🔳 🤵🏽 ⏮️ Amazon crowdsourcing: bagaimana setengah juta orang mendapatkan uang receh untuk pelatihan AI 🤰🏾 😡 🌴

Platform internet seperti Amazon Mechanical Turk memungkinkan perusahaan untuk memecah pekerjaan menjadi tugas-tugas kecil dan menawarkannya kepada orang-orang dari seluruh dunia. Apakah mereka mendemokratisasikan pekerjaan atau mengeksploitasi orang yang tidak berdaya?

Setiap pagi setelah bangun tidur, Kristy Milland menyalakan komputernya di Toronto, masuk ke Amazon Mechanical Turk, dan menunggu nada dering berbunyi.

Selama lebih dari 10 tahun, Amazon Mechanical Turk (AMT) adalah platform online tempat orang dapat melakukan tugas kecil untuk mendapatkan uang. Miland mencari publikasi dengan saran tugas - disebut HIT dalam sistem - dan pemberitahuan memberi tahu dia ketika tugas memenuhi kriteria. "Pemberitahuan datang satu menit sekali," kata Miland. "Saya mencari dari bisnis saya dan melihat apakah ini adalah HIT yang baik sebelum menerima tawaran pekerjaan."

Terkadang ada tugas kelompok HIT. "Jika suatu kelompok sedang dipilih, dan sekarang ini makan siang, atau saya harus mengunjungi dokter, atau saya harus membawa anjing," kata Miland, "Saya meninggalkan semuanya dan menyelesaikan tugas. Saya terhubung ke komputer. Jika hanya dengan cara ini Anda bisa memberi makan anak-anak Anda, Anda tidak akan bisa pergi. " Dia telah melakukan ini selama 11 tahun.

Miland adalah salah satu dari lebih dari 500.000 "turker" - pekerja kontrak yang melakukan tugas-tugas kecil di platform digital Amazon, yang mereka sebut mTurk. Jumlah pekerja aktif yang tinggal di seluruh dunia berkisar antara 15.000 hingga 20.000 per bulan, menurut Panos Ipeirotis, seorang profesor ilmu komputer di sekolah bisnis Universitas New York. Orang Turki bekerja dari beberapa menit hingga 24 jam sehari.

Siapa pengawalnya? Menurut Ipeirotis, pada Oktober 2016, turis Amerika kebanyakan adalah wanita. Di India, ini kebanyakan pria. Jika Anda mengambil seluruh planet, maka tahun kelahiran mereka akan berada pada interval dari 1980 hingga 1990 . 75% adalah orang Amerika, 15-20% berasal dari India, 10% berasal dari negara lain.

Pemohon - orang, perusahaan, organisasi yang mengalihdayakan pekerjaan - menetapkan biaya setiap tugas, dan tugas ini sangat bervariasi. Di antara mereka adalah:
• Kategorisasi data;
• menempelkan tag meta;
• Pengenalan karakter;
• Entri data;
• Koleksi email;
• analisis semantik;
• Beriklan di video.

Misalnya, salah satu tugas terbaru Miland adalah menyalin isi cek. Perusahaan yang memesan karya ini menjual informasi kepada pemasar dan departemen riset dari perusahaan seperti Johnson & Johnson, P&G, dll. Untuk tugas ini mereka membayar 3 sen (sekitar 2 rubel).

Tahun-Tahun Awal AMT

Miland menyebut dirinya penduduk dunia digital. "Saya bertemu pubertas dengan Internet," katanya. Dia mengatakan bahwa dia selalu mendapatkan uang di Internet, menggunakan platform seperti eBay untuk menghasilkan pendapatan tambahan. Dan ketika dia menemukan sebuah artikel tentang peluang klik-tayang setelah Amazon Mechanical Turk diluncurkan pada 2005, sepertinya itu adalah kesepakatan yang sempurna. Ikonografi (bahasa Inggris) tentang pengembangan jenis pekerjaan ini (dapat diklik)

Pada tahun-tahun awal Miland, sepertinya lebih merupakan eksperimen daripada pekerjaan nyata. Tetapi selama krisis 2008-2009, semuanya berubah. Miland, yang mengelola taman kanak-kanak, harus pindah, dan dia kehilangan penghasilan. Pada saat yang sama, suami saya kehilangan pekerjaannya. Dia mulai bekerja penuh waktu dengan AMT. Baginya, ini berarti 17 jam sehari setiap hari. “Kami mulai melihatnya sebagai pekerjaan. Dan kami mulai bertanya dari sini, bagaimana dari pekerjaan. ”

Rochelle LaPlante dari Los Angeles telah bersama AMT selama sehari penuh sejak 2012. Laplant setuju dengan Miland bahwa pekerjaan itu tidak dapat diprediksi. “Tidak diketahui kapan tugas itu akan diterbitkan. Bisa jadi jam 3 pagi. Dan pada jam 9 pagi tidak ada yang bisa dilakukan sama sekali. "

"Aku tidak keras kepala seperti beberapa orang," kata Laplant, "karena aku menghargai tidur." Yang lain, katanya, memasang pemberitahuan. “Jika pemohon menerbitkan permintaan pada jam 3 pagi, komputer mengeluarkan sinyal, telepon mengeluarkan sinyal, dan mereka bangun dan melakukan pekerjaan. Mereka tunduk pada jadwal ini. "

Baik Miland maupun Laplant tidak memiliki hari kerja "reguler". Biasanya mereka menetapkan standar untuk jumlah uang yang didapat. Pada hari normal, Laplant dapat bekerja 8 jam. "Tapi 10 menit di sana, 20 menit sekarang - dan semuanya menumpuk," katanya.

Dan berapa banyak yang diperoleh orang Turki rata-rata? Sulit dikatakan. Adrien Jabur[Adrien Jabbour] dari India mengatakan bahwa "Anda dapat dianggap sebagai pencapaian jika Anda mendapatkan $ 700 dalam dua bulan kerja 4-5 jam sehari." Miland mengatakan bahwa baru-baru ini dalam 8 jam dia mendapatkan $ 25, dan baginya itu "tidak buruk." Menurut Pusat Penelitian Pew , lebih dari separuh penduduk Turki berpenghasilan kurang dari upah minimum yang ditetapkan di AS - $ 7,25 per jam.

Laplant berbicara tentang keputusan sulit yang harus dia buat, memilih antara pekerjaan dan kehidupan. “Saya harus memutuskan - untuk bekerja atau pergi makan malam keluarga? Bagi orang yang hidup dengan uang ini, di ambang penggusuran, keputusan semacam itu bisa sangat sulit. "

Turkers tingkat lanjut

Realitas menyedihkan dari orang-orang yang bekerja di AMT adalah bahwa tidak semua orang Turki diciptakan sama. Sistem Amazon menugaskan beberapa karyawan "spesialis" [Tingkat Master]. Ketika pemohon baru menempatkan HIT, sistem secara otomatis mencari Turkers dari level ini. Biaya lebih banyak untuk pemohon dan membawa lebih banyak uang kepada karyawan. Jika Anda tidak memiliki level ini, Anda akan mendapatkan lebih sedikit pekerjaan. Salah satu hari kerja di bulan Maret, kata Miland, ada 4.911 tugas dalam sistem. Dia bisa memilih 393 dari mereka - hanya 8%.

Tapi bagaimana cara mendapatkan gelar spesialis? Tidak ada yang tahu Miland melihat bagaimana orang yang tidak memiliki keterampilan - dengan sejumlah kecil tugas yang dilakukan, dengan peringkat rendah, akun palsu atau ditangguhkan - menerima gelar ini. "Tidak ada sistem yang terlihat dalam hal ini," katanya.

Amazon tidak menerbitkan kriteria untuk mencapai level ini. Ada berbagai teori di forum Turkers tentang mendapatkan tingkat spesialis. Kadang-kadang serangkaian tugas diterbitkan, dan mereka yang berhasil mengatasinya mendapatkan level ini. "Ini mengharuskan berada di tempat yang tepat pada waktu yang tepat," kata Miland.

Selain tingkat spesialis, ada batasan regional. Jika Anda tidak berada di AS, ini buruk - banyak pemohon membatasi pemain di wilayah ini.

Gaji

"Tidak ada dua pengkhianat yang identik," kata Laplant. "Beberapa memberi makan pada ini, yang lain menghasilkan uang saku."

William Little adalah moderator TurkerNation, sebuah komunitas online Turkers dari Ontario. Dia menerima penghasilan tambahan dari AMT. Dia berusaha untuk menghasilkan $ 15 sehari selama tiga jam kerja. "Dalam kebanyakan kasus, ini bisa dicapai," katanya, "dan ini lebih baik daripada penghasilan di awal karier." Tetapi membayar adalah kesulitan utama bagi banyak orang Turki.

Sekarang hanya pedagang dari AS dan India yang menerima uang. Yang lain, termasuk Miland dan Little, menerima kartu hadiah Amazon.

Little mengendarai mobil 45 menit ke perbatasan AS, di mana ia bisa mendapatkan barang-barang dari Amazon dengan pengiriman gratis, dan mengambil pembeliannya. Ada solusi untuk mereka yang ingin dibayar tunai, tetapi mereka biasanya dikaitkan dengan penurunan pendapatan. Situs web yang berbeda, seperti purse.io, dapat mengkonversi kartu hadiah, misalnya, menjadi bitcoin.

“Kamu memposting wishlist kamu di dompet.io. Saya melihatnya dan memutuskan untuk membeli barang. Saya memesannya dan mengirimkannya kepada Anda, kata Little. - Bitcoin disimpan dalam escrow. Saat Anda membeli, saya mendapat bitcoin. " Kemudian Little dapat menjualnya, menerima uang melalui PayPal dan mentransfernya ke bank. "Saya membayar dua kali untuk terjemahan, dan itu tidak layak."

Masalah lain adalah tenaga kerja tidak dibayar. Pekerjaan Anda mungkin ditolak tanpa penjelasan. Selain itu, warga Turki menghabiskan waktu mengevaluasi pekerjaan dan mencari reputasi pemohon. Unduh skrip, tambahkan alat, periksa statistik.

Budak komputer

Miland dan Laplant terlibat dalam tenaga kerja online yang tidak terlihat - dan kekuatan seperti inilah yang semakin banyak diminati untuk pelatihan mesin pintar. Sistem pintar secara bertahap menembus kehidupan sehari-hari, AI semakin banyak digunakan oleh masyarakat. Versi AI yang terbatas saat ini menjalankan semuanya mulai dari asisten suara virtual seperti Amazon Alexa dan Microsoft Cortana hingga sistem visi komputer yang mendukung autopilot di mobil Tesla.

Sistem ini mengajarkan Anda bagaimana melakukan tugas yang secara historis terlalu rumit untuk komputer, dan mereka mulai dari memahami perintah keras hingga mengenali pejalan kaki di jalan.

Seringkali, sejumlah besar contoh yang ditandai digunakan untuk mengajarkan sistem AI bagaimana menyelesaikan masalah rumit ini. Mereka diberi sejumlah besar data, ditandai untuk tugas-tugas penting untuk tugas tersebut. Misalnya, mungkin foto dengan catatan tentang keberadaan anjing di atasnya, atau kalimat yang menunjukkan apakah kata "kunci" mengacu pada kunci atau mata air. Proses pembelajaran mobil dengan contoh-contoh disebut pembelajaran terawasi, dan biasanya para pedagang dan pekerja online lainnya melabeli mereka.

Pelatihan semacam itu membutuhkan data dalam jumlah besar, beberapa sistem membutuhkan jutaan contoh untuk melakukan pekerjaan dengan efisien. Set ini besar dan terus berkembang. Google baru-baru ini berbicara tentang set Open Images Dataset dengan 9 juta gambar, dan dalam repositoriYouTube-8M berisi 8 juta video yang ditandai. Dalam ImageNet , salah satu yang paling awal dari jenis database, berisi lebih dari 14 juta gambar, dibagi ke dalam kategori. Dua tahun itu diciptakan oleh 50.000 orang - kebanyakan dari mereka dipekerjakan melalui AMT. Mereka memeriksa, mengurutkan, menandai hampir satu miliar gambar dari kandidat potensial.

Karena skala set data ini, bahkan didistribusikan di antara banyak pekerja, masing-masing dari mereka harus mengulangi tindakan yang sama ratusan kali. Pekerjaan ini hitam, dan sangat melelahkan secara mental.

Selain mendistribusikan pintasan, penggerek dan pekerja lain sering membersihkan set data yang digunakan untuk pembelajaran mesin. Hapus duplikat, isi rongga, dll.

Dengan menjamurnya AI, setiap perusahaan teknologi melibatkan orang-orang dalam tugas mikro yang terkait dengan pembelajaran mesin. Amazon, Apple, Facebook, Google, IBM dan Microsoft - semua perusahaan teknologi terbesar - baik memiliki platform crowdfunding sendiri, atau melakukan outsourcing tugas-tugas ini ke perusahaan eksternal. Yang terbesar dari perusahaan-perusahaan ini adalah Amazon Mechanical Turk dan CrowdFlower.

Platform kerja mikro internal, seperti Universal Human Relevance System (UHRS) Microsoft atau EWOK Google, digunakan cukup luas. Sekitar lima tahun yang lalu, setelah peluncuran UHRS, diketahui bahwa platform tersebut digunakan di mesin pencari Bing dan di berbagai proyek Microsoft lainnya, memproses 7,5 juta tugas sebulan.

Menurut Mary Gray, peneliti utama Microsoft, UHRS sangat mirip dengan Amazon Mechanical Turk. Gray mengklaim perusahaan menggunakan UHRS untuk merekrut pekerja di daerah di mana "pengaruh Amazon Mechanical Turk tidak sepenuhnya terwakili," atau dalam kasus tugas rahasia yang sensitif.

“Setiap perusahaan yang tertarik dengan layanan otomatisasi beralih ke beberapa platform analog seperti AMT. Dan faktanya, banyak dari mereka yang menggunakan AMT secara langsung, ”katanya.

Chris Bishop, direktur penelitian di Microsoft Research Center di Cambridge, mengatakan UHRS memungkinkan perusahaan untuk menjadi "sedikit lebih fleksibel" dibandingkan dengan platform eksternal seperti AMT. Dia mengatakan perusahaan menggunakan AI untuk secara otomatis menentukan kekuatan dan kelemahan karyawan, seperti tingkat keahlian relatif, yang membantu perusahaan menetapkan berbagai evaluasi yang penting bagi kinerja orang-orang ini.

Selain membantu dalam pelatihan AI, platform seperti AMT digunakan oleh merek-merek terkenal seperti eBay dan Autodesk - mereka mengatur ulang pekerjaan rutin dan berulang yang telah menjadi bagian utama dari semua tugas AMT selama bertahun-tahun.

Pekerjaan monoton yang tidak memerlukan keterampilan ini mencakup banyak tugas: melihat gambar dan konten lain yang dibuat oleh pengguna (kadang-kadang ini mengarah pada pengalaman yang tidak menyenangkan), pemasaran dan penelitian ilmiah, menghapus entri duplikat, memeriksa deskripsi produk dan gambar toko online. Amazon menciptakan AMT untuk dirinya sendiri, untuk mengelola bermacam-macam, mengelompokkan gambar dan produk, membuat deskripsi, mengekstrak nama dari email, menerjemahkan teks, menyalin teks dari audio dan gambar, mengeja dengan benar, memeriksa lokasi geografis, membuat umpan balik desain web, ulasan produk, pemilihan bingkai yang mewakili video, dan tanda terima oleh perusahaan periklanan tentang informasi tentang bagian mana dari iklan yang Anda perhatikan.

Bagaimana kita bisa sampai pada ini?

Tidak ada yang baru dalam ide bantuan yang diberikan oleh orang-orang kepada mesin dalam melakukan tugas-tugas yang seharusnya tak tertahankan bagi yang terakhir. Meskipun take-off AI baru-baru ini telah sangat meningkatkan permintaan untuk kategorisasi data, mikrotasks seperti itu, menurut Gray, ditemui sekitar 20 tahun yang lalu, ketika pekerjaan tersebut dikaitkan dengan upaya untuk meningkatkan pemeriksaan ejaan oleh pengolah kata seperti Microsoft Word. Dalam arti yang lebih luas, karya clicker dan pemenuhan tugas mikro terjadi bahkan selama munculnya toko online selama gelembung dot-com, pada akhir 1990-an dan awal 2000-an.

Pada tahun 2001, Amazon, yang mencari cara baru untuk mengatur produk secara efektif di tokonya yang tumbuh cepat dan menyelesaikan masalah gudang yang tidak dapat dikomputerisasi, mematenkan sistem mesin / orang hybrid. Empat tahun kemudian, Amazon menyadari tujuannya membangun platform digital untuk mengakses sejumlah besar pekerja online dengan meluncurkan Amazon Mechanical Turk.

Perkiraan jumlah peserta aktif dalam proyek AMT, dari Juli 2015 hingga Oktober 2016.

Gagasan tentang kemungkinan akses ke "kecerdasan buatan tiruan", seperti yang dijelaskan oleh proyek Amazon, disukai oleh berbagai perusahaan; mereka semua, dari toko online hingga situs porno, mencari cara untuk mengurutkan produk mereka dengan murah.

Pada 2015, rata-rata 1.278 pelanggan memposting tugas mereka di AMT. Dan meskipun jumlah pekerjaan yang dilakukan oleh pekerja yang tak kenal lelah terus meningkat, terutama di lokasi seperti CrowdFlower, volume pastinya tidak diketahui, karena sebagian besar dari itu dilakukan tanpa rekaman atau diberikan lagi kepada banyak pekerja.

Dan meskipun, menurut informasi dari situs web Amazon , 500.000 orang telah mendaftar untuk bekerja di AMT, dari angka-angka ini tidak jelas bagaimana orang menggunakan platform crowdfunding - sebagai pekerjaan penuh waktu, atau sebagai pekerjaan paruh waktu.

Sebuah laporan dari Bank Dunia, Peluang Global dalam Pengalihdayaan Online, memperkirakan bahwa dua platform penugasan mikro terbesar, Amazon Mechanical Turk dan CrowdFlower, memiliki pendapatan gabungan sekitar $ 120 juta pada 2013. Profesor Vili Lehdonvirta, associate professor dan chief principal di Oxford Internet Institute, menyarankan bahwa jumlah ini adalah antara 5 dan 10% dari pasar tenaga kerja global , tetapi menunjukkan kesulitan dalam memperoleh angka pekerjaan nyata untuk platform non-Inggris.

Biaya clicker lainnya

Kebodohan dari pekerjaan semacam itu dapat memiliki konsekuensi buruk bagi orang yang melakukannya. Dia serius dapat mengganggu kesehatan fisik dan mental beberapa dari mereka.

"Aku bangun mengabaikan semua yang lain," kata Miland. "Keluarga saya menyiapkan makanan untuk saya dan meninggalkannya sehingga saya bisa makan sambil bekerja." Saya makan di depan komputer, saya tidak melihat keluarga saya. Jika putri saya membutuhkan bantuan untuk mengerjakan pekerjaan rumahnya, ia perlu menghubungi ayahnya. Sampai pada titik dimana hygroma berkembang di pergelangan tangan saya . Ligamen saya di tangan saya terus menerus sakit. Saya beruntung karena saya bekerja seperti ini ketika suami saya di rumah, ketika dia tidak punya pekerjaan. Jika pekerja rumahan mendengar panggilan dari komputer saya yang menunjukkan pekerjaan bergaji tinggi, mereka akan berkata, 'Ayo, ayo, ayo!' ".

Seorang Turker dari India selatan, Manish Bhatia, telah menjadi moderator sukarela di Forum MTurk selama hampir dua tahun, dan sekarang memoderatori dua forum. Hal yang paling aneh yang ia diminta lakukan adalah memindahkan dirinya sendiri berbaring di bak mandi yang dikelilingi oleh kelopak mawar. "Itu sangat aneh," katanya. Mengenai gambar-gambar aneh, dia juga mengeluh bahwa kadang-kadang dia harus melihat gambar yang tidak menyenangkan. "Tidak ada yang diketahui sebelumnya," katanya. "Kamu bisa menghindari pekerjaan nanti." Tetapi dalam hal ini Anda tidak akan dibayar, dan waktu akan hilang.

Miland juga mengeluhkan pengalaman seperti itu. 'Orang-orang memberi tahu saya,' Wow, apakah Anda bekerja di rumah? Kamu beruntung! ', Katanya. - Anda tidak dapat memberi tahu mereka bahwa hari ini saya menetapkan gambar ke gambar, dan semua gambar itu terhubung dengan ISIS. Misalnya ada keranjang dengan kepala terpotong. Dan saya melihat ini baru-baru ini. Saya harus menandai video dengan orang yang sedang terbakar. Mereka membayar 10 sen per foto. ”

Tidak hanya Miland harus menandai gambar atau mengaburkan gambar. “Kemarin, pada set video YouTube berikutnya,” kata Laplant, “ada banyak pemenggalan. Di bagian bawah ada tanda centang yang disebut "konten yang tidak pantas", dan Anda mengklik "Kirim". Pekerjaan ini mungkin penting untuk mencegah munculnya konten online yang tidak menyenangkan, tetapi juga dapat membahayakan orang yang mengeksekusinya. Pembayaran pekerjaan tidak selalu sesuai dengan nilai pekerjaan yang dilakukan untuk YouTube atau penggunanya.

Little mengatakan dia sering harus menandai video atau foto porno. "Dan saya membuat pengecualian hanya ketika saya bertemu pornografi anak," kata Little. "Saya juga melaporkan ini ke pemohon di Amazon." Tetapi tentang pertumpahan darah dan intimidasi, Little mengatakan itu "bagian dari pekerjaan."

Setelah menyelesaikan tugas, tidak mungkin untuk mengetahui apa yang terjadi pada hasilnya. "Aku ingin tahu apakah ada yang akan menonton ini?" Saya berharap ini akan dilaporkan dan dihapus, kata Laplant. - Seseorang menemukan pornografi anak, memeriksa kotaknya, tetapi akankah seseorang memeriksa dan menyelidikinya? Kami tidak tahu. "

Pemohon bekerja dengan nama samaran, dan tidak ada yang tahu siapa yang memesan pekerjaan ini. Laplant menyebutnya "Wild West." Dan sementara para pemohon memberikan peringkat kepada para pedagang, para pedagang tidak dapat menilai para pemohon.

"Anda menandai wajah-wajah di kerumunan, tetapi mungkin seseorang sedang memasak sesuatu dengan tujuan jahat, atau sesuatu seperti itu," katanya. "Kamu tidak tahu apa yang kamu lakukan, tidak ada informasi."

"Ini disebut trauma pengganti," kata John Suler, profesor psikologi di Universitas California. Ryder mengkhususkan diri dalam perilaku dunia maya. - Hal yang sama terjadi pada orang yang pertama kali melihat gambar yang mengerikan. Mereka terluka. " Menurutnya, kita tidak selalu memahami konsekuensi psikologis dari ini. "Pikiran kita menjadi kebal," kata Suler. "Tapi alam bawah sadar tidak melakukan ini - ia menyerap segalanya." Kami meremehkan bagaimana segala sesuatu yang kita lihat online memengaruhi alam bawah sadar kita. ”

Orang-orang yang bekerja dengan cara ini menemukan forum online untuk saling terhubung dan berbagi cerita, mengekspresikan empati dan saling mendukung. "Ada begitu banyak pertanyaan seputar pembayaran dan moderasi konten," kata Miland. "Dan di tempat-tempat seperti itu kamu dapat menemukan dukungan sosial."

Setiap platform publik memiliki karakteristik masing-masing. Forum MTurk Forum mirip dengan percakapan di pendingin kantor. Sebaliknya, menurut Miland, Mturkgrind "tampaknya lebih fokus pada produktivitas dan efisiensi." TurkerNation "berfokus pada menjawab pertanyaan dan membantu pemula memahami sistem."

Ada juga grup Facebook tertutup bernama Mturk Anggota, yang sudah memiliki 4436 anggota . Mereka mengajukan pertanyaan, membual tentang penghasilan, dan saling mendukung.

Laplant dan tiga wanita lainnya menciptakan forum MTurk Crowd untuk membantu orang Turki menemukan sumber daya yang tepat dan melakukan pekerjaan dengan baik. Ada banyak lagi forum, subreddits dan platform online lainnya.

Ada situs untuk karyawan WeAreDynamo.org. Di sanalah kampanye Dear Jeff Bezos dimulai . Kampanye mencoba memanusiakan orang-orang Turki, untuk memberikan hak untuk memilih kepada orang-orang yang berpartisipasi aktif dalam kehidupan platform ini. Mereka berbagi pengalaman dan menyatakan keprihatinan tentang sifat pekerjaan mereka.

Tapi itu tidak banyak berubah. Meskipun pekerja dari India memiliki kesempatan untuk menerima gaji melalui transfer kawat, baik Amazon maupun Jeff Bezos tidak langsung melamar kampanye.

Entah bagaimana, berkomunikasi dengan Amazon hampir mustahil. "Kurangnya dukungan itu menyebalkan," kata Batia. "Tidak ada obrolan, tidak ada telepon." Satu-satunya cara untuk berkomunikasi adalah melalui email, sebagai tanggapan atas balasan standar yang datang.

“Saya sangat bingung dengan keputusan yang mereka buat,” kata Little, “dan yang pertama adalah kurangnya komunikasi. Kenapa mereka tidak mau melakukan ini? Itu tidak mungkin karena kemungkinan tuntutan hukum, karena aturan kerja mereka secara tegas melarang hal-hal semacam itu. "

Miland berbicara dengan pengacara, tetapi "tidak ada dari mereka yang akan mendukung pekerja dalam perang melawan Amazon," katanya. Amazon menolak untuk berkomunikasi. "Baik tentang kegagalan, atau tentang perbaikan, atau tentang proposal kami untuk meningkatkan keuntungan mereka - tidak ada."

Lilly Irani, seorang dosen di University of California, San Diego, sedang mempelajari "kebijakan budaya metode kerja teknologi tinggi." Irani berpartisipasi dalam penelitian inipada 2013, di mana para ilmuwan mempelajari secara rinci forum Turkers. Studi ini dilakukan dalam upaya untuk memahami bagaimana aksi bersama dapat bekerja - misalnya, proyek-proyek seperti Dynamo, platform kolektif untuk Turkers, dan Turkopticon , yang memungkinkan Turkers untuk menulis ulasan pekerjaan dan memberi mereka peringkat. Dalam Turkopticon: The Gangguan Gangguan Pekerja di Amazon Mechanical Turk, para penulis mencatat: "Kami mengklaim bahwa AMT sedang membangun infrastruktur berdasarkan karyawannya dan menyembunyikan pekerjaan mereka, mengubahnya menjadi sumber daya komputasi untuk teknologi."

Meskipun kondisi kerja buruk, Miland dan orang lain mengandalkan pendapatan AMT. Kondisi kesehatan Miland tidak memungkinkannya untuk mengharapkan pekerjaan tradisional. "Saya mencoba mendapatkan pekerjaan di McDonald dan mereka tidak membawa saya," katanya.

Orang-orang bekerja dengan AI

Gray dari Microsoft percaya bahwa jenis pekerjaan berdasarkan permintaan ini secara bertahap akan berkembang menjadi sistem manusia + AI di mana simbiosis manusia dan mesin muncul.

Bagan dan tabel tugas Christie Miland. Diserahkan - diselesaikan, tetapi belum diakui sebagai tugas yang sah. Disetujui - dibayar. Ditolak - pekerjaan telah selesai, tetapi pemohon tidak menerima hasilnya atau tidak membayarnya.

Dia merujuk pada munculnya asisten virtual, misalnya, Facebook M , atau dukungan chatbots, misalnya, Amelia dari IPsoft, di mana orang memproses permintaan menggunakan AI, atau AI memproses permintaan, dan seseorang mengambil kendali dalam kasus-kasus yang tidak dapat ditangani oleh mesin. Seiring waktu, sistem semacam itu dilatih berdasarkan respons orang dan secara bertahap meningkatkan rentang permintaan yang mereka proses.

Ada semakin banyak layanan yang menggunakan AI khusus untuk melakukan tugas-tugas sederhana dan orang-orang untuk yang lebih kompleks. Salah satu pusat crowdsourcing utama, CrowdFlower, baru-baru ini meluncurkan platform pembelajaran mesin yang dirancang untuk melakukan tugas yang sebelumnya diselesaikan orang. Orang harus " berkonsentrasi pada kasus yang lebih kompleks dan membantu model MO belajar ." Pendekatan ini mengotomatiskan kumpulan pekerjaan manual, tetapi perkiraan optimis mengatakan bahwa meskipun persentase pekerjaan yang dilakukan oleh orang akan berkurang, jumlah total pekerjaan tidak akan berkurang, karena jumlah permintaan untuk penggunaan sistem manusia + AI akan meningkat.

Berapa lama mobil masih membutuhkan orang?

Tetapi berapa lama orang masih perlu melatih sistem pintar? AI sudah mengatasi banyak tugas yang sebelumnya dilakukan oleh orang-orang.

Pada tahun 2006, setahun setelah peluncuran AMT, direktur Amazon Jeff Bezos mengatakan bahwa sebelumnya, untuk memahami apakah ada orang tertentu dalam foto, seseorang diperlukan, dan sekarang masalah ini dapat diselesaikan dengan sistem pembelajaran yang mendalam, jaringan saraf yang bekerja di perusahaan seperti Baidu, Facebook, Google dan Microsoft. Apakah ini berarti bahwa tugas mikro yang memberikan pekerjaan kepada orang-orang hari ini, besok akan pindah ke bidang mesin?

Ledonvirta tidak percaya bahwa permintaan untuk tugas mikro terkait dengan AI akan terpenuhi. Dia memperkirakan bahwa semakin banyak tugas yang dapat diselesaikan dengan pembelajaran mesin, semakin banyak data yang orang perlu proses. “Ini adalah target yang bergerak. Ada begitu banyak opsi untuk tugas-tugas yang saya pikir tidak akan berakhir dalam waktu dekat, "katanya.

Bishop percaya bahwa dalam waktu dekat, AI akan melatih hibrida - baik melalui pelatihan terkontrol di bawah bimbingan orang, dan melalui tidak terkendali. Gray percaya bahwa partisipasi orang akan dibutuhkan untuk waktu yang sangat lama: "Selain itu, kebutuhan akan orang akan meningkat, karena jumlah tugas yang akan otomatis akan meningkat," katanya. “Jika kita mengambil contoh awal dari pemrosesan bahasa alami atau pengenalan pola sebagai sampel, akan menjadi jelas bahwa ada lebih dari cukup pekerjaan dalam sistem.”

Sarvapali Ramchurn, associate professor elektronik dan ilmu komputer di University of Southampton, menggunakan contoh pengenalan gambar untuk menggambarkan jumlah pekerjaan yang masih perlu dilakukan orang. “Kami belum mendekati keterbatasan. Markup gambar masih membutuhkan partisipasi manusia dalam area di mana gambar ini dikumpulkan. "

Foto dapat diambil dalam sejumlah besar jenis lingkungan - dalam cahaya, dalam bayangan, sebagian dikaburkan - bahwa "bahkan setelah klasifikasi 50 juta gambar, hanya sebagian kecil dari objek yang diambil di sana akan secara akurat diklasifikasikan dalam semua konteks yang mungkin," katanya. Dan dia menambahkan bahwa jika Anda memperluas lingkup pekerjaan ke pengenalan ucapan, memahami bahasa alami, mengenali emosi dan banyak bidang lain di mana AI digunakan, akan terlihat bahwa alur kerja tidak akan berjalan kering. Selain itu, masyarakat terus menemukan kegunaan baru untuk AI. "Permintaan cenderung hanya tumbuh, dan kita akan melihat lebih banyak sistem menggabungkan pekerjaan orang dan AI dalam cara-cara baru untuk memecahkan masalah nyata."

Bekerja sebagai Layanan

Apakah orang akan diperlukan untuk melatih AI di masa depan, atau tidak, popularitas platform AMT yang semakin meningkat mencerminkan perubahan yang sedang berlangsung di pasar tenaga kerja.

Gray percaya bahwa sama seperti percepatan komunikasi global telah memungkinkan outsourcing tugas bisnis lebih banyak, platform crowdsourcing, bersama dengan banyaknya orang dengan akses internet broadband, akan mengubah pasar tenaga kerja. “Kami dapat memecah pekerjaan penuh waktu menjadi beberapa bagian sehingga dapat dilakukan sepanjang waktu oleh orang yang berbeda di zona waktu yang berbeda dari tempat yang berbeda,” katanya. “Kami tidak hanya menyederhanakan pekerjaan atau menurunkan kualifikasi yang diperlukan untuk implementasinya, tetapi juga memecahnya menjadi modul yang dapat diambil oleh berbagai kelompok orang.” Gray percaya bahwa di masa depan, cara kerja ini, beralih di antara mikrotasks, akan diterima secara umum.

Karena platform online lebih baik belajar cara menghubungkan pelanggan dengan pemain yang memiliki pengalaman yang dibutuhkan untuk menyelesaikan tugas dengan cepat, penggunaan praktik kerja mikro akan menyebar dan tumbuh, katanya. "Kami melihat industri pekerjaan yang ditugaskan, direncanakan, dikelola, dibayar, dan mengirimkan hasil jadi melalui API," kata Gray. "Semuanya berkembang dengan kecepatan ledakan tepat di bawah hidung kita."

Ledonvirta berbagi visi Gray bahwa sistem komputer akan semakin mengontrol distribusi tenaga kerja. "Hal-hal seperti mengatur kerja dengan komputer, menggunakan platform khusus untuk mengatur hubungan kerja semakin populer," katanya.

Dengan meningkatnya jumlah orang yang terhubung ke Internet dan popularitas platform crowdsourcing, pemerintah harus mulai memperhatikan bagaimana ini mempengaruhi kehidupan masyarakat, kata Gray. "Kami masih harus memahami bagaimana tepatnya pendekatan ini akan mengubah pendekatan kebanyakan orang untuk bekerja," katanya. “Proses ini telah berlangsung selama 30 tahun. Kami tidak memperhatikannya, karena dia tidak mempengaruhi orang yang berkuasa dan anak-anak mereka. "

Amazon crowdsourcing: bagaimana setengah juta orang mendapatkan uang receh untuk pelatihan AI