Компанії зі штучного інтелекту наймають тисячі гіг-працівників для навчання роботів за допомогою носимих технологій. Ця практика порушує етичні питання щодо експлуатації праці, приватності та володіння даними, особливо в країнах, що розвиваються, куди виноситься значна частина такої роботи.
Як працює гіг-навчання
\nПрацівники носять сенсори захоплення руху або інші носимі пристрої, які записують їхні фізичні рухи. Ці записи потім використовуються для навчання роботів виконувати такі завдання, як сортування предметів, складання одягу або керування машинами. Працівники отримують оплату за кожне завдання, часто через цифрові платформи, які з'єднують їх з ІТ-компаніями. Робота є відрядною, без гарантованих годин або стабільного доходу.
Деякі працівники проводять години, виконуючи повторювані рухи, поки сенсори фіксують кожен поворот і рух. Дані надходять в алгоритми, які допомагають роботам імітувати дії людини. Це низькотехнологічна робота з високотехнологічною метою, і попит на неї швидко зростає.
Етичні занепокоєння
\nЗахисники прав працівників вказують на кілька проблем. Оплата часто низька, і працівники не мають доступу до таких пільг, як медичне страхування або оплачувана відпустка. Їх можуть видалити з платформ без пояснень. Приватність є ще одним занепокоєнням. Носимі технології можуть збирати не лише дані про рухи — вони можуть фіксувати біометричну інформацію, місцезнаходження або навіть аудіо. Працівники рідко знають, що саме записується і як це використовується.
Володіння даними є третьою проблемою. Працівники генерують дані, але компанії, які їх наймають, контролюють їх. Немає чіткої угоди про те, кому належать навчальні дані або що з ними відбувається після завершення проєкту. Працівники не мають права голосу в тому, як їхні дані поширюються або продаються.
Динаміка країн, що розвиваються
\nБагато таких гіг-працівників перебувають у країнах, що розвиваються, де оплата, хоч і скромна за світовими стандартами, може бути значним джерелом доходу. Але дисбаланс влади є очевидним. Компанії можуть встановлювати умови в односторонньому порядку, а працівники мають мало важелів для переговорів. Місцеве трудове законодавство часто не охоплює гіг-роботу, залишаючи працівників без правового захисту. Закони про конфіденційність, якщо вони існують, рідко виконуються.
Результатом є робоча сила, яка є важливою для буму штучного інтелекту, але невидима в його винагородах. Вони навчають системи, які зрештою замінять їх, і роблять це без захисної сітки.
Чого не вистачає
\nНе існує комплексної регуляторної бази для такого виду роботи. У багатьох країнах гіг-працівники класифікуються як незалежні підрядники, що виключає їх із трудових гарантій. Закони про захист даних або відсутні, або не застосовуються до навчальних даних. Компанії не зобов'язані розкривати свою практику роботи з даними або справжню вартість використовуваної праці.
Індустрія швидко розвивається, і правила не встигають. Деякі працівники почали організовуватися, але вони стикаються з важкою боротьбою проти платформ, які можуть відключити їх у будь-який момент.
Центральне питання — кому належать дані і хто отримує з них вигоду — залишається відкритим. Поки регулятори не втрутяться або компанії не змінять свою практику, працівники, які навчають роботів, імовірно, продовжуватимуть працювати без чітких прав.
