AI大型モデルのデータアノテーション作業員の月収は5000元以下に下がり、アノテーションの単価も50セントから4セントに下がった。

10月9日のニュース 近年、人工知能の分野ではAI大型モデルが話題になっています。リアルなテキストや画像を生成したり、人間とスムーズに会話したりできます。しかし、これらの大規模なモデルの背後には、生データにラベルを追加し、トレーニングに必要な大量のデータを AI テクノロジーに提供するために毎日懸命に働いている未知のデータ アノテーターのグループが存在します。

データ アノテーターの仕事は簡単ではなく、退屈な仕事、低収入、長期的な不安定さ、いつでも交代するリスクに直面する必要があります。これらは AI テクノロジー開発の基礎ですが、ほとんど注目も尊敬もされていません。

「Tech Planet」によると、データ アノテーターは最も原始的な出来高払いシステムを使用して賃金を計算します。ほとんどの実務者の月収は 5,000 元にすぎません。彼らの中には大学を卒業した人、母親になっている人、そして転職者もいます。彼らは写真、テキスト、音声、その他のデータを三級都市と四級都市の個室で処理し、大手インターネット会社や自動車会社にサービスを提供しています。

このサイトは、データ アノテーション業界にも浮き沈みがあることに気づきました。 AI テクノロジーへの期待が高まっていた 2017 年、データ アノテーターは高収入を得ることができ、2D プル ボックスの収益は 50 セントでした。しかし、業界内の競争が激化し技術開発がうまくいかない中、データアノテーションの単価はどんどん安くなり、現在では最低価格はわずか4セントとなっています。

データ アノテーション企業も多大なプレッシャーに直面しています。元から受注するには一定の規模と資本余力が必要であり、支払いサイクルの長期化、離職率の高さ、品質やサイクルの不安定さなどの問題を抱えている。ハイチ瑞生は現在、データアノテーション業界初のメインボード上場企業だが、昨年の利益率は10％強で、今年上半期には赤字に陥った。

データ アノテーターが心配しているのは、自分たちが作成に協力した AI に間もなく自分たちが取って代わられるのではないかということです。国内外の一部の企業は、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ることで、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てコストを削減し、手作業に近い、あるいはそれを超える精度を達成すると主張しています。

もちろん、すべてのデータのラベル付けを AI に置き換えることができるわけではありません。医療、金融、自動運転などの分野など、専門的な知識と論理分析能力を必要とする一部のデータ アノテーションでは、依然として手動による参加が必要です。しかし、これは同時に、業界の敷居が上がり続けることも意味します。データ アノテーターにとって、この業界で生き残るためには、より多くの学習と努力が必要になる可能性があります

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