LinkedIn gönderisi başka bir aldatmaca iş teklifi gibi görünüyordu, ancak Katya tıklayacak kadar çaresizdi. Üniversiteden sonra serbest gazeteci olarak geçimini sağlamakta zorlandı, yüksek lisansa gitti, ardından içerik pazarlamacılığında daha istikrarlı bir kariyer olmasını umduğu şeye yöneldi — sadece yapay zekanın işin çoğunu otomatikleştirdiğini bulmak için. Bu şirkete Crossing Hurdles adı verildi ve saatte 45 $ 'dan başlayan metin yazarlığı işleri sözü verdi.
Katya tıkladı ve Mercor adlı başka bir şirket için bir sayfaya götürüldü ve burada Melvin adlı bir yapay zeka ile kamera önünde röportaj yapması talimatı verildi. Katya, "Dünyadaki en kabataslak şey gibi görünüyordu" diyor. Tepsiyi kapattı. Ama birkaç hafta sonra, hala işsizken, onu Mercor'a başvurmaya davet eden bir mesaj aldı. Bu sefer şirketi araştırdı. Görünüşe göre Mercor, yapay zekayı eğitmek için veri satıyordu ve bu verileri oluşturmak için işe alınıyordu. "ChatGPT yüzünden işim bitti ve modeli hayal edilebilecek en kötü versiyonunu yapması için eğitmeye davet edildim" diyor. Bu fikir onu depresyona soktu. Ancak mali durumu giderek kötüleşti ve aceleyle yaşamak için yeni bir yer bulmak zorunda kaldı, bu yüzden web kamerasını açtı ve Melvin'e "merhaba" dedi.
Garip, ancak büyük ölçüde hoş bir deneyimdi. Katya'nın dizüstü bilgisayarında bedensiz bir erkek sesi olarak kendini gösteren Melvin, özgeçmişini gerçekten okumuş ve bununla ilgili özel sorular sormuş gibiydi. Birkaç hafta sonra, bu hikayedeki çoğu işçi gibi, misilleme korkusuyla bir takma ad kullanmak isteyen Katya, Mercor'dan kendisine iş teklif eden bir e - posta aldı. Kabul ederse, sözleşmeyi imzalamalı, sabıka kaydı kontrolüne başvurmalı ve bilgisayarına izleme yazılımı yüklemelidir. Hemen imzaladı.
Halihazırda devam eden bir projeye girdiğinin açık olduğu bir Slack kanalına eklendi. Yüzlerce insan, birisinin bir sohbet robotuna sorabileceği soruların örneklerini yazmakla, sohbet robotunun bu sorulara verdiği ideal yanıtı yazmakla ve ardından bu ideal yanıtı tanımlayan kriterlerin ayrıntılı bir kontrol listesini oluşturmakla meşguldü. Her görevin tamamlanması, verilerin daha fazla incelenmek üzere dijital montaj hattında bir yerde bulunan işçilere gönderilmesinden önce birkaç saat sürdü. Katya'ya kimin yapay zekasını eğittiği söylenmedi — yöneticiler bundan sadece "müşteri" olarak bahsetti — veya projenin hangi amaca hizmet ettiği. Ama işten keyif aldı. Modellerle oynarken eğleniyordu ve maaşı çok iyiydi. “Gerçek bir işe sahip olmak gibiydi” diyor.
Katya'nın başlamasından iki gün sonra proje aniden durduruldu. Bundan birkaç gün sonra, bir süpervizör herkesin iptal edildiğini bildirmek için odaya girdi. "Bunu planlayabileceğimi varsayarak çalışıyorum. Bir daire için ilk ve geçen ayın kirasını biriktiriyorum ," diyor Katya," ve sonra kıçımın üstüne geri dönüyorum. Uyarı yok, güvenlik yok, hiçbir şey yok." Birkaç gün sonra Mercor'dan başka bir teklifle bir e — posta aldı. Bu teklif, sohbet robotlarının talimatları ne kadar iyi takip ettiği ve tonunun uygunluğu gibi çeşitli kriterlere göre sohbet robotları ile gerçek kullanıcılar (çoğu Malezya ve Vietnam'daki İngilizce pratiği yapan kişilerden geliyor gibi görünüyordu) arasındaki konuşmaları değerlendiren bir iş içindi. E - postada, sözleşmeyi imzaladığınızda 45 dakika içinde Zoom'a katılma çağrısı yapılacağı belirtildi. Bir pazar gecesi saat18:30 'du. Bir önceki konserin aniden ortadan kaybolmasından dolayı yaralandı, teklifi kabul etti ve uyanık kalamayana kadar çalıştı.
Makine öğrenimi sistemleri, muazzam miktarda verideki örüntüleri bularak öğrenir, ancak önce bu verilerin insanlar tarafından sıralanması, etiketlenmesi ve üretilmesi gerekir. ChatGPT, yararlı bir chatbot asistanının söyleyeceği şeylere örnekler yazmak ve en iyi yanıtlarını derecelendirmek için Scale AI ve Surge AI gibi şirketler tarafından işe alınan binlerce insandan şaşırtıcı akıcılığını aldı. Bir yıldan biraz daha uzun bir süre önce, teknolojinin ilerlemesindeki bir plato hakkında sektörde endişeler artmaya başladı. Bu tür derecelendirmelere dayanan eğitim modelleri, akıllı görünmede çok iyi olan ancak yine de yararlı olamayacak kadar güvenilmez olan sohbet robotları ortaya çıkardı. Bunun istisnası, modellerin kod parçalarının çalışıp çalışmadığını otomatik olarak kontrol etme yeteneğinin — kod derlendi mi, MERHABA DÜNYAYI YAZDIRDI mı — gerçek yetkinlik yolunda deneme yanılma yapmalarına izin verdiği yazılım mühendisliğiydi.
Sorun, çok az başka insan faaliyetinin bu kadar açık geri bildirim sunmasıydı. Finansal analizin mi yoksa reklam metninin mi “iyi” olduğuna dair nesnel bir test yoktur. "Kararlı yapay zeka şirketleri, iyi yapılmış bir iş için titiz ve kapsamlı kriterler yazmaları için her türden profesyonele topluca milyarlarca dolar ödeyerek bu tür testler yapmaya başladı. Katya'nın tökezlediği Mercor şirketi, 2023 'te Bay Area, Brendan Foody, Adarsh Hiremath ve Surya Midha'dan 19 yaşındaki üç kişi tarafından, denizaşırı mühendisleri teknoloji şirketleriyle eşleştirmek için yapay zeka görüşmelerini kullanan bir iş platformu olarak kuruldu. Şirket, eğitim verileri üretmek için profesyoneller arayan yapay zeka geliştiricilerinden o kadar çok soru aldı ki uyum sağlamaya karar verdi. Geçen yıl Mercor'un 10 milyar $ değerinde olması, kurucu üçlüsünü dünyanın en genç kendi kendini yetiştirmiş milyarderleri haline getirmişti. OpenAI bir müşteriydi; Anthropic de öyle.
Bu veri şirketlerinin her biri, soylu uzmanlarının istikrarını övüyor. Mercor, platformunda her hafta yaklaşık 30.000 profesyonelin çalıştığını söylerken, Scale AI 700.000 ’den fazla “yüksek lisans, doktora ve üniversite mezunu” olduğunu iddia ediyor. "Surge AI, Yargıtay davacılarını, McKinsey müdürlerini ve platin kayıt sanatçılarını tanıtıyor. Bu şirketler, yapay zekanın hızla yol aldığı tüm alanlarda hukuk, finans ve kodlama deneyimi olan kişileri işe alıyor. Ancak aynı zamanda, hayal edebileceğiniz hemen hemen her iş için veri üretmek üzere insanları işe alıyorlar. İş ilanları için şefler, yönetim danışmanları, yaban hayatı koruma bilim insanları, arşivciler, özel dedektifler, polis çavuşları, muhabirler, öğretmenler ve kiralık tezgahtarlar aranıyor. Yakın tarihli bir iş ilanında, diğer gerekliliklerin yanı sıra "mizahı Kuzey Amerika argosuna, eğilimlerine ve sosyal normlarına atıflar da dahil olmak üzere açık, mantıklı bir dil kullanarak açıklayabilecek" "Kuzey Amerika erken ve orta yaş mizahı" uzmanları çağrısında bulunuldu. "Bu, bir endüstri gazisinin belirttiği gibi, şimdiye kadar denenmiş en büyük insan uzmanlığı hasadı.
Bu şirketler, yüksek eğitimli ve yetersiz istihdam edilenlerin artan safları arasında zengin işe alım alanı bulmuştur. 2008 mali çöküşü ve pandeminin yanı sıra, işe alım on yıllardır en düşük noktasında. Geçtiğimiz Ağustos ayında, erken kariyer iş arama platformu Handshake, sitedeki iş ilanlarının bir önceki yıla göre yüzde 16 'dan fazla azaldığını ve listelerin yüzde 26 daha fazla başvuru aldığını tespit etti. Bu arada, Handshake geçen yıl iş arayanları yapay zeka eğitim verileri üreten rollerle birleştiren bir girişim başlattı. Şirket, programı duyururken, "Yapay zeka işin geleceğini yeniden şekillendirirken, kariyer yapmak ve yapay zeka ekonomisine katılmak için ağımızı yeniden düşünme, eğitme ve hazırlama sorumluluğumuz var" diye yazdı.
İnsan bilişsel emeğinin çoğunun yerini alabilecek genel olarak akıllı sistemlerin tahminleri ile yapay zeka laboratuvarlarının aslında her seferinde bir görevi otomatikleştirmek için verilere harcadığı para arasında temel bir gerilim var. Bu, ani kitlesel işsizliğin geleceği ile daha ince ama potansiyel olarak aynı derecede yıkıcı bir şey arasındaki farktır: giderek daha fazla sayıda insanın yapay zekaya bir zamanlar yaptıkları işi yapmayı öğreten bir iş bulduğu bir gelecek. Bu çalışanların ilk dalgası, yazılım mühendisleri, grafik tasarımcıları, yazarlar ve yeni eğitim tekniklerinin etkili olduğu alanlardaki diğer profesyonellerden oluşmaktadır. Kendilerini gerçeküstü bir durumda bulurlar, sahip olmayı umdukları kariyerleri alt üst eden güvencesiz konserler için rekabet ederler.
Konuştuğum 30 'dan fazla işçinin her biri, geniş ve büyüyen bir veri tedarik zinciri boyunca bir pozisyon işgal etti. Tipik olarak "DPA'lar" olarak adlandırılan iyi bir chatbot yanıtını tanımlayan kontrol listeleri hazırlayan insanlar ve bu DPA'ları derecelendiren diğer insanlar vardır. Diğerleri chatbot cevaplarını derecelendirir.ve yine diğerleri DPA'ları alır ve genellikle "altın çıktı" veya ideal sohbet robotu cevabı olarak tanımlanan şeyi yazar. Diğerlerinden, bu altın çıktıya ulaşmak için attıkları her adımı, bir sohbet robotunun kendi kendine düşünmesi ve daha sonra gerçek dünyada benzer bir görevle karşılaştığında yapay zekanın takip etmesi için "akıl yürütme izi" olarak adlandırılan şeyi üretmesi isteniyor.
Bazen laboratuvarlar yalnızca yapay zekalarının zaten yapamadığı istemler için DPA'lar istiyor, bu da Mercor gibi şirketlerin çalışanlardan "güdük" üretmelerini veya modeli başarısız kılacak talepler yapmalarını istediği anlamına geliyor. Envanter yönetimi gösterge tabloları hazırlamalarını isteyerek modelleri şaşırtmaya çalışan bir çalışan, "Kulağa kolay geliyor ama gerçekten zor" diyor. Modeller mantıksız yollarla başarısız olur. İleri düzey fizik sınav sorularını çözebilirler, ancak onlara toplu taşıma yol tariflerini sorarlar ve bağlantılı olmayan tren hatlarına transfer yapmalarını önerirler. Bu zayıf noktaları bulmak zaman ve yaratıcılık gerektirir.
Bir proje türü, Mercor'un dünya inşası olarak adlandırdığı bir şey için avukatlar, insan kaynakları yöneticileri, öğretmenler, danışmanlar veya bankacılardan oluşan grupları bir araya getirir. Eğitim materyallerinde "Siz ve ekibiniz, mesleğinizde gerçek hayattaki bir ekibi canlandıracaksınız" ifadeleri yer alıyor. Ekiplere özel e - postalar, takvimler ve sohbet uygulamaları verilir ve veri merkezi işine girip girmeyeceklerini analiz eden kurgusal bir madencilik şirketi gibi bazı kurumsal girişimlerle ilişkilendirilecek yüzlerce veya daha fazla belge oluşturmaları istenir.
16 saatlik birkaç fantezi belge üretiminden sonra, bir çalışan anlatım yapar, ortaya çıkan slayt sunumları, toplantı notları ve finansal tahminler başka bir ekibe gönderilir ve bu da onları bu simüle edilmiş kurumsal ortamda çalışan bir modeli şaşırtma girişimlerinde kullanır. Daha sonra, modeli sersemlettikten sonra, bu ekip yeni, daha incelikli DPA'lar, altın cevaplar vb. yazar. İşçiler sadece müşterinin kim olduğunu veya projede kaç kişinin çalıştığını tahmin edebilirler — 133 numaralı Yönetim Danışmanlığı Dünyası gibi ekiplere yapılan referanslara dayanarak, yüzlerce, belki de binlerce olabilir.
Görüntü modellerinin istemlerini takip etme yeteneğini değerlendirmek için işe alınan kişiler ve muhtemelen video modellerini eğitmek için video klipleri olağanüstü ayrıntılarla özetleyen diğerleri vardır. Bir listeye göre, yapay zekanın konuşma yapma yeteneğini geliştirme çabaları, kendilerini "otantik, duygusal olarak yankılanan" konuşmaları kaydederken bulabilecek ses aktörlerine olan talebin artmasına neden oldu. Mutfakta tencereler ve tavalar çınlarken bir sohbet robotundan fitness planı istiyormuş gibi davranarak kendini kaydetmesi talimatı verilen hevesli bir senaryo yazarı, "İnsanlara sadece yapay zeka eğitmeni olduğumu söylüyorum, o zaman yaptığımdan daha profesyonelce geliyor" diyor. Başka bir zaman, diğer işçiler olduğunu varsaydığı bir grup insana telefonla mali tavsiye verirken kendisini kaydetmesi söylendi.
Bu ses daha sonra parçalanabilir ve Ernest gibi birisine gönderilebilir. Ernest, çalıştığı şirket onu bir sohbet robotuyla değiştirene kadar çevrimiçi bir öğretmen olarak geçimini sağlıyordu. Konuştuğumuzda, 0,1 kat hıza yavaşlatılmış rastgele diyalogların minutelong kliplerini dinliyordu ve birisi başladığında ve milisaniyeye kadar konuşmayı bıraktığında işaretliyordu. Kliplerin çoğunda bir sohbet robotuyla konuşan ve "ha" veya "anlıyorum" diye araya giren bir kişi vardı, bu yüzden yapay zekanın doğal olarak akan konuşma yeteneğini geliştirdiğini varsayıyor, ancak gerçek bir fikri yok.
Sahadaki standart uygulamada olduğu gibi, proje bir kod adı ile anılmıştır ve müşteri sadece “müşteri” olarak adlandırılmıştır. "Tüm sistem, çalışanların parçası oldukları tedarik zinciri hakkında minimum bilgi sahibi olacakları şekilde tasarlanmıştır. Müşterinin kim olduğunu öğrenirlerse, sözleşmeyle kimseye, hatta kendi meslektaşlarına bile söylemeleri yasaklanır. Bir Mercor anlaşmasına göre, çalışmalarının ayrıntılarını "üst düzey bir yapay zeka laboratuvarının modellerini geliştirmek için XYZ alanında uzmanlık sağlamak" gibi geniş genellemelerin ötesinde açıklamalarına da izin verilmiyor. İşçiler, gizlilik anlaşmalarını yanlışlıkla ihlal etmekten ve işten atılmaktan o kadar korkuyorlar ki, çalışmalarını halka açık forumlarda tartıştıklarında, zaten kod adı verilmiş projelerini ek kod adlarıyla, örneğin “Kuzgun” adlı bir projeye “Poe” diyerek maskeliyorlar.
"Bana bir kürek veriliyor ve kendi mezarımı kazmam söyleniyor ."
Katya'nın Mercor ile ikinci projesi çok daha stresliydi. Yapacak daha az iş vardı ve her şey yolunda gidiyordu. Yöneticiler Slack kanalına yarım saat içinde yeni görevlerin geleceğini söyleyen bir mesaj bırakacak ve "Slack'teki herkes yaptıklarını bırakıp piranalar gibi üzerlerine atlayacak" diyor ve çubuk kaç görevin sıfıra doğru kaydığını gösterirken ellerinden geldiğince hızlı çalışıyorlardı. Sonra tekrar Slack'e döndüler, şeflere daha fazla iş ve daha fazla saat için kibarca yalvardılar, çocuklarının doğum günleri veya kira ödeme ihtiyaçları hakkında konuştular veya dinleyen herkese yapılacak daha fazla iş olması durumunda müsaitliklerinin açık olduğunu söylediler. Kısa süre sonra Katya da bir Slack ding sesiyle her şeyi bırakıyordu. "Bazen tuvaletteyken ya da akşam yemeğindeyken Slack bildirimi alıyorum. ‘Ah, üzgünüm, şimdi çalışmam gerek’dedim ."
Bu proje kısa sürede sona erdi ve sonra bir tane daha geldi. Zevk aldığı ilkiyle neredeyse aynıydı, ancak şimdi, değerlendirme listeleri yazmanın yanı sıra, modeli şaşırtmak ve daha zor olan görevi aynı sürede tamamlamak zorundaydı. Ayrıca saatte 8 $ daha az ödeme alıyordu. Bu Mercor'da yaygındır. Konuştuğum hemen hemen her işçi, projeler devam ettikçe taleplerin arttığını, zaman gereksinimlerinin azaldığını ve ücretlerin azaldığını bildirdi. Yeni talepleri karşılayamayanlar “görevden alındı” ve yerlerine yeni çalışanlar getirildi.
Chris, film işi bulmakta zorlanan birkaç ayın ardından geçen yıl Mercor'a katıldı. Otomasyon zayiatı olduğundan şüphelenen birçok insanın aksine, durumun böyle olduğunu kesin olarak biliyordu. Senaryosuz bir televizyon dizisinin bölümlerini hazırlamak için yinelenen bir işi vardı: ön röportajlar yapmak, sahnelerin eskizini yapmak, bir senaryonun realite TV eşdeğerini yazmak. Ancak 2024 'ün sonlarında, dizinin "iskelet bir ekip" üzerinde çalışacağı ve çalışmalarına artık ihtiyaç duyulmadığı söylendi. Daha sonra şirketin yeni bölümler hazırlamak için ChatGPT'yi kullandığını öğrendi. Böylece Ekim ayında Chris, büyük bir yapay zeka şirketi için bütün bir bilim kurgu senaryosunu yazması için bir teklif aldığında, beklentinin aksine "evet" dedi. O zamandan beri konserden konsere geçti. "Şu anda tek gelir kaynağım bu" diyor. "Ödüllü yapımcılar ve yönetmenler olan insanlar tanıyorum ve bu işi yaptıklarının reklamını yapmıyorlar ama bu şekilde masaya yemek koyuyorlar ."
Mercor'daki ilk işleri, Katya'nınki gibi nispeten keyifli ve iyi maaşlıydı, ancak kısa süre sonra 18:00 yumruk - yumru - emoji Slack "ekibe katıl, hadi bunu zorlayalım" tavsiyeleri ve ardından ani duruşlar ve aylarca süren sessizlik geldi. Chris, "Günün herhangi bir saatinde sürekli başlangıç silahının çatlamasını bekliyordunuz" diyor. Daha sonra tekrar sıkışık bir dönem yaşandı ve son teslim tarihleri yaklaştıkça giderek daha fazla panikleyen yöneticiler, görevleri yeterince hızlı tamamlamadıkları takdirde işçileri offboarding ile tehdit etmeye başladılar.
Çalıştığı süre, bilgisayarında yaptığı her şeyi izleyen Insightful adlı yazılım tarafından ikinciye kadar izlendi. Yazılımın "verimsiz" olduğunu düşündüğü süre maaşından düşülebilir ve o yazmadan birkaç dakika geçerse, sistem çalışıp çalışmadığını sormak için ona ping atar. Bazen Chris, Slack'te insanların özellikle zor bir görevde hedef zamanı aştıklarını ve her şeyin yolunda gideceğini umduklarını yazdıklarını gördü; ertesi gün gitmiş olacaklardı.
Daha hızlı hareket edebilmek için talimatları okurken Insightful'u devre dışı bırakarak zaman dışı çalışmaya başladı. Hedef süreyi aştıysa saati kapattı ve ücretsiz çalışmaya devam etti.
Şirketler, bu yazılımın saatleri doğru bir şekilde izlemek ve çalışanların hile yapmasını önlemek için gerekli olduğunu söylüyor; bu durumda bu, tüm veri şirketlerinin kesinlikle yasakladığı yapay zeka kullanmak anlamına geliyor. Doğrulanmış insan uzmanlığının temel gerçeği, sattıkları şeydir ve yapay zeka, yapay zeka tarafından üretilen veriler üzerinde eğitim gördüğünde, araştırmacıların "model çöküşü" olarak adlandırdığı bir fenomen olan yavaş yavaş azalır. "Veri şirketlerinin çalışanları bunun yapay zeka sorununu ortadan kaldırmak için sürekli bir mücadele olduğunu söylüyor. İşçiler için yapay zeka, baskı arttıkça özel bir cazibe merkezidir. Analitik gösterge tablolarına sahip modelleri engellemeye çalışan perakende uzmanı, hedef süresini görev başına sekiz saatten beş ila üç buçuk saate düşürdüğünde, Insightful'u kapattı ve dışarıdan yardım istedi. "Dürüst olmak gerekirse, Copilot ve ChatGPT'ye girdim ve komutumu girdim ve ‘Bunu nasıl çalıştırabilirim, böylece cevap veremezsiniz' dedim." "Sonra başka bir sohbet robotuna gitti ve istemin yapay zeka üretip üretmediğini ve eğer öyleyse, daha insancıl görünmesini isteyip istemediğini sordu.
Birden fazla dijital yayın programında çalışmış ve birkaç aydır Mercor için yapay zeka eğitimi veren senaryo yazarı Mimi, "Bunun zihinsel etkisi çok korkunç" diyor. Mercor'u, Writers Guild of America'nın Facebook grubundaki iş bağlantılarından birini bırakan bir senarist arkadaşından öğrendi.
Bu iş kolundaki birçok insan gibi Mimi de çelişkilidir. "Emmys kazanan bir belgesel yapımcısı bana mesaj attı ve ‘Bana bir kürek veriliyor ve kendi mezarımı kazmam söyleniyor’ dedi ve herkes tam olarak böyle düşünüyor" diyor. Yine de bekar bir anne olarak paraya ihtiyacı vardı. İlk başta çalışma için minnettardı, daha sonra proje duraklatıldı, duraklatılmadı ve tekrar duraklatıldı. Beş hafta boyunca, bir projenin yakında başlayacağı söylendi. Sonunda gerçekleştiğinde, beklenen süre kısalırken gereksinimler eklendi ve Insightful'un dikkatli gözetimi altında ayak uydurmak için yarıştı. İnsan efendilerinin yiyecek bırakmasını bekleyen bir akvaryumda yaşadıklarını ve sadece zirveye yüzebilecek kadar hızlı olanların yemek yiyebileceğini söylediklerinde birinin Slack'e iyi koyduğunu hissetti.
Mimi, boğulurken, "Dün gece çok stresliydim çünkü çocuğum eve geldi ve saat 19.00 ‘du ve’ Görevler bitti !' mesajını aldım. Sadece çalışıyorum, yatmadan önce saatlerce uğraşmaya çalışıyorum" diyor. "Çocuğumla hiç vakit geçirmiyorum ve bir noktada okul için bir şey bulamıyor ve ona bağırmaya başlıyorum. Bu iş beni lanet bir iblise dönüştürüyor."Özellikle gözetlemeden rahatsız oluyor: " Birinin zamanınızı ölçebileceği ve bir insan haline gelen tüm küçük parçaların karlı olmadıkları için alındığı, tuvalete gitmek için ücret alamayacağınız fikri çünkü bu çalışma zamanı değil, bir fincan kahve yapmak için ücret alamazsınız çünkü bu çalışma zamanı değil, beliniz ağrıyor diye esnemek için ücret alamazsınız. Sendikalar bu yüzden kuruldu, böylece insanlar garantili çalışma saatleri, garantili öğle yemeği molaları, garantili tatiller ve hastalık parası alabiliyordu. Bu en uç noktadaki konser ekonomisi ."
Onu yapay zekanın kendisinden daha fazla ilgilendiren şey budur: taksi sürüşünü ve yiyecek teslimatını dönüştüren bir tür güvencesiz platform emeğini bilgi çalışmasına getirmesi. Bu arada, gelen işin saat 19: 00 'daki duyurusuna sevinen meslektaşlarının çaresiz minnettarlığını dehşetle izliyor.
Slack'te bir çalışan “Bu görevlerin ne kadar sürmesi bekleniyor ?” diye sordu.
"Ben de merak ediyorum, uyuyup uyuyamayacağımı bilmek istiyorum ."
Cevap gelmeyince, uykuyu nasıl erteleyeceklerine dair ipuçlarını değiştirdiler.
"Kimse neler olduğunu bilmiyor. Herkesin kafası gerçekten karışık ."
Mercor geçen yıl agresif bir şekilde işe alım yapmaya başladığında, kendisini kendisinden önce gelen platformların daha işçi dostu bir versiyonu olarak çerçeveledi. Rakibi Scale AI'yı bir podcast'te eleştiren Mercor CEO'su Foody, “İnanılmaz derecede iyi davrandığınız olağanüstü insanlara sahip olmak bu pazardaki en önemli şey." Bu süre zarfında katılan işçiler iyi muamele gördüklerini bildiriyorlar; ücret başka yerlerden daha iyiydi ve yaygın olduğu gibi opak algoritmalarla yönetilmek yerine, sorularla gidebilecekleri gerçek insan denetçiler vardı.
Ancak veri şirketlerinde yönetimde çalışan insanlar, genellikle bu şekilde başladıklarını, çalışanları daha iyi muamele vaatleriyle mevcut platformlardan uzaklaştırdıklarını, yalnızca bu verileri toplu olarak satın almakla ilgilenen yarım düzine yapay zeka şirketinin doldurduğu sekiz rakamlı sözleşmeleri kazanmak için rekabet ettiklerinde koşulların bozulması için ikna ettiklerini söylüyor. Mercor'da, hızlı büyümeyi sürdürmeleri için yüz milyonlarca yatırımcıya dolar verilen 20 'li yaşlarındaki insanlardan oluşan yönetimin ek bir komplikasyonu daha vardı.
Reality TV yapımcısı Chris, "Birinin 21 yaşında olması ve menajerim olması umurumda değil" diyor. "Ama hiç bu ölçekte çalışmadılar. Slack'te durumun ne olduğunu çok olgun ve net bir şekilde açıklayan bir tür rehberlik bulmaya çalıştığınızda, gözlerini yuvarlayan bir korgi ile bir meme alırsınız ve ‘Yargınızı kullanın. "Ama bu,‘ Sağduyunu kullan ve içine et, kovulursun." Harvard'a gittiniz, geçen yıl mezun oldunuz ve çoğu deneyimli profesyonellerden oluşan bir grup insan için rehberliğiniz bir mim mi?"
Avukatlar, tasarımcılar, yapımcılar, yazarlar, bilim insanları — hepsi de deneyimsiz yöneticilerin çelişkili talimatlar vermesinden, görünüşte esnek çalışma için uzun saatler veya zorunlu Zoom toplantıları talep etmesinden ve insanları çok yavaş hareket ettikleri için işten kaytarmakla tehdit etmesinden, özellikle 20 yaşındaki patronlarının otomatikleştirmeye çalıştıkları alanları zar zor anladığını hisseden orta kariyer profesyonelleri için sinir bozucu tehditlerden şikayet ediyordu.
Bir avukat, tükenmişlik ve intiharla ilişkili 72 saatlik çalışma haftalarını tanımlamak için Çin'de ortaya çıkan ancak Silikon Vadisi tarafından özendirici olarak kabul edilen bir terime atıfta bulunarak, "Kurucular ‘9 -9 -6' ile gurur duyuyor" diyor. "Her saat erişilebilir olmanız gerekiyor ve SABAH 6 'DA mesajları dışarı pompalayacaklar ve atlasanız iyi olur çünkü algı, gemiden atılacağınız ve başka bir kişinin sizin yerinizi alacağı yönünde ."
“Sorun sadece ekip liderlerinin genç olması değil, proje yöneticilerinin genç olması, üst düzey proje yöneticilerinin genç olması. Bütünüyle projeden sorumlu olan kıdemli - kıdemli proje yöneticileri gençtir. Sanırım bu yukarıdan geliyor çünküonlar50 'li yaşlarında bir grafik tasarımcı ve illüstratör olan Lindsay, çalışmalarının yüzde 85' inin üretken yapay zekadaki gelişmeler nedeniyle geçen yıl buharlaştıktan sonra Mercor'a geldiğini söylüyor.
İş için giderek daha fazla umutsuzluğa kapıldı, iş ilanlarını aradı; uzmanlığına uyan tek ilan, kariyerini yıkmakla suçladığı teknolojiyi inşa etmeye yardımcı olmak için tekliflermiş gibi görünüyordu. "Nefretimi yuttum ve kaydoldum" diyor. Grafik tasarım verileri üreten bazı ilk çalışmalardan sonra, Meta'nın Instagram Reels'ten video çekmesi ve içinde ne varsa etiketlemesi için bir işe katılmaya davet edildi. Sıkıcıydı ve saatte 21 $ ile ücret orta düzeydeydi, ancak Lindsay'in paraya ihtiyacı vardı. Böylece, projenin Slack'ine getirildiğinde yaklaşık 5.000 başka proje yaptığını keşfetti.
Kasım ayının başlarında bir Mercor temsilcisi, Lindsay'in projesinin "kapsam değişiklikleri" nedeniyle sona ereceğini duyurmuştu ancak daha önce işçilere projenin yıl sonuna kadar devam edeceği söylenmişti. Lindsay ve binlerce kişi kendilerini şirketin Slack'inden çıkarılmış buldu.
Kısa süre sonra, gelen kutularına onları saatte 16 $ ödeyen Nova adlı yeni bir projeye davet eden bir e - posta geldi.
Binlerce işçi yeni Slack'e sadece aynı iş olduğunu keşfetmek için girdi ve şimdi yüzde 24 daha az ödüyorlar. Su soğutucusu, destek ve yardım odaları da dahil olmak üzere Slack kanallarının ikisi hariç tümü silinmişti. Birbirlerine doğrudan mesaj gönderme yeteneği de kesilmişti. Bulunacak ekip lideri yoktu. Yardım isteyecek kimsesi olmayan işçiler, ana odaları hoşnutluk ve öfkeyle doldurdu.
"Kimse neler olduğunu bilmiyor. Herkesin kafası gerçekten karışık" diyor Lindsay. "Mesajlar o kanaldan çok hızlı geliyor. Tam bir kaos." Yardım edin, lütfen. Ne yapmalıyım? Ne yapmam gerekiyor? Nereye gideyim? Görevlendirmeye başlayabilir miyim? Daha önce yaptığım tüm değerlendirmeleri yeniden yapmam gerekiyor mu ?'"
Birisi yardım istemek için desteğe e - posta gönderdi ve bir nedenden dolayı bu e - posta projedeki bin kişinin her birine gönderildi - projeyi ele geçiren ve cevap vermeye başlayan bazı insanlar - hepsi şaşkınlıkları ve öfkeleriyle birlikte. Lindsay, "Tam bir katliamdı" diyor. "Bunun için başka bir kelime yok ."
İşçiler, Mercor'un subreddit'ine şikayette bulunmaya başladı, ancak gönderilerini yöneten Mercor temsilcileri tarafından hızlı bir şekilde silindi. Buna karşılık, işçilerin “ÇOCUKLAR BU ŞİRKETİ YÖNETİYOR, YAKINDA HESAP GÜNLERİNİ ALACAKLAR” gibi duyguları özgürce ifade edebilecekleri iki onaylanmamış Mercor alt grubu oluşturuldu.
"Bu gerçekten üzücü ," der Lindsay." Orada ailelerini besleyebilmeleri ve ailelerini besleyememeleri arasındaki farkın gerçekten olduğu bazı insanlar var ."
"Gen AI'dan nefret ediyorum" diye ekliyor. "Yapay zekanın kanseri tedavi etmek için kullanılması gerektiğini düşünüyorum. Yaratıcı endüstrilerde değil uzay araştırmaları için kullanılması gerektiğini düşünüyorum. Ama kiramı ödeyebilmem lazım. Ve sonra Mercor gibi insanlar size bir laboratuvar faresinden başka bir şey değilmiş gibi davrandıkları bu şeyi yaptıklarında — çok uzun zamandır çalışıyorum. Daha önce hiç bu kadar kötü muamele görmemiştim ."
Veri endüstrisinde aralıklı çalışma, aşırı gizlilik ve ani işten çıkarmalar normdur. Surge AI'nın Data Annotation Tech adlı çalışma platformunda, çalışanlar açıklama yapılmadan düzenli olarak işten çıkarılmakla kalmıyor; çoğu zaman işten çıkarıldıkları bile söylenmiyor. Sadece bir gün giriş yaparlar ve kontrol panelinde görev olmadığını görürler. Bu fenomen o kadar yaygın ki, buna basitçe “ölüm çizgisi” diyorlar.
Geçen yıl, ilahiyat alanında yüksek lisans derecesine sahip bir Teksaslı, sesli modellere uygun duygu seviyelerine sahip sorulara yanıt vermeyi öğretiyordu (bir kullanıcı için köpeklerinin seyahat programı istemek yerine öldüğünü söyleyen farklı tonlar) bir sabah işe giriş yaptı ve gösterge panelini boş buldu. Destek düğmesi için sayfanın en altına kaydırdığında, artık çalışmadığını fark etti. İşten çıkarıldığını o zaman anladı. Zihni olası nedenlerle doluydu: Çok mu çalışmıştı? Kalitesi mi düşmüştü? Asla öğrenemeyeceğini biliyordu. "Başıboş kesilmiş hissettim ," diyor. Faturalarını nasıl ödeyeceği ve hasta köpeğine nasıl bakacağı konusunda endişeliydi, depresyona girdi, sonra dehşete düştü. Öğrencilerine yazmayı öğretemeyen öğretmen arkadaşlarını ve şimdi değersiz bilgisayar bilimleri dereceleriyle mezun olan tüm insanları düşündü. Kendisi gibi atılmış veri çalışanlarını içerdiğini düşündüğü bir kategori olan "Teknoloji, her şeyi bir fayda, kullanılacak bir şey olarak görmemizi sağlıyor" diyor. Yapay zekanın geleceği ne olursa olsun, insanların yanlarında olacak bir insana ihtiyaç duyacağını düşünerek bir papaz olmaya karar verdi.
İşin tekrar tekrar, tekrar tekrar doğası sadece şirket kültürünün bir sonucu değildir; yapay zeka gelişiminin kendisinin ritminden kaynaklanmaktadır. Sektördeki insanlar bu örüntüyü tanımladı. OpenAI veya Anthropic gibi bir model üreticisi, modelinin kimyada zayıf olduğunu keşfeder, bu nedenle veri yapacak kimyagerleri bulmak için Mercor veya Scale AI gibi bir veri satıcısına ödeme yapar. Kimyagerler, bir partinin laboratuvara geri dönmesi için yeterli miktar olana kadar görevleri yerine getirir ve laboratuvar verilerin modeli nasıl etkilediğini görene kadar iş duraklatılır. Belki laboratuvar ilerliyor, ancak bu sefer biraz farklı bir veri türü istiyor. İş devam ettiğinde, satıcı yeni talimatların görevlerin daha uzun sürmesini sağladığını keşfeder, bu da satıcının laboratuvara verdiği maliyet tahmininin artık yanlış olduğu anlamına gelir, bu da satıcının ödemeyi azalttığı veya işçilerin daha hızlı hareket etmesini sağlamaya çalıştığı anlamına gelir. Yeni veri grubu teslim edilir ve iş bir kez daha duraklatılır. Belki laboratuvar veri gereksinimlerini tekrar değiştirir, yeterli veriye sahip olduğunu keşfeder ve projeyi sonlandırır veya tamamen başka bir tedarikçiyle çalışmaya karar verir. Belki de şimdi laboratuvar sadece organik kimyagerler istiyor ve ilgili geçmişe sahip olmayan herkes projeden çıkarılıyor. Sırada, talep gören biyoloji verileri, mimari eskizler veya K -12 müfredat tasarımı var.
Rekabet edebilmek için, veri şirketleri işleri düzenler, böylece onları bir anda bırakma özgürlüklerini korurken her zaman nöbetçi çalışanlara sahip olurlar. Büyük bir veri şirketinin kıdemli bir çalışanı, "Her satıcı, insanlara gerçekten söz vermedikleri bir tür kurguya sahip olacak" diyor. Bazen yapay zeka geliştiricileri ilk etapta tam olarak hangi verilere ihtiyaç duyduklarından emin olmadıkları için, bazen de en iyi anlaşma için alışveriş yaptıkları için şirketler bu değişimleri nadiren fark ederler. "Bizi karanlıkta tutmak istiyorlar ," diye devam ediyor çalışan," bu yüzden kaçınılmaz olarak katkıda bulunanları karanlıkta tutuyoruz, sonra bir satın alma gerçekleşiyor ve eğittiğiniz ve bir ilişki kurduğunuz binlerce insan var, ‘Bu da ne? Neden iş yok? "Bir operatörün bakış açısından da korkunç bir duygu, ama belli ki onlar için çok daha kötü ."
Bu tedarik zincirinin en altındaki işçiler, özellikle katı gizlilik anlaşmaları, belirli bir projeden daha uzun süre dayanabilecek herhangi bir kıdem veya ilişki kurmalarını imkansız kıldığı için aşırı güvencesizlik ve maksimum rekabet çılgınlığı durumundadır. 2010 'ların ortalarındaki sürücüsüz otomobil patlamasından bu yana sektörde çalışan strateji ve operasyon yöneticisi Matthew McMullen, "Güç bir tarafta çünkü bu konuda konuşamıyorlar" diyor. "Laboratuvarlar, pazardaki deneyiminizden yararlanamamanızdan yararlanıyor ve bu sessizlik onların fiyatlandırma gücü gibi. Sessizlik, insanlara itiraz etme, sendikalaşma veya şirket kurma yetkisi vermeden insanlardan kitlesel bilgi alma yetenekleridir. Ne yaptıklarını kanıtlayamadıkları sürece, bu değerlendiriciler hak ettikleri değeri talep edemezler. İnsanların bir şeyleri talep edebilmesinin tek yolu, adım atma ve daha fazla iş üstlenme yeteneklerini göstermektir. Sahip oldukları tek güç devam etmek, sıraya girmek ."
Yaptıkları şey bu. Mercor için bir proje sona erdiğinde, yöneticiler genellikle platformdaki diğer projelere bir bağlantı gönderir ve insanları başvurmaya teşvik eder. Katya, "Ama yine de binlerce kişi başvuruyor, bu yüzden başvurunuzu bir deliğe atıyorsunuz ve belirsiz bir noktada geri dönmeyi umuyorsunuz" diyor. Beklerken, çalışanlar Handshake, Micro1, Alignerr veya giderek artan sayıda veri sağlayıcısından birine kaydolur.
Bu şirketler her zaman işe alım yapıyor. Mercor gibi, birçoğu yapay zeka görüşmecilerini ve otomatik değerlendirmeleri kullanır, yani yaptıkları görüşme sayısını sınırlamak için hiçbir teşvikleri yoktur. Mercor, birkaç yüz dolarlık yönlendirme bonusları sunarak, bazılarının şirketi o kadar agresif bir şekilde tanıtmasına yol açtı ki, bundan bahsetmek birkaç alt krediden yasaklandı. Katya düzinelerce işe başvurdu ve alışılmadık bir oran değil, üç tane aldı.
Şirketler de üst üste giymenin herhangi bir maliyetini üstlenmiyor. İşçiler görünüşte bağımsız yükleniciler olduklarından, ücretli izin, mola, sağlık hizmeti, fazla mesai ücreti veya işsizlik ödeneği almazlar. Onları etrafta tutmak ücretsizdir ve fazla sayıda deneyimli çalışan, bir başkası yapmadan önce görevleri bitirmek için hızlı bir şekilde atlamalarını sağlar. Tüm bunlar, işverenlerin emeği bir musluk gibi açıp kapatabilecekleri bir düzenleme oluşturmak için bir araya geliyor. (Yorum için ulaşılan Mercor sözcüsü Heidi Hagberg, "bunun doğasının proje bazlı sözleşmeli çalışma olduğunu, yani özellikle müşterinin kapsamları ve ihtiyaçları geliştikçe herhangi bir zamanda uzatılabileceğini, duraklatılabileceğini veya sona erebileceğini" ve işçi şikayetlerinin çoğunun "proje bazlı işe karşı tam zamanlı bir işin beklentilerinin yanlış hizalanması etrafında yoğunlaştığını" söyledi.)
Hızlı hareket edip şanslıysanız ve doğru uzmanlık kombinasyonuna sahipseniz ve her platformun benzersiz ve gizemli verimlilik metriklerinin doğru tarafında kalırsanız, iyi para kazanabilirsiniz. Ayda 10.000 $ kazanan bir oyun yazarıyla, çeşitli noktalarda poker oynayan ve yapay zeka için şarkı söyleyen konserler bulan çok yetenekli bir kimyagerle konuştum. Ancak o zaman bile, geçicilik konusunda kaçınılmaz bir farkındalık vardır, çünkü eğitim verileri üretmek kendi eskimenize doğru çalışmak anlamına gelir. Veri işi yapan insan sayısı artmaya devam etse de, herhangi bir iş yalnızca makinelerin başarılı bir şekilde taklit etmesi gerektiği sürece devam edecektir. Bir insanın uzmanlık geliştirmesi yıllar alır ve er ya da geç satma becerileri tükenecektir.
Dilbilim alanında yüksek lisans yapmış bir işçi bir yıl boyunca sabit bir performans değerlendirme ölçeği çalışması bulmuştu, ancak 2025 'in sonlarında modelleri şaşırtmanın daha zor hale geldiğini fark etti. Sorduğu herhangi bir belirsiz teori veya Yerli dili, model doğru makaleleri bulacaktır. Haftada üç veya dört değerlendirme ölçeği göndermek yerine, bir değerlendirme ölçeği aldığı için şanslıydı. Projedeki herkes aynı yörüngeyi takip ediyordu, bu yüzden sona erdiğinde şaşırmadı. Bilgi birikimleri ortaya çıkarılmıştı. Geçmişte her zaman yeni bir iş bulabilmişti, ancak şimdi etrafına baktığında sadece tıp uzmanları, insan kaynakları yöneticileri ve öğretmenler için talepler görüyordu. Beş aydır işsiz ve daha sonra ne yapacağından emin değil.
Bu platformlar on yıl önceki Uber ve Lyft'i hatırlatıyor. Yine de bazı yönlerden bu işçiler daha kötü bir konumdadır, yüksek derecelerine rağmen daha fazla değiştirilebilirler.
Yapay zeka otomasyonuna yönelik politika yanıtlarının tartışıldığı ölçüde, bunlar çoğunlukla yapay zeka büyük işçi kategorilerini işe yaramaz hale getirdiğinde ne yapılması gerektiği ile ilgilidir. Belki bu gerçekleşecek, ancak başka bir olasılık da belirli görevlerin otomatikleştirilmesi ve insanların üretim sürecinin diğer bölümlerine yeniden dağıtılması, bazılarının yapay zeka çıktısını gözden geçirmesi, diğerlerinin ise onu iyileştirmek için DPA'lar oluşturmasıdır. Bu işin çoğu doğası gereği aralıklı olacak, bu da mevcut düzenlemelerin neredeyse tamamen korumasız bıraktığı işçiler olan bağımsız yükleniciler tarafından yapılacağı anlamına geliyor. MIT'de otomasyon üzerine çalışan bir ekonomi profesörü olan Daron Acemoğlu, durumu, sanayi devriminden önce "işçi aristokrasisi gibi" kendi zamanlarını kontrol eden serbest meslek sahibi zanaatkârlar olan dokumacıların durumuyla karşılaştırıyor. Daha sonra dokuma makineleri geldi ve hayatta kalmak için, yönetimin yakın gözetimi altında daha az parayla daha uzun saatler çalıştıkları fabrikalarda yeni işler almaya zorlandılar. Sorun sadece teknolojinin işlerini alması değildi; emek örgütlenmesi ve düzenlemesi sınırlar koyana kadar çalışmayı bir kabus haline getiren sermaye sahiplerine tüm gücü veren yeni bir iş organizasyonu sağladı.
Çoğunlukla platform çalışanlarını sınıflandırmakla ilgili en agresif kurallardan bazılarına sahip olan Kaliforniya'da erken işçi çatışmaları zaten yaşanıyor. Mercor'a karşı son altı ayda üç toplu dava açıldı. (Benzer davalar daha önce yerleşmekte olan Surge AI ve Scale AI'ya karşı da açılmıştı.) Davaların tümü, şirketleri, kendileri üzerinde uyguladıkları “olağanüstü kontrol” göz önüne alındığında, işçileri bağımsız yükleniciler olarak yanlış sınıflandırmakla suçluyor. Bu, şirketin insanları yapması için eğittiği ve şirketin platformu dışında yapılamayan "tamamen yeni bir iş türüdür ". Aralıkta açılan bir davada, işçilerin ne üzerinde çalıştıkları konusunda çok az görünürlüğe sahip olduklarını iddia eden bir kişi, Mercor projesini kabul etti ve sadece cinsel içerikli senaryoları okumakla görevlendirildi. Bunu keşfettikten sonra, işçi projeyi terk ederse devre dışı bırakma riskiyle karşı karşıya kaldı ve onu "ödeme almakla aşağılanmak arasında seçim yapmaya" zorladı.
Mercor ve diğer bazı veri platformlarını dava eden hukuk firması Clarkson'ın ortağı Glenn Danas, bu şirketlerin on yıl önceki Uber ve Lyft'i anımsattığını söylüyor. Yine de bazı yönlerden bu işçiler daha kötü bir konumdadır, yüksek derecelerine rağmen daha fazla değiştirilebilirler. Uber sürücü ortaklarının çalışmak için bir şehirde fiziksel olarak bulunmaları gerekir. Bu şehirde düzenleme yapabilir ve bu konuda baskı yapabilirler. Aynı şey veri çalışanları için de geçerli olsaydı, şirketler insanların daha ucuza çalışacağı başka bir yerden işe alım yapabilirdi. Mercor, Meta projesinin ücretini saatte 16 $ 'a düşürdüğünde, Kaliforniya ve diğer eyaletlerde asgari ücretin altına düştü, ancak oradaki insanlar paraya ihtiyaçları olduğu için çalışmaya devam etti. Bu, en az bir süpervizörün Slack'te kabul ettiği bir şeydi: "Asgari ücretin proje oranının üzerinde olduğu hiçbir eyaletten aktif olarak işe almayacak olsak da, halihazırda projede aktifseniz ve saatte 16 $ oranında çalışmak istiyorsanız, bunu yapmanızı sağlamak istiyoruz ."
Acemoğlu, şirketler işçileri birbirleriyle karşı karşıya getirebilirse, her biri verilerini bir başkası onlara düşük teklif vermeden önce satabilirse, tüm mesleklerin dibe benzer bir yarış riski taşıdığını söylüyor. "Ayrıca, bir tür kolektif mülkiyet uygulayan ve veri fiyatlarını düşürmek için büyük şirketlerin her türlü basit böl ve yönet stratejilerini önleyen sendika benzeri kuruluşlara da ihtiyacımız olabilir" diyor. “Bu tür bir veri ekonomisi için yasal altyapı yoksa, verileri üreten kişilerin çoğuna düşük ücret ödenecek veya daha yüklü bir terim kullanacak,EXPLOITED”
Katya, saati 16 $ olan Nova Projesi'ne katılmaya davet edilen binlerce kişi arasındaydı ve düşük ücret karşısında dehşete düştü. "Bence bu, Mercor'un elde ettikleri verileri tehlikeye atmadan dibe ne kadar yakın kazınabileceğine dair deneyiydi" diyor. Ana projesi haftalarca duraklatılmıştı ve ertesi gün devam edebilir ya da hiç devam etmeyebilirdi.
Sonunda, paranın buna değmeyeceğine karar verdi. Yerel bir kafede çalışmak için başvurdu. Yüksek lisans yaparken hayal ettiği kariyer pivotu değildi; sadece bir barista olarak çalışmanın daha istikrarlı olacağını umuyordu. “En azından asgari ücretle bir kafede çalıştığınızda, konuşacak bazı arkadaşlarınız ve sizi önemsiyormuş gibi yapan bir patronunuz olur. Bir tür güvenliğiniz var; çalışma saatlerinizin haftadan haftaya ne kadar olacağını biliyorsunuz " diyor.
Ama sonra telefonunun çaldığını duydu. Projelerinden biri geri dönmüştü.
