世界中のほこりっぽい工場、窮屈なインターネットカフェ、仮設のホームオフィスでは、何百万人もの人々がコンピューターの前に座って、データに退屈なラベルを付けています。

これらの労働者は、急成長する人工知能 (AI) 業界の生命線です。これらがなければ、ChatGPT などの製品は存在しません。それは、ラベル付けされたデータが AI システムの「学習」に役立つからです。

しかし、この労働力が業界に極めて重要な貢献をしているにもかかわらず、4,070億米ドルの価値があると予想される2027 年までに、組織を構成する人々はほとんど目に見えなくなり、頻繁に搾取されるようになります。今年の初め、Facebook、Scale AI、OpenAI などの企業で働くケニアのデータラベラーと AI ワーカー 100 人近くが公開書簡を公開しましたジョー・バイデン米国大統領に対し、「私たちの労働条件は現代の奴隷制度に等しい」と述べた。

AI サプライチェーンの倫理性を確保するために、業界と政府はこの問題に早急に対処する必要があります。しかし、重要な疑問は「どのようにして?」ということです。

データのラベル付けとは何ですか?

データのラベル付けAI システムがパターンを認識して予測できるように、画像、ビデオ、テキストなどの生データに注釈を付けるプロセスです。

たとえば自動運転車は、ラベル付きビデオ映像歩行者と道路標識を区別するため。ChatGPT などの大規模な言語モデルは以下に依存します。ラベル付きテキスト人間の言語を理解すること。

これらのラベル付きデータセットは AI モデルの生命線です。これらがなければ、AI システムは効果的に機能できません。

Meta、Google、OpenAI、Microsoft などのテクノロジー大手は、この作業の多くを次のような国のデータラベル付け工場に委託しています。フィリピン、ケニア、インド、パキスタン、ベネズエラとコロンビア。

中国は、データラベル付けのもう 1 つの世界的なハブにもなりつつあります。

この作業を促進するアウトソーシング会社には、Scale AI、iMerit、Samasource などがあります。これらはそれ自体が非常に大規模な企業です。たとえば、カリフォルニアに本社を置く Scale AI は現在、140億米ドル。

手抜き

Alphabet (Google の親会社)、Amazon、Microsoft、Nvidia、Meta などの大手テクノロジー企業何十億も注ぎ込んだ計算能力やデータストレージから新たな計算技術に至るまで、AI インフラストラクチャに組み込まれています。

大規模な AI モデルにはコストがかかる可能性がある訓練には数千万ドルかかる。これらのモデルを展開した後、維持するには、データのラベル付け、改良、実際のテストへの継続的な投資が必要です。

しかし、AI への投資は多額ですが、収益は必ずしも期待を満たしているわけではありません。多くの業界は依然として AI プロジェクトを次のように考えています。収益性の道筋が不明確な実験的。

これに応じて、多くの企業がコスト削減に取り組んでいますが、そのコストは、多くの場合非常に脆弱なAIサプライチェーンの最下層、つまりデータラベル作成者に影響を及ぼします。

低賃金、危険な労働環境

AI サプライ チェーンに関与する企業がコスト削減を図る 1 つの方法は、フィリピン、ベネズエラ、ケニア、インドなどのグローバル サウスの国々でデータ ラベラーを多数雇用することです。これらの国の労働者が直面しているのは、賃金の停滞または縮小。

たとえば、ベネズエラの AI データ ラベラーの時給は、90セントと2ドル。比較すると、米国では、この割合は次のとおりです。1時間あたり10ドルから25ドル。

フィリピンでは、Scale AI などの数十億ドル規模の企業のデータにラベルを付ける労働者が多くの場合収入を得ています。最低賃金をはるかに下回る。

一部のラベルプロバイダーは、児童労働ラベル付けの目的で。

しかし、AI サプライチェーン内には他にも多くの労働問題があります。

多くのデータラベラーは、過密で埃っぽい環境それは彼らの健康に重大なリスクをもたらします。彼らはまた、多くの場合、独立請負業者、医療や補償などの保護へのアクセスが不足しています。

データのラベル付け作業による精神的負担も大きく、繰り返しの作業、厳格な期限、厳格な品質管理が伴います。データラベル作成者は、ヘイトスピーチやその他の虐待的な言語や資料を読んでラベルを付けるよう求められることもあります。心理的にマイナスの効果があることが証明されている。

ミスは減給や失業につながる可能性があります。しかし、レーベル担当者は自分の作品がどのように評価されるかについて透明性が欠如していることを経験することがよくあります。多くの場合、パフォーマンス データへのアクセスが拒否され、決定を改善したり異議を唱えたりする能力が妨げられます。

AI サプライチェーンを倫理的なものにする

AI 開発がより複雑になり、企業が利益の最大化に努めるにつれ、倫理的な AI サプライ チェーンの必要性が急務となっています。

企業がこれを確実に行える方法の 1 つは、人権を中心とした設計、審議および監督アプローチAI サプライチェーン全体に。データラベル作成者が貢献の価値を反映した生活賃金を確実に受け取れるように、公正な賃金政策を採用する必要があります。

サプライチェーンに人権を組み込むことで、AI企業はより倫理的で持続可能な産業を育成し、労働者の権利と企業責任の両方を長期的な成功と確実に一致させることができます。

政府はまた、これらの慣行を義務付け、公平性と公平性を促進する新しい規制を作成する必要があります。透明性。これには、パフォーマンス評価と個人データ処理の透明性が含まれており、従業員が自分がどのように評価されているかを理解し、不正確さについて異議を唱えることができます。

明確な支払いシステムと償還請求の仕組みにより、労働者が公平に扱われることが保証されます。労働組合を潰す代わりに、2024 年にスケール AI がケニアで行ったように、企業はデジタル労働組合や協同組合の設立も支援する必要があります。これにより、労働者に労働条件の改善を求める声が与えられることになる。

AI 製品のユーザーとして、私たちは皆、AI のサプライ チェーンについて透明性を持ち、労働者の公正な扱いに取り組む企業をサポートすることで、倫理的実践を主張することができます。物理的な商品のグリーンおよびフェアトレード生産者に報酬を与えるのと同じように、人権基準に準拠したデジタル サービスやアプリをスマートフォンで選択し、倫理的なブランドを促進することで変化を推進することができます。ソーシャルメディアそして、私たちのドルで責任を問う投票を行います。ハイテク巨人日常的に。

情報に基づいた選択を行うことで、私たち全員が AI 業界全体のより倫理的な実践に貢献することができます。

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