AIビッグモデルデータ注釈「出稼ぎ労働者」の月収は5000元以下、単価は50セントから4セントに下落

  10月9日のニュースによると、AIビッグモデルは近年、人工知能の分野で話題になっており、リアルなテキストや画像を生成したり、人間と流暢に会話したりするなど、さまざまな驚くべき機能を実現できるという。しかし、これらの大規模モデルの背後には、生データにラベルを追加し、AI テクノロジーのトレーニングに必要な膨大なデータを提供するために日々懸命に取り組んでいる無名のデータ ラベラーのグループが存在します。

データラベラーの仕事は簡単ではありません。退屈な作業、低収入、長期的な不安定さ、いつでも交代されるリスクに直面しなければなりません。彼らは AI 技術の発展の礎ですが、注目や尊敬を受けることはほとんどありません。

Tech Planet によると、データラベラーへの支払いは最も原始的な出来高制で行われ、ほとんどの従事者は月に 5,000 元以下の収入しか得られない。彼らの中には大学を卒業した人もいれば、母親になった人もいれば、転職した人もいます。彼らは、第3、第4級都市のキュービクルで画像、テキスト、音声などのデータを処理し、大手インターネット企業や自動車会社にサービスを提供しています。

IT Home は、データ ラベリング業界も浮き沈みを経験していることに気づきました。 AI技術への期待が急上昇していた2017年には、データラベラーは2Dフレーム描画で50セントという高収入を得ることができました。しかし、業界内の競争が激化し、技術の発展が遅れているため、データラベリングの単価はどんどん下がり、現在では最低でも4セントしかありません。

データラベリング企業も大きなプレッシャーに直面しています。元からの注文を獲得するためには、一定の規模と資金的余裕が必要であり、回収期間が長い、従業員の離職率が高い、品質やサイクルが不安定などの問題を抱えている。海天瑞盛は現在、データラベリング業界で初めてメインボードに上場した企業である。昨年の利益率は10％を超えたばかりだったが、今年上半期は赤字に陥った。

データラベラーにとってさらに心配なのは、自分たちが作成に協力した AI によってすぐに置き換えられるかもしれないということだ。国内外のいくつかの企業では、市場で主流の大規模モデルを使用してデータセットにラベルを付け、データを自動的にラベル付けできるツールを開発しています。これらのツールは、ラベル付けの効率を向上させ、コストを削減し、手作業に近いかそれ以上の精度を実現すると主張しています。

もちろん、すべてのデータラベル付けを AI で置き換えることはできません。医療、金融、自動運転などの分野など、専門知識と論理的分析能力を必要とする一部のデータラベリングには、依然として人間の参加が必要です。しかし、これは業界の敷居が上がり続けることも意味します。データラベラーがこの業界で生き残りたいのであれば、さらなる学習と努力が必要になるかもしれません。