Tak brzmią sensacyjne nagłówki, które zbierają miliony wyświetleń i kształtują opinię publiczną.
Nagłówki na podstawie reportażu ARTE, ale jak to mam w zwyczaju, chciałem poznać skalę problemu i co faktycznie się dzieje. Zachęcam do wyrobienia własnego zdania, a nie polegania na samych nagłówkach.
Czy ludzie trenują AI?
Otóż tak. W kilku źródłach możemy znaleźć informacje, że faktycznie są, nie tylko na Madagaskarze, ale w kilku innych mniej rozwiniętych krajach, outsourcowane zadania adnotowania dla AI. Takie osoby obrabiają treści do trenowania modeli, wzbogacają obrazy opisami, dostarczają kontekstu, klasyfikują oraz (niestety) filtrują też treści niefajne. Niektórych rzeczy nie da się odzobaczyć. Nie wszystko AI potrafi zrobić sam, takie adnotowanie jest potrzebne i jest jednym z elementów całego obrazu trenowania modeli AI, ale nie na tyle, by powiedzieć, że ludzie trenują AI – robi to w dużej mierze matematyka wektorowa.
Adnotowanie (data annotation) to w praktyce rysowanie ramek wokół obiektów na zdjęciach, klasyfikowanie sentymentu tekstu, transkrypcja mowy – tłumaczenie ludzkiego rozumienia świata na język zrozumiały dla maszyny. Osobną, szczególnie obciążającą kategorią jest moderacja treści i RLHF – tu ludzie filtrują najgorsze treści z internetu i oceniają odpowiedzi modeli. Przy tego typu pracy dochodzi do najpoważniejszych problemów z warunkami pracy.
Jaka jest skala?
Nie mogę tego jednoznacznie potwierdzić, ale nie są to setki tysięcy osób. W dużej mierze to są pracownicy, którzy już wcześniej byli outsourcowani do różnych prac papierkowych, głównie dla gigakorporacji.
Sam reportaż ARTE mówi o „blisko 100 000 osób" na Madagaskarze, ale to liczba obejmująca cały sektor outsourcingu IT, nie wyłącznie adnotatorów AI. Adnotatorzy są częścią znacznie szerszego sektora – od call center, przez moderatorów, po copywriterów SEO. Główne huby to poza Madagaskarem także Kenia, Nigeria, Indie, Filipiny i Chiny.
Ile zarabiają adnotatorzy?
No i ten 1 euro na dzień. Dla nas europejczyków to brzmi jak wyzysk, przecież co można kupić za euro? Pół chleba? Wgłębiłem się w temat. „Minimalna krajowa" (nie ma u nich czegoś takiego, praktycznie każda praca jest na czarno) tam wynosi 53 euro, a „godny dochód dla rodziny" to około 128 euro na miesiąc. W zależności od wielu czynników stawki za bycie adnotatorem to między 65 a 126 EUR. Wielu wybiera taką pracę, ponieważ jest po prostu opłacalna. Alternatywa to praca na roli za mniej niż minimalną, turystyka, która jest sezonowa lub praca w tekstyliach.
Wart odnotowania jest case OpenAI/Sama – pośrednik dostawał 12,50 USD za godzinę pracy, z czego kenijski pracownik otrzymywał od 1,32 do 2 USD. Dysproporcja między tym, co płaci zleceniodawca, a tym, co trafia do pracownika, to osobny problem.
Outsourcing to nic nowego
Bah, nawet w Polsce przez kilka dekad byliśmy outsourcerami, bo byliśmy tańsi. Holandia, UK, Niemcy... wszyscy chętnie oddawali nam robotę, bo dla nas euro było 4x albo 5x warte. Znam to z autopsji. Jestem programistą, który pracuje w software housie, wszyscy nasi klienci byli z zachodu i płacili połowę tego, co musieliby wydać, zatrudniając programistę na miejscu. Win-win. Dla nas wypłata 4x, a dla zachodu robota za pół ceny. Niestety (a może stety) od kilku lat Polska się bardzo dobrze rozwinęła i stało się tak, że tańszy jest programista w Holandii niż z Polski. Są polskie firmy, które teraz outsourcują do Azji.
Czy to oznacza, że wszystko jest OK? No nie.
Moja opinia: to nie jest czarno-białe. Ani „cyfrowe niewolnictwo", ani „szansa dla Afryki". Outsourcing sam w sobie nie jest zły, adnotacja dla AI nie jest zła. Pytanie brzmi, czy pracownicy mają godne warunki na ich realia. Zawsze jest pole do poprawy.
Także jak zwykle zachęcam do wyrobienia własnej opinii, najlepiej po wysłuchaniu obu stron. Nie zatrzymujcie się na nagłówkach, warto czasami zrobić własny research.
Więcej przemyśleń dziwnego programisto-designera, próbującego patrzeć na AI z dystansu na mojej stronie :D Pa!
Podsumowanie: Adnotowanie danych dla AI to realna praca ludzi w krajach globalnego Południa. „Ludzie trenują AI" to uproszczenie – adnotowanie jest elementem procesu, ale sam trening to matematyka. Stawki, choć szokująco niskie z europejskiej perspektywy, lokalnie często przewyższają alternatywy. Prawdziwy problem to warunki pracy przy moderacji toksycznych treści i dysproporcja między tym, co płacą korporacje, a tym, co trafia do pracowników. Temat zasługuje na więcej niż sensacyjny nagłówek.
