinizde sizi yolun bir kısmına götürebilecek bir teknoloji vardır."