Иллюстрация: создано в программе Midjourney инженером запросов нейросетей Давидом Орхуэлой (Колумбия)

Эта статья была написана Марией Камилой Ботеро Кастро, Франциской Лопес Молиной и Йоханом Александером Санабрией Рестрепо и опубликована на сайте Distintas Latitudes [исп]. Сокращённая версия материала предлагается на Global Voices в рамках соглашения о медиапартнёрстве.

El impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en la humanidad es incuestionable. Desde la automatización de tareas repetitivas hasta el desarrollo de vehículos autónomos, la IA ha demostrado su capacidad para transformar la forma en que trabajamos y vivimos. Al mismo tiempo, ha planteado serias preguntas sobre su efecto en el futuro de los empleos, la privacidad y la ética.

Влияние искусственного интеллекта (ИИ) на человечество неоспоримо. От автоматизации повторяющихся задач до разработки беспилотных автомобилей — всё это убедительно доказывает, что ИИ способен изменить то, как мы живём и работаем. Вместе с тем он вызвал серьёзные сомнения по поводу его влияния на будущее рынка труда, на частную жизнь и этику.

Текст, который вы только что прочитали, был написан с помощью разработки американской компании OpenAI – языковой модели Chat GPT, которая способна за считанные секунды генерировать связные ответы. Но за счёт чего работает эта, казалось бы, волшебная технология?

Различные ИИ «питаются» данными, то есть, чем больше данных они получают, тем более точные результаты выдают. И здесь речь идёт об огромных объёмах данных, о целых миллиардах переменных. Так, например, для того, чтобы написать первый параграф этого текста, Chat GPT обработал 175 миллиардов переменных. Вопрос заключается в том, кто и на каких условиях отправляет эти данные.

«Призрачный труд»

[Прим. пер.: термин на английском языке ghost work («призрачный труд») используется для обозначения работы, которая, по мнению потребителя, выполняется с помощью автоматизированного процесса, тогда как на самом деле её выполняет человек.]

Альваро Монтес, контент-директор сайта Inteligencia Artificial Colombia компании Grupo Prisa, пояснил, что для того, чтобы ИИ функционировал так, как мы привыкли, необходимо, чтобы его обучением занимались люди. Подобная работа, которая называется разметкой данных, заключается в анализе и классификации информации, чтобы алгоритмы ИИ могли обучаться на её основе. Базовые задачи такой работы — распознавание голоса и изображений, транскрибация текста и диктовка слов.

«Принцип „мышления“ искусственного интеллекта отличается от такового у людей. Искусственный интеллект не думает, лишь производит математические „рассуждения“. Он сравнивает пиксели, границы изображений, форму глаз…» – прокомментировал Монтес. Например, чтобы ИИ научился отличать собаку от кошки, ему нужно предварительно просмотреть миллионы фотографий этих животных.

Аллан Гонсалес из Венесуэлы — один из тех, кто внёс свой вклад в обработку всего этого моря информации, необходимой для развития ИИ. Он полтора года (начиная с 2019 года) работал в фирме Spare5, анализируя среди прочего изображения улиц, перекрёстков, дорожных знаков и пешеходных переходов. Всё это используется для обучения беспилотных автомобилей.

«Это немного напоминало рабский труд», — вспоминает он.

Аллан целыми днями сидел за компьютером, анализируя изображения. Каждое задание занимало от пяти до двадцати минут. За сверхурочную работу ему не платили. Поэтому он описывает свои обязанности как «дешёвый труд, питающий ИИ».

Монтес придерживается того же мнения:

Estos trabajos se hacen en Venezuela, Colombia o países de África y Asia porque, como son labores no calificadas que no requieren ningún tipo de estudio, pueden pagar barato.

Подобной работой занимаются в Венесуэле, Колумбии или странах Африки и Азии, потому что неквалифицированный труд не требует никакого образования и за него можно платить очень мало.

«В капиталистической системе всё делается по субподряду», — добавляет Монтес. И эта работа не исключение. Зачастую разметкой данных занимаются нанимаемые крупными разработчиками из Кремниевой долины компании-субподрядчики, которые в свою очередь передают эти задания другим компаниям. Из-за подобной передачи по субподряду сотрудникам сложно создавать профсоюзы, противодействовать неэтичным тенденциям на работе или требовать улучшения условий труда.

Исследование [анг], опубликованное в журнале MIT Technology Review, показало, что в середине 2018 года «около 200 тысяч венесуэльцев зарегистрировались на биржах микрозадач Spare5 и Hive Micro, что составило 75 процентов общего числа их работников».

Большинство сотрудников этих двух компаний принадлежат к странам Глобального Юга. По данным сайта Remotasks, в основном это жители Кении, Вьетнама, Филиппин и Венесуэлы.

По информации DignifAi, американской компании с головным офисом в Колумбии, предлагающей услуги по разметке данных, помимо Венесуэлы, в число стран Латинской Америки, предлагающих наибольшее количество рабочей силы для этих компаний, входят Колумбия, Аргентина, Панама и Чили.

Эти компании утверждают, что создают рабочие места и тем самым поддерживают работников. Однако, согласно исследованию MIT, разметчики данных получают низкие зарплаты (примерно два доллара в час), не имеют социальных льгот, не могут рассчитывать на надёжные условия труда или какие-либо гарантии занятости.

Другие специалисты, такие как антрополог Мэри Л. Грэй и социолог Сиддхартх Сури обращают внимание [анг] на то, что психическое здоровье занятых в сфере разметки данных может страдать из-за того, что они работают в условиях напряжённых графиков и частой сменяемости кадров.

Хотя Аллану не приходилось обрабатывать шокирующие изображения, он выполнял другую работу, изнурительную как морально, так и физически.

Yo decía: ‘me estoy embruteciendo aquí dándole clic a la computadora’. Es un trabajo completamente repetitivo y sin ningún tipo de crecimiento.

Я говорил себе: «Бесконечно нажимая на кнопки — я постепенно деградирую». Это очень однообразная работа без какой-либо надежды на карьерный рост.

Он начал заниматься разметкой данных потому, что платили в долларах и «на тот момент ситуация в Венесуэле была весьма напряжённой». Тогда в зависимости от уровня сложности за каждое отдельное задание ему платили от 50 центов до доллара. И даже так выходило больше средней зарплаты в его стране. Он прокомментировал:

El sueldo mensual en Venezuela era de 30 dólares, así que en un día podía hacer lo que otros hacían en un mes.

Ежемесячная зарплата в Венесуэле составляла 30 долларов, так что я за день мог заработать столько же, сколько другие получали за целый месяц.

В результате расследования специалисты MIT пришли к выводу, что работа по разметке данных — далеко не самый надёжный источник заработка, а ещё одна форма эксплуатации труда. Авторы пошли дальше, написав, что «ИИ создаёт новый колониальный мировой порядок».

Как улучшить условия труда в сфере разметки данных?

Несмотря на вышесказанное, находятся фирмы, которые обещают обеспечить работникам иные условия, как, например, DignifAI. В этой компании нанимают в основном мигрантов из Венесуэлы и колумбийцев, которые раньше жили в Венесуэле.

Мария Гарсес, которая на момент интервью занимала должность операционного директора DignifAI, заверяет, что одной из социальных гарантий, которые её компания предоставляет служащим, — «достойная оплата труда».

‘Si te vas a las estadísticas de la industria del etiquetado, hablamos de unos salarios incluso por debajo del dólar la hora. Nosotros nos hemos querido caracterizar por ser diferentes a eso y, dependiendo de la tarea, el pago está entre 2 y 20 dólares la hora. Siempre pagamos, al menos, un 30 por ciento por encima del salario mínimo mensual en países de Latinoamérica,’ explica. DignifAI no paga prestaciones sociales a sus etiquetadores.

«Если вы посмотрите на статистику зарплат в индустрии разметки данных, то увидите, что зарплаты составляют даже менее доллара в час. В нашей компании мы хотим это изменить, поэтому в зависимости от задания наши сотрудники могут заработать от двух до 20 долларов в час. Мы выплачиваем по крайней мере на 30 процентов больше минимальной ежемесячной зарплаты в странах Латинской Америки», – поясняет она. В DignifAI не выплачивают социальные пособия сотрудникам, занимающимся разметкой данных.

Среди предлагаемых в компании рабочих проектов — модерация контента, анализ тональности текста и токсичного языка. Эти задания Мария называет «обычными для сферы искусственного интеллекта, где часто приходится иметь дело с шокирующими изображениями или расистскими и гомофобными текстами».

Она также сообщила, что с целью снижения негативного воздействия на психическое здоровье сотрудников они предлагают психологическое сопровождение и социальных работников. Кроме того, действует программа профессиональной переподготовки кадров по таким направлениям, как цифровой маркетинг, предпринимательство, комьюнити-менеджмент, профессиональные и личные финансы.

Ингрид Эрнандес — сотрудница DignifAI. В конце 2022 года она устроилась на работу по разметке данных, а уже в феврале 2023 года её повысили до руководителя проектов по анализу тональностей текста. Прежде она работала преподавателем языка и литературы у себя на родине в Венесуэле, однако обстановка в стране заставила её эмигрировать в Колумбию в поисках условий получше.

Хоть она и не смогла работать по профессии, по её словам, в DignifAI удалось хотя бы частично применить свои знания в сфере анализа текстов, поэтому женщина довольна текущими условиями труда.

Solo se trabaja cuatro horas al día y, por lo menos en el caso de los anotadores, se gana más de lo que se estaría ganando en cualquier otro lugar por medio tiempo.

Рабочий день составляет всего четыре часа, и можно заработать больше, чем в любом другом месте с неполным рабочим днём, по крайней мере в случае с аннотацией данных это так.

Мария считает, что все фирмы, занимающиеся разметкой данных, должны улучшить финансовое состояние своих сотрудников.

La industria está despertando hacia la ética de la inteligencia artificial, porque están en el ojo del huracán. Estamos en un buen momento para seguir haciendo ruido y dar a conocer la vida de estas personas que están al final de la escalera, para que se den esos cambios que se necesitan.

Сейчас, когда вопросы этики искусственного интеллекта находятся в центре внимания, всё больше людей начинает задумываться об этом. Поэтому самое время заявить о проблемах тех, кто находится внизу социальной лестницы, чтобы они наконец смогли добиться изменений, в которых так нуждаются.

Альваро Монтес согласен с этой позицией. Однако, по его мнению, основная проблема состоит в том, что Латинская Америка — регион пассивных наблюдателей четвёртой промышленной революции:

El problema no es solo resolver la situación laboral de estos migrantes venezolanos que etiquetan fotos. Claro, eso es lo justo, pero tenemos que salir del rol de consumidores para convertirnos en el Thor de la tecnología.

Дело не только в том, что необходимо улучшить условия труда мигрантов из Венесуэлы, которые занимаются разметкой данных. Конечно, это было бы справедливо, однако прежде всего мы должны выйти из роли потребителей и стать Тором технологий.

По его мнению, таким образом — путём создания высокотехнологичных рабочих мест, способствующих развитию региона — можно решить основные проблемы.

¿Queremos ser un continente que desarrolle tecnología y que tenga muchos ingenieros, técnicos, tecnólogos, matemáticos y científicos?, ¿o queremos repartidores de pizza y etiquetadores de datos bien pagados?

Итак, чего мы хотим больше: стать континентом, развивающим технологии, с большим количеством инженеров, техников, технологов, математиков и учёных или поднять зарплату тем, кто доставляет пиццу и аннотирует данные?

Сам Монтес выбирает путь укрепления инноваций, чтобы в дальнейшем обеспечить главенство технологии. Он считает, что мы должны перестать импортировать технологии, став их производителями.