观点：人工智能是一个价值数十亿美元的产业，其背后是无形且被剥削的劳动力

Josiah02 · 发表于 2024-10-11 16:17:29

在世界各地尘土飞扬的工厂、拥挤的网吧和临时的家庭办公室里，数百万人坐在电脑前，乏味地标注数据。
这些工作者是蓬勃发展的人工智能 (AI) 行业的命脉。没有他们，ChatGPT 等产品根本不会存在。这是因为他们标记的数据有助于 AI 系统“学习”。
然而，尽管这批劳动力对预计到 2027 年价值将达到 4070 亿美元的行业做出了重要贡献，但组成这个行业的人员却基本上是隐形的，而且经常受到剥削。今年早些时候，近 100 名来自肯尼亚、为 Facebook、Scale AI 和 OpenAI 等公司工作的数据标注员和人工智能工作者向美国总统乔·拜登发表了一封公开信，信中他们表示：“我们的工作条件相当于现代奴隶制。”
为了确保人工智能供应链合乎道德规范，行业和政府必须紧急解决这一问题。但关键问题是：如何解决？
什么是数据标签？
数据标记是注释原始数据（例如图像、视频或文本）的过程，以便人工智能系统能够识别模式并做出预测。
例如，自动驾驶汽车依靠带标签的视频片段来区分行人和路标。ChatGPT 等大型语言模型依靠带标签的文本来理解人类语言。
这些标记数据集是人工智能模型的命脉。没有它们，人工智能系统就无法有效运作。
Meta、谷歌、OpenAI 和微软等科技巨头将大部分此类工作外包给菲律宾、肯尼亚、印度、巴基斯坦、委内瑞拉和哥伦比亚等国家的数据标记工厂。
中国也正在成为另一个全球数据标签中心。
促进这项工作的外包公司包括 Scale AI、iMerit 和 Samasource。这些公司本身就是非常大的公司。例如，总部位于加州的 Scale AI 现在市值140 亿美元。
偷工减料
Alphabet（谷歌母公司）、亚马逊、微软、Nvidia 和 Meta 等大型科技公司已向人工智能基础设施投入了数十亿美元，从计算能力和数据存储到新兴计算技术。
大规模人工智能模型的训练成本可能高达数千万美元。部署后，维护这些模型需要持续投资于数据标记、改进和真实世界测试。
然而，尽管人工智能投资巨大，但收益并不总是能达到预期。许多行业仍将人工智能项目视为实验性的，盈利路径不明确。
作为回应，许多公司都在削减成本，而这会影响到那些处于人工智能供应链最底端、往往非常脆弱的人：数据标记员。
工资低、工作条件危险
参与人工智能供应链的公司试图降低成本的一种方法是在全球南方国家（如菲律宾、委内瑞拉、肯尼亚和印度）雇佣大量数据标注员。这些国家的工人面临工资停滞或缩水的情况。
例如，委内瑞拉的人工智能数据标注员每小时的工资在90美分到2美元之间，而在美国，这一工资在每小时10到25美元之间。
在菲律宾，为 Scale AI 等价值数十亿美元的公司标注数据的工人的收入通常远低于最低工资标准。
一些标签提供商甚至雇用童工来制作标签。
但人工智能供应链中还存在许多其他劳工问题。
许多数据标注员在拥挤且多尘的环境中工作，这对他们的健康构成严重威胁。他们还经常以独立承包商的身份工作，无法获得医疗保健或赔偿等保障。
数据标注工作对精神的负担也很大，因为任务重复、期限严格、质量控制严格。数据标注员有时还被要求阅读和标注仇恨言论或其他辱骂性语言或材料，这已被证明会产生负面的心理影响。
错误可能会导致减薪或失业。但标签员的工作评估往往缺乏透明度。他们通常无法获得绩效数据，这妨碍了他们改进或质疑决策的能力。
使人工智能供应链合乎道德
随着人工智能开发变得越来越复杂，并且企业力求实现利润最大化，对道德的人工智能供应链的需求变得迫切。
公司可以通过一种方式确保这一点，即在整个人工智能供应链中采用以人权为中心的设计、审议和监督方法。他们必须采取公平的工资政策，确保数据标注员获得与其贡献价值相符的生活工资。
通过将人权融入供应链，人工智能公司可以培育一个更加符合道德、更加可持续的行业，确保工人权利和企业责任与长期成功保持一致。
政府还应制定新法规，强制执行这些做法，鼓励公平和透明。这包括绩效评估和个人数据处理的透明度，让员工了解他们是如何被评估的，并对任何不准确的信息提出异议。
明确的薪酬制度和追索机制将确保工人得到公平对待。公司不应像Scale AI 于 2024 年在肯尼亚所做的那样打压工会，而应支持数字工会或合作社的成立。这将使工人有机会发声，呼吁改善工作条件。
作为人工智能产品的用户，我们所有人都可以通过支持那些在人工智能供应链上保持透明并承诺公平对待工人的公司来倡导道德实践。就像我们奖励绿色和公平贸易的实体商品生产商一样，我们可以通过在智能手机上选择符合人权标准的数字服务或应用程序、通过社交媒体推广道德品牌以及每天用我们的钱投票支持科技巨头的问责制来推动变革。
通过做出明智的选择，我们都可以为整个人工智能行业的更道德的实践做出贡献。

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