अब नियुक्ति: परिष्कृत (लेकिन अंशकालिक) चैटबॉट ट्यूटर्स

अपने दूसरे बच्चे के जन्म के बाद, चेल्सी बेकर ने फ्लाइट अटेंडेंट के रूप में अपनी पूर्णकालिक नौकरी से अवैतनिक, साल भर की छुट्टी ले ली। टिकटॉक पर एक वीडियो देखने के बाद, उसे एक अतिरिक्त काम मिला: डेटा एनोटेशन टेक नामक वेबसाइट के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल का प्रशिक्षण।

हर दिन कुछ घंटों के लिए, श्वेंक्सविले, पीए में रहने वाली 33 वर्षीय सुश्री बेकर अपने लैपटॉप पर बैठती थीं और एआई-संचालित चैटबॉट के साथ बातचीत करती थीं। काम के हर घंटे के लिए उसे $20 से $40 का भुगतान किया जाता था। दिसंबर से मार्च तक उसने 10,000 डॉलर से अधिक की कमाई की।

एआई तकनीक में उछाल ने एक तरह के गिग वर्क में और अधिक परिष्कृत बदलाव ला दिया है, जिसके लिए घर छोड़ने की आवश्यकता नहीं होती है। ओपनएआई के चैटजीपीटी को सशक्त बनाने वाली प्रौद्योगिकी जैसे बड़े भाषा मॉडल के विकास ने सुश्री बेकर जैसे धाराप्रवाह अंग्रेजी बोलने वाले प्रशिक्षकों की आवश्यकता को बढ़ा दिया है जो गुणवत्तापूर्ण लेखन कर सकते हैं।

यह कोई रहस्य नहीं है कि एआई मॉडल इंसानों से सीखते हैं। वर्षों से, Google और OpenAI जैसे AI सिस्टम के निर्माताओं ने कंप्यूटर को विषयों की पहचान करने में मदद करने के लिए कम वेतन वाले श्रमिकों, आमतौर पर अन्य कंपनियों के माध्यम से नियोजित ठेकेदारों पर भरोसा किया है। (न्यूयॉर्क टाइम्स ने कॉपीराइट उल्लंघन के दावों पर ओपनएआई और उसके सहयोगी माइक्रोसॉफ्ट पर मुकदमा दायर किया है।) वे स्वचालित कारों के लिए वाहनों और पैदल चलने वालों को लेबल कर सकते हैं या एआई सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग की जाने वाली तस्वीरों पर छवियों की पहचान कर सकते हैं।

लेकिन जैसे-जैसे एआई तकनीक अधिक परिष्कृत हो गई है, वैसे-वैसे लोगों का काम भी बढ़ गया है, जिन्हें इसे कड़ी मेहनत से सिखाना होगा। कल का फोटो टैग करने वाला आज का निबंध लेखक है।

इन प्रशिक्षकों के लिए आम तौर पर दो प्रकार के काम होते हैं: पर्यवेक्षित शिक्षण, जहां एआई मानव-जनित लेखन से सीखता है, और मानव प्रतिक्रिया से सुदृढीकरण सीखना, जहां चैटबॉट सीखता है कि मनुष्य अपनी प्रतिक्रियाओं को कैसे रेट करते हैं।

डेटा क्यूरेशन में विशेषज्ञ कंपनियां, जिनमें सैन फ्रांसिस्को स्थित स्टार्ट-अप स्केल एआई और सर्ज एआई शामिल हैं, ठेकेदारों को नियुक्त करती हैं और अपने प्रशिक्षण डेटा को बड़े डेवलपर्स को बेचती हैं। टोरंटो स्थित स्टार्ट-अप कोहेयर जैसे एआई मॉडल के डेवलपर्स भी इन-हाउस डेटा एनोटेटर्स की भर्ती करते हैं।

शोधकर्ताओं ने कहा कि इन गिग श्रमिकों की कुल संख्या का अनुमान लगाना मुश्किल है। लेकिन स्केल एआई, जो अपनी सहायक कंपनियों, रेमोटास्क और आउटलायर के माध्यम से ठेकेदारों को काम पर रखती है, ने कहा कि एक निश्चित समय में प्लेटफॉर्म पर हजारों लोगों को काम करते देखना आम बात है।

लेकिन अन्य प्रकार के गिग वर्क की तरह, लचीले घंटों की आसानी अपनी चुनौतियों के साथ आती है। कुछ श्रमिकों ने कहा कि उन्होंने भर्ती स्थलों के पीछे के प्रशासकों के साथ कभी बातचीत नहीं की, और अन्य को बिना किसी स्पष्टीकरण के काम से काट दिया गया। शोधकर्ताओं ने मानकों की कमी पर भी चिंता जताई है, क्योंकि श्रमिकों को आम तौर पर उपयुक्त चैटबॉट उत्तरों के बारे में प्रशिक्षण नहीं मिलता है।

इन ठेकेदारों में से एक बनने के लिए, श्रमिकों को एक मूल्यांकन पास करना होता है, जिसमें यह सवाल शामिल होते हैं कि क्या किसी सोशल मीडिया पोस्ट को घृणित माना जाना चाहिए और क्यों। दूसरे को अधिक रचनात्मक दृष्टिकोण की आवश्यकता है, जिसमें अनुबंधित संभावनाओं को एक हरे नाचने वाले ऑक्टोपस के बारे में एक काल्पनिक लघु कहानी लिखने के लिए कहा गया है, जो 8 नवंबर, 2022 को सैम बैंकमैन-फ्राइड के एफटीएक्स कार्यालयों में सेट है। (वह दिन था जब एक एफटीएक्स प्रतियोगी बिनेंस ने कहा था) बाद में सौदे से तुरंत पीछे हटने से पहले यह श्री बैंकमैन-फ्राइड की कंपनी खरीद लेगा।)

कभी-कभी, कंपनियां विषय वस्तु विशेषज्ञों की तलाश करती हैं। स्केल एआई ने उन अनुबंध लेखकों के लिए नौकरियां पोस्ट की हैं जिनके पास हिंदी और जापानी में मास्टर या डॉक्टरेट की डिग्री है। आउटलायर के पास नौकरी की सूची है जिसमें गणित, रसायन विज्ञान और भौतिकी में शैक्षणिक डिग्री जैसी आवश्यकताओं का उल्लेख है।

उपाध्यक्ष विलो प्राइमैक ने कहा, “जो चीज वास्तव में एआई को अपने उपयोगकर्ताओं के लिए उपयोगी बनाती है, वह डेटा की मानवीय परत है, और इसे वास्तव में स्मार्ट इंसानों और कुशल इंसानों और विशेष डिग्री की विशेषज्ञता और रचनात्मक झुकाव वाले इंसानों द्वारा किए जाने की जरूरत है।” स्केल एआई पर डेटा संचालन की। परिणामस्वरूप, हम विशेषकर उत्तरी अमेरिका में ठेकेदारों पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं।

स्व-प्रकाशित कथा लेखिका एलिंज़िया फेंसके ने अपने साथी लेखकों से बहुत कुछ सुनने से पहले कभी भी एआई चैटबॉट के साथ बातचीत नहीं की थी, जो एआई को खतरा मानते थे। इसलिए जब उसने टिकटॉक पर डेटा एनोटेशन टेक के बारे में एक वीडियो देखा, तो उसकी प्रेरणा का एक हिस्सा एआई के बारे में जितना संभव हो उतना सीखना था और खुद देखना था कि क्या एआई को लेकर डर उचित था।

विस्कॉन्सिन के ओकले में रहने वाली 28 वर्षीय सुश्री फेंसके ने कहा, “अब जब से मैं इसके साथ काम कर रही हूं, यह मुझे इसके बारे में एक बिल्कुल अलग दृष्टिकोण दे रहा है। यह जानकर तसल्ली होती है कि इसके पीछे इंसान हैं।” फरवरी से, वह हर हफ्ते 15 घंटे डेटा एनोटेशन कार्य करने का लक्ष्य बना रही है ताकि वह लेखन करियर को आगे बढ़ाते हुए खुद का समर्थन कर सके।

अरकंसास विश्वविद्यालय में कंप्यूटर साइंस की पढ़ाई कर रहे 28 वर्षीय मास्टर छात्र एसे एगबोह को कोडिंग परियोजनाओं का काम दिया गया था, जिसके लिए उन्हें प्रति घंटे 40 से 45 डॉलर का भुगतान करना पड़ता था। वह चैटबॉट से एक मोशन सेंसर प्रोग्राम डिज़ाइन करने के लिए कहेगी जो जिम जाने वालों को उनकी पुनरावृत्ति गिनने में मदद करता है, और फिर एआई द्वारा लिखे गए कंप्यूटर कोड का मूल्यांकन करता है। दूसरे मामले में, वह प्रोग्राम में किराने की वस्तुओं के बारे में एक डेटा सेट लोड करेगी और चैटबॉट को डिज़ाइन करने के लिए कहेगी। एक मासिक बजट. कभी-कभी वह अन्य एनोटेटर्स के कोड का भी मूल्यांकन करती थी, जो विशेषज्ञों के अनुसार डेटा गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए उपयोग किए जाते हैं।

उसने 2,500 डॉलर कमाए। लेकिन आचार संहिता का उल्लंघन करने के कारण मंच द्वारा उसके खाते को स्थायी रूप से निलंबित कर दिया गया था। उसे कोई स्पष्टीकरण नहीं मिला, लेकिन उसे संदेह था कि ऐसा इसलिए हुआ क्योंकि उसने नाइजीरिया में काम किया था, क्योंकि साइट केवल कुछ देशों में स्थित श्रमिकों को चाहती थी।

यह ऑनलाइन गिग कार्य की मूलभूत चुनौती है: यह किसी भी समय गायब हो सकता है। मदद के लिए कोई उपलब्ध नहीं होने पर, निराश ठेकेदारों ने सोशल मीडिया का रुख किया और रेडिट और टिकटॉक पर अपने अनुभव साझा किए। 26 साल की जैकी मिशेल ने डेटा एनोटेशन कार्य सहित साइड हसल पर अपनी सामग्री के कारण टिकटॉक पर बड़ी संख्या में फॉलोअर्स हासिल किए।

“मुझे अपील मिलती है,” उन्होंने इस अर्थव्यवस्था में साइड हलचल को “दुर्भाग्यपूर्ण आवश्यकता” और “मेरी पीढ़ी और मेरे ऊपर की पीढ़ी की एक पहचान” के रूप में संदर्भित करते हुए कहा।

सार्वजनिक रिकॉर्ड बताते हैं कि सर्ज एआई डेटा एनोटेशन टेक का मालिक है। न तो कंपनी और न ही उसके मुख्य कार्यकारी एडविन चेन ने टिप्पणियों के अनुरोधों का जवाब दिया।

कंपनियों के लिए सहायक कंपनियों के माध्यम से ठेकेदारों को नियुक्त करना आम बात है। वे अपने ग्राहकों की पहचान की रक्षा करने के लिए ऐसा करते हैं, और इससे उन्हें अपने कम वेतन वाले अनुबंध श्रमिकों के लिए कामकाजी परिस्थितियों से जुड़ी बुरी प्रेस से बचने में मदद मिलती है, एसेक्स विश्वविद्यालय के प्रबंधन प्रोफेसर जेम्स मुल्दून ने कहा, जिनका शोध एआई डेटा कार्य पर केंद्रित है।

आज के अधिकांश डेटा कर्मचारी अपने गिग कार्य से मिलने वाली मजदूरी पर निर्भर हैं। डेटा कार्य में श्रम स्थितियों पर शोध करने वाले समाजशास्त्री और कंप्यूटर वैज्ञानिक मिलाग्रोस मिसेली ने कहा कि “बहुत से लोग इसे मनोरंजन के लिए कर रहे हैं, क्योंकि इसके साथ आने वाले सरलीकरण के कारण,” काम का एक बड़ा हिस्सा अभी भी “श्रमिकों द्वारा किया जाता है” जिन्हें वास्तव में पैसे की ज़रूरत है और वे इसे मुख्य आय के रूप में करते हैं।”

शोधकर्ता डेटा लेबलिंग में सुरक्षा मानकों की कमी को लेकर भी चिंतित हैं। कार्यकर्ताओं से कभी-कभी संवेदनशील मुद्दों को संबोधित करने के लिए कहा जाता है जैसे कि क्या कुछ घटनाओं या कृत्यों को नरसंहार माना जाना चाहिए या फुटबॉल टीम की एआई-जनरेटेड छवि में कौन सा लिंग दिखाई देना चाहिए, लेकिन उन्हें मूल्यांकन करने के तरीके के बारे में प्रशिक्षित नहीं किया जाता है।

प्रोफेसर मुल्दून ने कहा, “सुरक्षा और नैतिकता के बारे में चिंताओं को आउटसोर्स करना या क्राउडसोर्स करना मूल रूप से एक अच्छा विचार नहीं है।” “आपको सिद्धांतों और मूल्यों द्वारा निर्देशित होने की आवश्यकता है, और आपकी कंपनी वास्तव में किसी विशेष मुद्दे पर क्या करने का सही निर्णय लेती है।”