दुनिया भर में धूल भरी फैक्ट्रियों, तंग इंटरनेट कैफे और अस्थायी घरेलू कार्यालयों में, लाखों लोग कंप्यूटर पर बैठे-बैठे डेटा को लेबल करते रहते हैं।

ये श्रमिक उभरते कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) उद्योग की जीवनधारा हैं।उनके बिना, चैटजीपीटी जैसे उत्पाद अस्तित्व में ही नहीं होते।ऐसा इसलिए है क्योंकि वे जिस डेटा पर लेबल लगाते हैं वह एआई सिस्टम को "सीखने" में मदद करता है।

लेकिन यह कार्यबल उद्योग में जो महत्वपूर्ण योगदान देता है, उसके बावजूद यह है407 बिलियन अमेरिकी डॉलर होने की उम्मीद है2027 तक, इसमें शामिल लोग बड़े पैमाने पर अदृश्य हैं और उनका अक्सर शोषण किया जाता है।इस साल की शुरुआत में, केन्या के लगभग 100 डेटा लेबलर और एआई कार्यकर्ता जो फेसबुक, स्केल एआई और ओपनएआई जैसी कंपनियों के लिए काम करते हैंएक खुला पत्र प्रकाशित कियासंयुक्त राज्य अमेरिका के राष्ट्रपति जो बिडेन को जिसमें उन्होंने कहा, "हमारी कामकाजी परिस्थितियाँ आधुनिक गुलामी के समान हैं।"

यह सुनिश्चित करने के लिए कि एआई आपूर्ति शृंखला नैतिक है, उद्योग और सरकारों को तत्काल इस समस्या का समाधान करना चाहिए।लेकिन अहम सवाल यह है: कैसे?

डेटा लेबलिंग क्या है?

डेटा लेबलिंगकच्चे डेटा को एनोटेट करने की प्रक्रिया है - जैसे कि चित्र, वीडियो या टेक्स्ट - ताकि एआई सिस्टम पैटर्न को पहचान सकें और भविष्यवाणियां कर सकें।

उदाहरण के लिए, सेल्फ-ड्राइविंग कारों पर भरोसा किया जाता हैलेबल किए गए वीडियो फ़ुटेजपैदल चलने वालों को सड़क संकेतों से अलग करना।चैटजीपीटी जैसे बड़े भाषा मॉडल पर भरोसा करते हैंलेबल किया गया पाठमानव भाषा को समझने के लिए.

ये लेबल किए गए डेटासेट एआई मॉडल की जीवनधारा हैं।उनके बिना, AI सिस्टम प्रभावी ढंग से कार्य करने में असमर्थ होंगे।

मेटा, गूगल, ओपनएआई और माइक्रोसॉफ्ट जैसे तकनीकी दिग्गज इस काम का अधिकांश हिस्सा इन देशों में डेटा लेबलिंग कारखानों को आउटसोर्स करते हैं।फिलिपींस,केन्या,भारत,पाकिस्तान,वेनेज़ुएला और कोलंबिया.

चीनडेटा लेबलिंग के लिए एक और वैश्विक केंद्र भी बन रहा है।

इस कार्य को सुविधाजनक बनाने वाली आउटसोर्सिंग कंपनियों में स्केल एआई, आईमेरिट और समासोर्स शामिल हैं।ये अपने आप में बहुत बड़ी कंपनियाँ हैं।उदाहरण के लिए, स्केल एआई, जिसका मुख्यालय कैलिफ़ोर्निया में है, अब लायक है14 अरब अमेरिकी डॉलर.

कोनों को काटना

अल्फाबेट (Google की मूल कंपनी), अमेज़ॅन, माइक्रोसॉफ्ट, एनवीडिया और मेटा जैसी प्रमुख तकनीकी कंपनियांअरबों डाल दिए हैंएआई बुनियादी ढांचे में, कम्प्यूटेशनल पावर और डेटा स्टोरेज से लेकर उभरती कम्प्यूटेशनल प्रौद्योगिकियों तक।

बड़े पैमाने पर एआई मॉडल की लागत हो सकती हैप्रशिक्षण के लिए करोड़ों डॉलर.एक बार तैनात होने के बाद, इन मॉडलों को बनाए रखने के लिए डेटा लेबलिंग, शोधन और वास्तविक दुनिया के परीक्षण में निरंतर निवेश की आवश्यकता होती है।

लेकिन जबकि एआई निवेश महत्वपूर्ण है, राजस्व हमेशा उम्मीदों पर खरा नहीं उतरा है।कई उद्योग एआई परियोजनाओं को इसी रूप में देखना जारी रखते हैंअस्पष्ट लाभप्रदता पथों के साथ प्रयोगात्मक.

जवाब में, कई कंपनियां लागत में कटौती कर रही हैं जो एआई आपूर्ति श्रृंखला के सबसे निचले हिस्से को प्रभावित करती हैं जो अक्सर अत्यधिक असुरक्षित होते हैं: डेटा लेबलर।

कम वेतन, खतरनाक कामकाजी परिस्थितियाँ

एआई आपूर्ति श्रृंखला में शामिल कंपनियां लागत कम करने का एक तरीका वैश्विक दक्षिण के देशों जैसे फिलीपींस, वेनेजुएला, केन्या और भारत में बड़ी संख्या में डेटा लेबलर्स को नियोजित करना है।इन देशों में श्रमिकों को सामना करना पड़ता हैमजदूरी का स्थिर होना या सिकुड़ना.

उदाहरण के लिए, वेनेजुएला में एआई डेटा लेबलर्स के लिए प्रति घंटा की दर बीच में होती है90 सेंट और यूएस$2.इसकी तुलना में, संयुक्त राज्य अमेरिका में यह दर बीच हैयूएस$10 से यूएस$25 प्रति घंटा.

फिलीपींस में, स्केल एआई जैसी अरबों डॉलर की कंपनियों के लिए डेटा लेबल करने वाले कर्मचारी अक्सर कमाते हैंन्यूनतम वेतन से काफी नीचे.

कुछ लेबलिंग प्रदाता इसका सहारा भी लेते हैंबाल श्रमलेबलिंग प्रयोजनों के लिए.

लेकिन एआई आपूर्ति श्रृंखला के भीतर कई अन्य श्रम मुद्दे भी हैं।

कई डेटा लेबलर काम करते हैंभीड़भाड़ और धूल भरा वातावरणजो उनके स्वास्थ्य के लिए गंभीर खतरा पैदा करता है।वे अक्सर के रूप में भी काम करते हैंस्वतंत्र ठेकेदार, स्वास्थ्य देखभाल या मुआवजे जैसी सुरक्षा तक पहुंच का अभाव।

दोहराए जाने वाले कार्यों, सख्त समय सीमा और कठोर गुणवत्ता नियंत्रण के साथ, डेटा लेबलिंग कार्य का मानसिक प्रभाव भी महत्वपूर्ण है।डेटा लेबलर्स को कभी-कभी नफरत भरे भाषण या अन्य अपमानजनक भाषा या सामग्री को पढ़ने और लेबल करने के लिए भी कहा जाता है, जो कि किया गया हैनकारात्मक मनोवैज्ञानिक प्रभाव सिद्ध हुआ.

त्रुटियों के कारण वेतन में कटौती या नौकरी छूट सकती है।लेकिन लेबलर्स को अक्सर इस बात पर पारदर्शिता की कमी का अनुभव होता है कि उनके काम का मूल्यांकन कैसे किया जाता है।उन्हें अक्सर प्रदर्शन डेटा तक पहुंच से वंचित कर दिया जाता है, जिससे सुधार करने या निर्णय लेने की उनकी क्षमता में बाधा आती है।

एआई आपूर्ति श्रृंखलाओं को नैतिक बनाना

जैसे-जैसे एआई विकास अधिक जटिल होता जा रहा है और कंपनियां अधिकतम लाभ कमाने का प्रयास कर रही हैं, नैतिक एआई आपूर्ति श्रृंखला की आवश्यकता तत्काल हो गई है।

इसे लागू करने से कंपनियां इसे सुनिश्चित करने में मदद कर सकती हैंमानव अधिकार-केंद्रित डिज़ाइन, विचार-विमर्श और निरीक्षण दृष्टिकोणसंपूर्ण AI आपूर्ति श्रृंखला के लिए।उन्हें उचित वेतन नीतियों को अपनाना चाहिए, यह सुनिश्चित करते हुए कि डेटा लेबलर्स को जीवित वेतन प्राप्त हो जो उनके योगदान के मूल्य को दर्शाता हो।

आपूर्ति श्रृंखला में मानवाधिकारों को शामिल करके, एआई कंपनियां अधिक नैतिक, टिकाऊ उद्योग को बढ़ावा दे सकती हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि श्रमिकों के अधिकार और कॉर्पोरेट जिम्मेदारी दोनों दीर्घकालिक सफलता के साथ संरेखित हों।

सरकारों को नए नियम भी बनाने चाहिए जो इन प्रथाओं को अनिवार्य बनाते हैं, निष्पक्षता को प्रोत्साहित करते हैंपारदर्शिता.इसमें प्रदर्शन मूल्यांकन और व्यक्तिगत डेटा प्रोसेसिंग में पारदर्शिता शामिल है, जिससे श्रमिकों को यह समझने में मदद मिलती है कि उनका मूल्यांकन कैसे किया जाता है और किसी भी अशुद्धि का विरोध किया जा सकता है।

स्पष्ट भुगतान प्रणालियाँ और सहारा तंत्र यह सुनिश्चित करेंगे कि श्रमिकों के साथ उचित व्यवहार किया जाए।यूनियनों को ख़त्म करने के बजाय,जैसा कि स्केल एआई ने 2024 में केन्या में किया थाकंपनियों को डिजिटल श्रमिक संघों या सहकारी समितियों के गठन का भी समर्थन करना चाहिए।इससे श्रमिकों को बेहतर कामकाजी परिस्थितियों की वकालत करने के लिए आवाज मिलेगी।

एआई उत्पादों के उपयोगकर्ताओं के रूप में, हम सभी उन कंपनियों का समर्थन करके नैतिक प्रथाओं की वकालत कर सकते हैं जो अपनी एआई आपूर्ति श्रृंखलाओं के बारे में पारदर्शी हैं और श्रमिकों के साथ उचित व्यवहार के लिए प्रतिबद्ध हैं।जिस तरह हम भौतिक वस्तुओं के हरित और निष्पक्ष व्यापार उत्पादकों को पुरस्कृत करते हैं, उसी तरह हम अपने स्मार्टफ़ोन पर डिजिटल सेवाओं या ऐप्स को चुनकर बदलाव पर जोर दे सकते हैं जो मानवाधिकार मानकों का पालन करते हैं, नैतिक ब्रांडों को बढ़ावा देते हैंसोशल मीडिया, और जवाबदेही के लिए हमारे डॉलर के साथ मतदानतकनीकी दिग्गजदैनिक आधार पर।

सूचित विकल्प चुनकर, हम सभी एआई उद्योग में अधिक नैतिक प्रथाओं में योगदान कर सकते हैं।

यह आलेख से पुनः प्रकाशित किया गया हैबातचीतक्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंस के तहत।को पढ़िएमूल लेख.