Yapay Zekayı Eğiten 31 Ülkedeki Görünmeyen Taşeron İş Gücü Deşifre Oldu

Brown Üniversitesi araştırmasıyla hazırlanan yapay zeka ucuz iş gücü haritası, teknoloji dünyasının arka bahçesindeki sömürüyü açığa çıkardı. Kullanıcıların merak ettiği veri işçiliği nedir ve yapay zekanın görünmeyen işçileri nerede çalışıyor sorularına yanıt veren çalışma; Kenya, Filipinler ve Hindistan hattındaki zorlu çalışma koşullarını sergiliyor. Sektördeki yapay zeka etik sorunları nelerdir tartışması derinleşiyor.

Amerika Birleşik Devletleri'ndeki (ABD) Brown Üniversitesi araştırmacısı Cunyan Ma, 31 ülkedeki çalışma merkezleri, 13 aracı etiketleme firması ve 141 kurumsal teknoloji müşterisi arasındaki bağı haritayla belgeledi.

Geliştirilen dijital harita, teknoloji devlerinin yapay zeka modellerini eğitmek amacıyla kurduğu küresel tedarik ağını ortaya koydu.

Söz konusu araştırma, sistemlerin kusursuz çalışmasını sağlayan görünmeyen iş gücünün coğrafi dağılımını tek bir platformda birleştirdi.

Projede incelenen ve teknoloji şirketlerine veri desteği sağlayan ülkelerin başında şunlar geldi:

— Kenya

— Endonezya

— Kolombiya

— Hindistan

— Filipinler

Araştırmayı yürüten Cunyan Ma, modern teknoloji dünyasındaki bu asimetrik iş bölümünü 'yapay zeka sömürgeciliği' kavramıyla açıkladı.

Ekonomik gücü ve milyarlarca dolarlık geliri elinde tutan küresel teknoloji şirketlerinin, sistemleri eğitmek için gereken en ağır ve düşük ücretli işleri Küresel Güney ülkelerine devrettiğini belirtti.

Yapay zeka ekosistemindeki üretim çarkı, bir teknoloji şirketinin yeni bir model için veri etiketleme veya insan değerlendirmesi ihtiyacı duymasıyla harekete geçti.

Geliştirici dev şirketler, yüksek maliyet yaratmamak adına bu işleri kendi bünyelerinde istihdam ettikleri uzmanlar yerine veri etiketleme hizmeti sunan taşeron firmalara aktardı.

Aracı kurumlar ise aldıkları devasa veri paketlerini iş gücü maliyetinin son derece düşük olduğu coğrafyalardaki yüz binlerce çalışana paylaştırdı.

Farklı ülkelerdeki çalışma merkezlerinde görev yapan veri işçilerinin üstlendiği kritik görevler şu başlıklardan oluştu:

— Fotoğraflardaki nesneleri tek tek işaretleyerek sınıflandırmak

— Saatler süren ham ses kayıtlarını dinleyip metne dökmek

— Tıbbi tarama ve röntgen görüntülerindeki hassas bölgeleri belirlemek

— Sohbet robotlarının ürettiği yanıtların doğruluğunu ve tutarlılığını puanlamak

Kullanıcıların ekran başında saniyeler içinde aldığı otomatik yanıtların arkasında, bu merkezlerde ter döken insanların saatler süren görünmeyen mesaisi yer aldı.

Hazırlanan harita, teknoloji tekelleri ile bu emek merkezleri arasındaki görünmez bağı görünür kılarak zincirin bütün halkalarını gözler önüne serdi.

Yapay zekanın zararı, faydasından büyük olacak: Biyolojik ve siber riskler nasıl önlenecek?

Veri işçilerinin üstlendiği sorumluluk, yalnızca nesneleri etiketlemek veya sıradan verileri ayıklamakla sınırlı kalmadı.

Yapay zeka modellerinin güvenli çalışmasını hedefleyen şirketler; sistemlerin zararlı, suç unsuru veya saldırgan içerikleri tanıması için en ağır dijital yükü yine bu işçilere yükledi.

Kenya, Endonezya ve Kolombiya gibi ülkelerdeki çalışanlar, algoritmaların filtreleme yeteneğini geliştirmek amacıyla şiddet ve cinsel istismar içeren görüntü ve metinleri gün boyu inceleyip sınıflandırdı.

Sektörün coğrafi dağılımında Hindistan ve Filipinler, geçmişten gelen güçlü bilişim altyapıları ile çağrı merkezi ve dış kaynak tecrübeleri sayesinde veri etiketlemede en büyük ana üsler haline geldi.

Cunyan Ma, kurulan bu çalışma düzeninin teknolojiye harcanan bedensel ve zihinsel emek ile elde edilen devasa kazancın tamamen farklı kutuplarda birikmesine yol açtığını kaydetti.

Anthropic'ten çarpıcı çağrı: Yapay zeka geliştirme hızı yavaşlatılmalı

Küresel işleyiş, bir tarafta Silikon Vadisi merkezli şirketlerin sermaye birikimini artırırken diğer tarafta düşük ücretlerle çalışan milyonlarca işçinin hak mücadelesini zora soktu.

Farklı şirketlere, ülkelere ve evlere dağıtılan iş gücü, aynı yapay zeka algoritması için ter döken çalışanların birbirleriyle temas kurmasını engelledi.

Fiziksel ve dijital izolasyonun çalışanların ortak sorunlar etrafında bir araya gelmesini ve sendikal dayanışma kurmasını güçleştirdiğine dikkat çeken Cunyan Ma, hazırlanan haritanın ileride işçilerin haberleşmesine zemin hazırlamasını hedeflediğini bildirdi.

Araştırmanın danışmanlığını üstlenen Brown Üniversitesi öğretim üyesi Suresh Venkatasubramanian ise modern algoritmaların temelinde makinelerin değil, dünyanın dört bir yanına dağılmış gerçek insanların bilgisi ve emeği olduğunu vurguladı.

Kullanıcılar, dev teknoloji şirketleri ile üçüncü dünya ülkelerindeki çalışma merkezlerini birbirine bağlayan etkileşimli haritayı çevrim içi ortamda inceleyebiliyor.

Nobel ödüllü ekonomistlerden yapay zeka uyarısı: Sanayi Devrimi'nden çok daha büyük dönüşüm olacak