Yapay zeka sessizce saatte 2 dolar kazanan işçilere güveniyor

18. yüzyılın sonlarında, ‘Mekanik Türk’ olarak bilinen otomatik bir satranç ustası Avrupa ve Amerika Birleşik Devletleri’ni gezdi. Mucit Wolfgang von Kempelen tarafından 1770’de tasarlanan bu makine, herhangi bir insan savaşçıyı yenebilecek gibi görünüyordu.

Daha sonra Türklerin aslında mekanik bir yanılsama olduğu ortaya çıktı. Oryantal kostüm giymiş, yüzünün altına gizlenmiş, insan bir satranç ustasının mantosunu giymiş bir oyuncak. Amerikalı şair Edgar Allan Poe, Türk sahtekarlığı konusunda o kadar katıydı ki, aldatmacaya dikkat çekmek için bir makale yazdı.

Satrançta insan zihnine saldırmak için önceden belirlenmiş mekanizma imkansızdır çünkü “satrançta hiçbir hareket bir diğerini takip etmek zorunda değildir. Bir oyunun bir noktasındaki diğer herhangi bir insan ruh halinden onların ruh hallerini tahmin edemeyiz.”

Günümüzde yapay zeka, bilgisayarların bu tür tahminler yapmasına izin veriyor, bu nedenle bu tür masum yanılsamaları geride bıraktığımızı varsaymak mantıklı olabilir. Ne de olsa artık satrançta herhangi bir adamı yenebilecek bilgisayarlar var.

Ancak benzer bir yanılsama yapay zeka alanını karakterize ediyor. Amazon’un 2005’ten beri sahip olduğu ve işlettiği çevrimiçi bir platform olan Amazon Mechanical Turk’ün, insan etkinliği makine operasyonu şeklini alması bekleniyor. Amazon Mechanical Turk’ün prototipi basittir. Site, kısa veri görevlerini iş gücüne dış kaynak sağlayan genellikle büyük teknoloji şirketleri olan müteahhitleri istihdam ediyor.

Çalışanlar, makine öğrenimi algoritmaları tarafından henüz tamamlanmayan görevleri gerçekleştirir. Eski Amazon CEO’su Jeff Bezos, yapılan işin yapay zeka gibi görünmesi gerektiği için siteye “yapay zeka” adını verdi. Müteahhitler sadece işi yapan ve işçileri destekleyen şantiye ile iletişim kurma eğilimindedir. İşçiler ile doğrudan temas olmaması nedeniyle, müteahhitler tüm sürecin bilgisayar tarafından yapılmış gibi tadını çıkarıyor.

Yapay zeka hakkında daha fazlasını okuyun:

Yapay zeka eğitiminin en yaygın dalı, tahmin yapmak için kullanılan modelleri eğitmek için büyük veri kümelerine dayanan makine öğrenimidir. Bu sürece entegre edilen, kalıpları çıkarmak ve daha fazla tahmin yapmak için verileri analiz eden ve ardından bu tahminleri kullanarak daha fazla algoritma oluşturan algoritmalardır.

Bu teknolojilerin ortaya çıkardığı zengin veriler, eğitimleri son derece kapsamlı ve karmaşık becerilere dönüşerek görüntü sınıflandırma, metin sınıflandırma ve konuşma tanıma gibi çeşitli görevlerdeki performanslarını geliştirir. Birçok alanda, bu tür gelişmeler, genellikle insanlarla uyumlu veya insanlardan daha üstün makineler sağlamıştır. AI teşhisi zaten mevcut En azından bazı kanser türlerini teşhis etmede doktorlar kadar yetenekli.

Ancak kalıpları tespit etmek ve tahminlerde bulunmak için algoritmanın girdi verileri etiketlenmeli veya kategorilere ayrılmalıdır. Örneğin, otonom bir arabanın algoritması, bir araç şehir merkezinde güvenli bir şekilde hareket etmeden önce şehrin ayrıntılı, açıklamalı görüntülerine maruz bırakılmalıdır. Yapay zeka henüz bu görüntülere atıfta bulunamıyor, bu yüzden insanlar onları etiketlemeli. Otonom araçların eğitimini destekleme görevi, kavşağı ‘yaya’, ‘trafik ışıkları’ ve ‘araba’ etiketleriyle etiketlemeyi içerir.

Genellikle ‘mikro çalışma’ olarak adlandırılan bu tür işler, görevlerin kısaltması nedeniyle giderek daha popüler hale geliyor. ClickWorker, Appen ve Placement gibi sitelerin sayısı arttıkça, bu dar veri görevlerini gerçekleştiren çalışan sayısı, genellikle çok düşük oranlarda artıyor. Bir çalışma buldu ki Mekanik Türkiye’de ortalama ücret saatte 2 dolardan az, İşçilerin sadece yüzde 4’ü, Amerika Birleşik Devletleri’ndeki asgari ücret olan saatte 7,25 dolardan fazla kazanıyor. Görevler çok kısadır, yaklaşık 30 saniye ile 30 dakika arasında çalışır ve genellikle sadece birkaç sente mal olur.

Görevler tekrarlanabilir ve genellikle daha büyük bir projeyle ilişkilendirilemeyecek kadar opaktır. Bu, akademisyenler tarafından 2020 yılında yapılan bir çalışmada bulundu Yükleniciler genellikle işleri ve hizmet ettikleri amaçlar hakkında daha az ayrıntılı bilgi sağlarlar.. Bunun anlamı, işçilerin tam olarak ne yaptıkları konusunda çok az fikirleri olduğudur. Bu, özellikle çalışanlar, ciddi etik etkileri olan yüz tanıma yazılımı gibi teknolojileri desteklediğinde endişe vericidir.

İş çok güvensiz. İşçiler genellikle ‘bağımsız yükleniciler’ olarak sınıflandırılırlar, bu nedenle sözleşme yaptıkları şirketlerde tam zamanlı çalışanlarla aynı hak ve menfaatlerden yararlanamazlar. Bu, işçilerin genellikle aynı gün içinde birden fazla müteahhit için çalıştığı anlamına gelir; bu, işçilerin sürekli olarak yeni iş araması gerektiği anlamına gelir. Gerçekten para kazandıran bir iş yapmak yerine, kendinize günün önemli bir bölümünü iş aramaya ayırmalısınız.

Bu çalışmanın çoğu şu anda Hindistan, Kenya ve Venezuela gibi dünyanın güney ülkelerinde yapılıyor. Ancak bazı araştırmalar, bu tür bir dijital çalışmayı önermektedir. İngiltere gibi ülkelerde de artıyor..