Berta Sándor
Mesterséges intelligencia képzése minimálbérért
Napjainkban egyre népszerűbb a digitális futószalag-munkának számító tevékenység.
Adatbázisok tisztítása, online alkalmazások értékelése, kulcsszavak osztályozása, fotók szavakkal való leírása... Ezek mind apró részekre bontott, unalmas, ismétlődő munkák, melyeket mégis monitorok előtt görnyedő fejlődő országbeli emberek végeznek. Egyre többen foglalkoznak azzal, hogy fáradságos munkával előkészítsék azokat az adatokat, amelyek segítségével képezhetők a mesterséges intelligencián alapuló rendszerek. A hatalmas adatmennyiségek feldolgozását biztosító módszer elsősorban az autóiparban népszerű. A cél az, hogy a technológiára épülő rendszerek végül intelligensebbek legyenek az embereknél és gyorsabban felismerjék a veszélyes helyzeteket. Sok ilyen úgynevezett Clickworker dolgozik rendkívül kemény körülmények között és nagyon kevés pénzért.
A technológia képzését segítők akár naponta 10-12 órán át is nézik a monitort. Világszerte több százmillióan végzik ezt a tevékenységet, a többségük Indiában, a Fülöp-szigeteken, Venezuelában, Brazíliában, Malajziában, Kenyában és számos más országban. A kiválasztott fotók és más anyagok autóipari konszernektől, beszállítóktól, IT-társaságoktól származnak. A clickworkerek jelentős része szabadfoglalkozású, az egyik megbízástól a másikig él és a munkájukért kapott összeg alig elegendő a megélhetésükre. Ők jelentik gyakorlatilag a láthatatlan munkásréteget, napjaink digitális gyártószalagok melletti munkavállalóit, akiknek alkalmazásához nincs szükség üzemekre.
Marc Mengler, az Under-stand.ai nevű startup vezetője szerint emberi információ-utófeldolgozás nélkül a legjobb algoritmusok sem elég jók. A vállalkozás ügyfelei között neves autógyártók vannak, amelyek rendkívül sok videoalapanyagot küldenek az Under-stand.ai szakembereinek, akik a felvételeket képekre bontják le, majd azokat, amelyek az autonóm közlekedés szempontjából fontosak, megjelölik. Amennyiben ez nem történne meg, akkor a mesterséges intelligencia nem tudná, hogy pontosan mit lát és mi a fontos a tanulása szempontjából.
Egyetlen egyórás videó 108 000 képből áll. Amennyiben egy vállalat százezer órányi felvétel rögzít, akkor az közel 11 milliárd képet jelent. Az összetett közlekedési helyzetek fotónként való megjelölése akár 3 órát is igénybe vehet. Amennyiben egyetlen embernek kellene ezt a feladatot elvégeznie, akkor az több mint 32 milliárd órát vagy közel 3,7 millió évet venne igénybe.
A clickworker jelenség 2005-ben kezdődött, amikor az Amazon létrehozta a Mechanical Turk (MTurk) nevű platformot, amelynek a segítségével a piaci szereplők megbízhattak szabadúszó szakembereket kisebb digitális munkák elvégzésével. Eleinte ezek a feladatok a tartalmak vagy az ügyfélértékelések rendezésére irányultak. Az igazi fordulópontot 2017 jelentette, amikor a cégeket egyre több autóipari óriás bízta meg munkákkal. A nagy gyártók nincsenek közvetlen kapcsolatban a munkásokkal, akik meglehetősen kiszolgáltatottak a munkaerőpiacon.
Adatbázisok tisztítása, online alkalmazások értékelése, kulcsszavak osztályozása, fotók szavakkal való leírása... Ezek mind apró részekre bontott, unalmas, ismétlődő munkák, melyeket mégis monitorok előtt görnyedő fejlődő országbeli emberek végeznek. Egyre többen foglalkoznak azzal, hogy fáradságos munkával előkészítsék azokat az adatokat, amelyek segítségével képezhetők a mesterséges intelligencián alapuló rendszerek. A hatalmas adatmennyiségek feldolgozását biztosító módszer elsősorban az autóiparban népszerű. A cél az, hogy a technológiára épülő rendszerek végül intelligensebbek legyenek az embereknél és gyorsabban felismerjék a veszélyes helyzeteket. Sok ilyen úgynevezett Clickworker dolgozik rendkívül kemény körülmények között és nagyon kevés pénzért.
A technológia képzését segítők akár naponta 10-12 órán át is nézik a monitort. Világszerte több százmillióan végzik ezt a tevékenységet, a többségük Indiában, a Fülöp-szigeteken, Venezuelában, Brazíliában, Malajziában, Kenyában és számos más országban. A kiválasztott fotók és más anyagok autóipari konszernektől, beszállítóktól, IT-társaságoktól származnak. A clickworkerek jelentős része szabadfoglalkozású, az egyik megbízástól a másikig él és a munkájukért kapott összeg alig elegendő a megélhetésükre. Ők jelentik gyakorlatilag a láthatatlan munkásréteget, napjaink digitális gyártószalagok melletti munkavállalóit, akiknek alkalmazásához nincs szükség üzemekre.
Marc Mengler, az Under-stand.ai nevű startup vezetője szerint emberi információ-utófeldolgozás nélkül a legjobb algoritmusok sem elég jók. A vállalkozás ügyfelei között neves autógyártók vannak, amelyek rendkívül sok videoalapanyagot küldenek az Under-stand.ai szakembereinek, akik a felvételeket képekre bontják le, majd azokat, amelyek az autonóm közlekedés szempontjából fontosak, megjelölik. Amennyiben ez nem történne meg, akkor a mesterséges intelligencia nem tudná, hogy pontosan mit lát és mi a fontos a tanulása szempontjából.
Egyetlen egyórás videó 108 000 képből áll. Amennyiben egy vállalat százezer órányi felvétel rögzít, akkor az közel 11 milliárd képet jelent. Az összetett közlekedési helyzetek fotónként való megjelölése akár 3 órát is igénybe vehet. Amennyiben egyetlen embernek kellene ezt a feladatot elvégeznie, akkor az több mint 32 milliárd órát vagy közel 3,7 millió évet venne igénybe.
A clickworker jelenség 2005-ben kezdődött, amikor az Amazon létrehozta a Mechanical Turk (MTurk) nevű platformot, amelynek a segítségével a piaci szereplők megbízhattak szabadúszó szakembereket kisebb digitális munkák elvégzésével. Eleinte ezek a feladatok a tartalmak vagy az ügyfélértékelések rendezésére irányultak. Az igazi fordulópontot 2017 jelentette, amikor a cégeket egyre több autóipari óriás bízta meg munkákkal. A nagy gyártók nincsenek közvetlen kapcsolatban a munkásokkal, akik meglehetősen kiszolgáltatottak a munkaerőpiacon.