AIデータのラベル付けは大量にアウトソーシングされており、南アフリカ、ベネズエラなどの国の人々はデジタル搾取の運命から逃れられない

AIデータのラベル付けは大量にアウトソーシングされており、南アフリカ、ベネズエラなどの国の人々はデジタル搾取の運命から逃れられない

歴史的に、これらの国や地域は旧植民地帝国によって貧困化しており、ヨーロッパの植民地主義は土地の暴力的な接収、資源の搾取、人々の搾取を特徴としていました。

しかし、今日の AI 業界はこのパターンを繰り返し、貧しい人々を犠牲にして富裕層と権力者を豊かにしています。

今、これらの植民地化された人々は、自分たちの文化、自分たちの声、そして自分たちの将来を決定する方法を再び主張しています。

南アフリカ:監視技術がアパルトヘイトを助長

先進技術を習得した欧米諸国は、アフリカのような技術的に後進的な地域でどのようにデジタル「植民地化」を実現するのでしょうか。

南アフリカでは、このような「植民地化」は5年前でさえ不可能だっただろう。

しかし、南アフリカ国内で光ファイバーのカバー範囲が拡大し、人工知能の能力が向上するにつれて、一部の海外企業はチャンスを見出し、最新の監視技術を南アフリカに導入し始めた。

犯罪率の高い環境からの圧力を受け、南アフリカは選択肢を受け入れた。

Proof 360 は、数十のビデオ ストリームを同時に表示するのではなく、人工知能やその他の分析を使用して、セキュリティ警告をトリガーするクリップのみを表示します。これらのシステムには、ナンバー プレート認識や「異常な」アクティビティを検出するシステムが含まれます。

南アフリカには1,100以上の警察署と18万人以上の職員がいるが、登録されている警備会社は11,372社、現役の警備員は564,540人で、警察と軍隊を合わせた数よりも多い。

南アフリカは監視システムの急成長市場であるだけでなく、技術を完成させる場所でもあります。

「ヨーロッパや米国などさまざまな場所でAIが開発されると、南アフリカがそのテストの場となることが多い」とヨハネスブルグのアクシス・コミュニケーションズのセールスエンジニア、カイル・ディックス氏は語る。

これとは別に、南アフリカはすべての居住者と外国人訪問者の顔を含む ABIS 国家生体認証データベースを構築している。

国家監視ネットワークのカメラのアップグレードと顔認識技術の拡大された使用と組み合わせることで、ABIS は将来、政府が国内のあらゆる人々の動きを追跡できるようになるかもしれない。

2015年の政府報告書によると、南アフリカの人口の半数が貧困状態にあり、そのうち93%が黒人であり、南アフリカの民間監視システムがデジタルアパルトヘイトを助長しているという。

ベネズエラ: 低レベルのデジタル労働

人工知能は新たな植民地世界秩序を創造しているのか?

ベネズエラは第三世界の国として、長年にわたって経済難に陥っています。インフレは急上昇し、雇用は不安定だ。

何百万人もの移民と難民がより良い機会を求めてベネズエラを去った。

他のほとんどのベネズエラ人にとって、国を離れることは不可能だ。

すべての根源は、AI データ注釈プラットフォームである Appen にあります。

ますます激化する犯罪の波によって自宅に閉じ込められ、他の仕事も失った彼らは、データ注釈の仕事に転向せざるを得なくなり、多くの家族がプラットフォーム上でフルタイムで働き始めている。

親子で交代で共有のコンピューターを使い、女性が家事を担当して男性が24時間働けるようにすることもあります。

しかし、オスカリナ・フエンテス・アナヤがすぐに気づいたように、チャンスの窓は狭くなっていた。

Spare5が閉鎖され、パンデミックが発生した直後、より多くの労働者がプラットフォームに参加するにつれて、Appen上のタスク数は減少し始めました。

彼女によると、タスクキューは以前は 24 時間確実に満たされていたが、今では仕事がランダムかつ不規則な間隔で到着するようになり、ますます空になっているという。

Appen はアカウントを 4 つのレベルに分け、ユーザーはレベル 2 および 3 の追加作業にアクセスする前に、レベル 0 およびレベル 1 のタスクを一定の基準で完了する必要があります。

時間が経つにつれて、低レベルのタスクはほとんど存在しなくなり、新しいアカウントの作成者が受け取るお金はごくわずかになりました。

仕事を得る唯一の方法は、地下市場で既存のプレミアムアカウントを購入することですが、そうすると、会社のポリシーに違反したためにアカウントが閉鎖されるリスクがあります。

アペンの広報担当者クリスティーナ・ゴールデン氏は、同社はその後、レベルベースのモデルから脱却したが、同社のプログラムは依然として「特定の基準によって資格が定められているため、誰でも受講できるわけではない」と述べた。

「当社は最低賃金以上の賃金を支払い、倫理規定を遵守していることに誇りを持っています」と彼女は付け加えた。

「この危機の間、私たちのプラットフォームがベネズエラの人々にとっての光となり、必要とする人々に仕事を提供できることを願っています」と彼女は語った。

これにより、Remotasks が次善の選択肢となります。

Hive Micro は参加するのが最も簡単なサービスですが、最も悲惨な報酬で、テロリストの画像にタグを付けるなど、最も不快な仕事を提供しています。

しかし、Remotasks Plus がリリースされるとすぐに、システムに問題が発生し始めました。

多くのユーザーは、自分の労働時間が実際よりも少なくカウントされていることにすぐに気づき、週の収入が減っただけでなく、より厳しい基準が課され、作業が迅速でなかったり正確でなかったりしたために停止処分を受けるリスクも高まりました。

ナイロビ大学の人工知能専攻の学生、シマラ・レナードさんは、数か月間Remotasksプロジェクトに取り組んできました。同氏は、データ注釈者は「完全に不当な」報酬を受け取っていたと述べた。

シマラ氏は、グーグルやテスラの自動運転車向けアルゴリズムの開発者が稼ぐ6桁の給料に比べると、「機械学習の最も基本的な部分」に取り組んでいる人たちの給料はほんのわずかだと考えている。

「リモタスクは私たちを人間以下の扱いをし、十分なお金を稼ぐ資格がないとでも言うように扱った」と北アフリカの元コミュニティマネージャー、ホッサム・アシュラフ・エスマエル氏は語った。

それでも、ベネズエラ人労働者リカルド・ハギネスさんは妻と子供たちを支えるためにリモタスクに入社した。

移民労働者:「私たちを忘れないで」

Appen は、場所、速度、熟練度などのさまざまな信号に基づいて作業者を割り当て、作業者にさまざまな仕事を送信します。

グループの人々は正確な仕組みを知らなかったが、それぞれが異なるタスクを受け取っていることは知っていた。

フエンテスさんは、いつかアペンさんも自分を見捨ててしまうのではないかと心配しており、アペンさんには感謝している。

「このプラットフォームのおかげで生き延びられました。」他のプラットフォームは支払いを停止しましたが、Appenは常にそこにありました。

「4~5年後には、アペンがより伝統的な雇用主になってほしい」と彼女は言う。「彼らは私たちの存在を知っており、私たちが病気になることも知っており、私たちに安全と健康管理が必要だと知っているのです。」

匿名の従業員としてプラットフォームとその顧客に長年奉仕してきた彼女は、人々に自分の顔を見てもらい、名前を知ってもらいたいと考えている。

日が沈み始めると、フエンテスさんは叔父に写真を撮るように頼んだ。彼女は笑顔で犬を抱いていた。

数週間後、彼女は「私たちを忘れないで」というメッセージとともにこの写真を送ってきました。​

<<:  AI はポイントアンドクリックプログラミングに終止符を打つことができるでしょうか?

>>:  ByteDanceがCowClipをオープンソース化:推奨モデルのシングルカードトレーニングを最大72倍高速化可能

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

...

...

ニューラルネットワークと人間の思考の深い関係

この記事は、公開アカウント「Reading the Core」(ID: AI_Discovery)か...

このスタートアップは、アイドル状態のGPUを分散ネットワークに接続することで、AIモデルのトレーニングコストを90%削減できると主張している。

モンスターAPIは、採掘機器などのGPUコンピューティングパワーを使用してAIモデルをトレーニングし...

PaddlePaddleのクリック率に基づくディープラーニング手法の試み

序文チーム内でクリック率に関する記事をいくつか共有した際に、広告のクリック率の推定値を計算する一般的...

なぜAIは東京オリンピックでバレーボールの試合を無料で観戦できるのか?

[[416801]]ビッグデータダイジェスト制作出典: Wired 8月8日の夜、第32回夏季オリ...

OpenAI の Whisper モデルを使用して音声をテキストに変換する

翻訳者 |ブガッティレビュー | Chonglou図1. OpenAI Whisperモデルの動作原...

必読 | AI 変革のための開発者ガイド

この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式...

MITが家中に設置できる紙のように薄いスピーカーを開発

MITのエンジニアたちは、あらゆる表面を音源に変えることができる紙のように薄いスピーカーを開発した...

注目すべきデータ視覚化の5つの新たなトレンド

[[412404]]データの視覚化はビジネス指標を理解するための最新の方法です情報の世界におけるテク...

...

スタートアップに適した AI ビジネス モデルを選択するにはどうすればよいでしょうか?

[[406810]] [51CTO.com クイック翻訳]人工知能技術は企業が行うビジネスにとって...

...

人工知能、機械学習、ディープラーニングとは、いったい何なのでしょうか?

近年のホットな言葉といえば、「人工知能」が挙げられます。昨年のChatGPTの人気爆発により、「AI...

...