AIの大型モデルデータによると、「出稼ぎ労働者」の月収は5000元を超えず、単価は4セントに下がる

AI 近年、人工知能の分野で注目されている大型モデルは、リアルな文字や画像を生成したり、人間とスムーズに会話したりするなど、さまざまな驚くべき機能を実現します。しかし、これらの大規模なモデルの背後には、生データにラベルを追加し、AI テクノロジーに必要な大量のデータを提供するために毎日懸命に働いている未知のデータ アノテーターのグループが存在します。 #data annotators の仕事は簡単ではありません。退屈な作業、低収入、長期的な不安定さ、いつでも交代するリスクに直面する必要があります。これらは人工知能技術開発の基礎ですが、ほとんど注目も尊敬もされていません。

「Tech Planet」によると、データ アノテーターは賃金の計算に最も原始的な出来高払いシステムを使用しています。1日あたりのほとんどの開業医の月収はわずか5,000元です

。彼らの中には大学を卒業した人、母親になっている人、そして転職者もいます。彼らは写真、テキスト、音声、その他のデータを三級都市と四級都市の個室で処理し、大手インターネット会社や自動車会社にサービスを提供しています。

このサイトは、データ アノテーション業界にも浮き沈みがあることに気づきました。 AI テクノロジーへの期待が高まっていた 2017 年、データ アノテーターは高収入を得ることができ、2D プル ボックスの収益は 50 セントでした。しかし、業界内の競争が激化し技術開発がうまくいかない中、

データアノテーションの単価はどんどん安くなり、現在では最低価格はわずか4セントとなっています。

データ アノテーション企業も多大なプレッシャーに直面しています。元から受注するには一定の規模と資本余力が必要であり、支払いサイクルの長期化、離職率の高さ、品質やサイクルの不安定さなどの問題を抱えている。ハイチ瑞生は現在、データアノテーション業界初のメインボード上場企業だが、昨年の利益率は10％強で、今年上半期には赤字に陥った。

データ アノテーターがさらに心配しているのは、自分たちが作成に協力した AI に間もなく自分が取って代わられるのではないかということです。国内外の一部の企業は、市場で主流の大規模モデルを使用してデータセットにラベルを付けることで、データを自動的にラベル付けできるツールを開発しています。これらのツールは、注釈の効率を向上させてコストを削減し、手作業に近い、またはそれを超える精度を達成すると主張しています。

もちろん、すべてのデータ アノテーションを AI に置き換えることができるわけではありません。医療、金融、自動運転などの分野では、専門的な知識と論理分析能力を必要とする一部のデータ アノテーションでは依然として手動による参加が必要です。ただし、これは業界の敷居が上がり続けることも意味しており、データ アノテーターがこの業界で生き残るためには、より多くの学習と努力が必要になる可能性があります

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