Big tech的AI运行在由贫困人员标记的数据集上

资本主义有一种令人厌恶的习惯，就是在非常贫穷和非常富裕的人同样根深蒂固的平衡状态下，将那些人依然坚持下去。一位在旧金山制造六位数字的科学家推动了AI的界限，因此一万亿美元的公司可以保持领先地位。在其最底层，大部分贫困工人都在做80%的工作。一些工人正在努力摆脱贫困。可悲的是有些人不是。主要区别在于他们是否有工作保障并获得生活工资。世界上最大的数据集标签就业来源之一 - 这些工作人员的主要工作 - 是Samasource。该公司服务于财富50强中的四分之一以及包括Facebook，微软

而且，与掠夺性众包公司不同，Samasource以逐个工作的方式向工人支付最低工资，为员工提供安全保障和有保障的生活工资。

这种工作通常由非洲人和流离失所或失业的东南亚人进行 - 通常是那些曾经是农场工人和非熟练工人的人。这些人通常别无选择，只能接受每小时只需1美元的众包工作 - 实际上，对于那些需要很少技能的公司而言，这些工作很容易被利用。

它不一定是这样的。Samasource依靠国际倡导团体来确定基于工人地理位置的生活工资。然后它至少向工人支付那么多钱。大型科技公司很乐意放弃工作 - 他们可以道德地获取数据并节省资金。

最重要的是，工人们获得了信心并获得了安全性的入门级工作。许多人从未有过的东西。这是人工智能创造就业机会的一个例子，而不是将其带走。

这是因为用于训练AI模型的数据集需要人工注释。无论机器多么智能，他们都需要一个人告诉他们他们在看什么。目前没有办法解决这个问题。

因此，当你读到一个科学家小组用数百万的停止标志，汽车和行人的图像喂养以便训练神经网络在现实世界中识别它们时，这意味着人类在数百万个停止标志周围画了一个盒子，图像中的汽车和行人。然后像Samasource这样的公司基于这些人类标签构建了一个数据集。

有大量涉及数据注释的众包工作。但是，他们中很少有人支付生活工资，甚至更少的人有机会参与世界上一些最重要的人工智能项目。

TNW采访了Samasource的工程副总裁Loic Juillard。他告诉我们，他和其他人在那里所做的工作不仅奖励公司的影响，而且还奖励它产生的实际工作：

令人兴奋的是建立成功的AI模型的机会。这都是全新的!有一系列的工程问题只能由AI解决。

在等式的另一方面，那些感觉创造就业机会的公司本身可以减轻他们向工人支付公平的生活工资的道德义务。

Bloomberg Beta的风险投资人詹姆斯·查姆告诉Axios：

这些公司长期获益，而工人只获得一次工资。他们像佃农一样获得报酬，从而获得最低工资。由于系统的设置方式，土地所有者获得了所有回报。

在一天结束时，如果你无力支付工人的公平工资，你创造的工作可能不适合人类。我们都希望未来的技术像自动驾驶汽车和脑机接口 - 但不是以牺牲我们的人性为代价。

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