AIの大型モデルデータによると、「出稼ぎ労働者」の月収は5000元に過ぎず、単価は5セントから4セントに下がっている。

IT House News 10月9日、人工知能の分野では近年、リアルな文字や画像の生成、人間とのスムーズなコミュニケーションなど、さまざまな驚くべき機能を実現するAI大型モデルが話題になっています。 。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。

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データ アノテータ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、いつでも交代するリスクに直面する必要があります。これらは人工知能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」のレポートによると、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ており、ほとんどの実務者の月収は 5,000 元に過ぎません。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小さな個室で処理し、インターネット大手や自動車会社にサービスを提供しています。

IT House 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、業界の競争が激化し、技術開発が失敗するにつれて、データアノテーションの単価はますます低くなり、現在では 4 セントにまで下がっています。

データアノテーション業界は多大なプレッシャーに直面しています。受注を獲得し、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に対処するには、企業としては一定の規模と資本準備金が必要です。 Haitian Ruisheng は業界で初めてメインボードに上場された企業です。昨年の利益率は 10% 強でしたが、今年上半期は赤字に転落しました。

データ アノテーターは、間もなく自分たちが作成に協力した人工知能に取って代わられるのではないかとの懸念を強めています。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、注釈の効率を向上させ、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、すべてのデータ注釈を 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ており、データ アノテーターが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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