AI 피라미드의 밑바닥: 시간당 15달러를 버는 '데이터 주석자'
인공지능의 응용은 이미 꽤 대중화되어 있습니다. ChatGPT는 "요청에 응답하는 마법"처럼 보이지만, 그 뒤에는 실제로 노동집약적 산업의 기여가 있습니다.
CNBC 및 Gizmodo와 같은 언론 보도에 따르면 OpenaAI는 "필요한 데이터 라벨링 작업"을 완료하는 데 도움을 주기 위해 많은 아웃소싱 인력을 고용했습니다. 즉, 데이터 라벨링이 더 공식적인 이름입니다. "데이터 주석자" "교사" 또는 "AI 트레이너".
라벨링이란 AI 모델이 데이터 세트의 특정 항목을 더 잘 식별하고 사용자 요청에 응답할 수 있도록 AI가 분석할 데이터 샘플에 다양한 레이블(음성/사진/텍스트 등)을 붙이는 것을 의미합니다. 더 빠르게.
AI 모델 훈련의 가장 기본적인 작업입니다.
하지만 이 작업은 확실히 반복적인 작업이 많이 포함되어 있습니다. 운영자는 매일 데이터 샘플의 유형을 식별한 다음 다른 라벨을 선택하면 됩니다.
CNBC와 인터뷰한 데이터 주석가 Alexej Savreux는 다음과 같이 말했습니다.
우리는 노동자이지만 우리가 없었다면 인공지능 언어 시스템은 없었을 것입니다.
원하는 모든 신경망을 설계할 수 있고 원하는 모든 연구원을 참여시킬 수 있습니다. 그러나 태그가 없으면 ChatGPT가 없습니다. 너는 아무것도 없어.
더 중요한 것은 그런 직업에 대한 급여는 시간당 $15입니다. 이는 미국 모든 주의 최저 임금보다 높지만 그다지 높지는 않습니다(Savreux가 위치한 캔자스 시티의 최저 임금은 $7.25입니다). .
현재 국내 AI 관련 기업에서도 해당 직무를 채용하고 있습니다.
기술 매체 '위플래쉬'는 지난 3월 기사에서 AI 업계의 높은 연봉에 비해 데이터 주석자의 연봉이 높지 않다고 지적했습니다.
인공지능, 인공지능을 중심으로"사진 한 장의 비용은 9센트인데 하루에 100장을 만들 수 있어요." 릴리는 모두 자격을 갖추면 하루에 90위안을 벌 수 있다고 했어요.
“레이블마다 가격이 다릅니다.” He Wenxin은 당시 급여가 약 3,000이었다고 말했습니다. 기본 데이터 주석자의 월급은 대부분 2,000~4,000위안 사이입니다. 그러나 주석의 속도와 품질로 인해 "면접에서 약속한 급여를 받기가 어렵습니다."
일부 채용 사이트에서 Whips는 '데이터 주석'을 검색하고 급여 범위를 2,000~8,000위안 사이로 설정했습니다. 소수 언어, 고정밀 도면 등과 같은 일부 특수 주석에는 더 높은 급여가 적용됩니다.
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반복적인 업무를 아웃소싱하는 것은 인공지능 산업만의 현상이 아닙니다.
CNBC는 실리콘 밸리가 컴퓨터 제국을 건설하기 위해 항상 수천 명의 저숙련, 저임금 아웃소싱 근로자의 노동에 의존해 왔지만 이들 근로자는 항상 "열등한" 위치에 있었다고 지적했습니다.:
이러한 직업은 불안정하고 주문형입니다. 사람들은 서면 계약을 통해 회사에 직접 고용되거나 임시 업무 또는 아웃소싱을 전문으로 하는 제3자 공급업체를 통해 고용됩니다.
건강 보험과 같은 혜택은 희박하거나 존재하지 않습니다. 이는 기술 회사의 비용이 저렴하다는 것을 의미하며, 작업은 익명으로 처리되는 경우가 많으며 모든 크레딧은 기술 스타트업 임원 및 연구원에게 돌아갑니다.
이제 인공지능 업계도 이 게임의 법칙을 따르고 있습니다. 인공지능의 급속한 발전으로 인해 점점 더 많은 데이터 주석자가 고용되고 있지만 이러한 기본 노동은 점점 더 많이 무시되고 있습니다.
비영리단체 'AI 파트너십(PAI)에서 AI, 노동, 경제' 프로젝트 리더 소남 진달은 이렇게 말했습니다.
인공지능에 관한 많은 토론을 환영합니다.물론, 데이터 주석자와 같은 아웃소싱 위치가 점점 더 많은 조직에서 보임에 따라 이는 거대 기술 기업에 "문제"를 야기하기도 했습니다.
그러나 우리는 이야기의 중요한 부분을 놓치고 있습니다. 이는 여전히 막대한 인력에 크게 의존하고 있다는 것입니다.
소용돌이 속의 거대 기술 기업
올해 초 Time 매거진은 OpenAI가 증오심 표현이나 성적으로 학대적인 언어가 포함된 텍스트를 표시하기 위해 저임금 케냐의 아웃소싱 인력에 의존하여 모델이 스스로 "유해한" 콘텐츠를 더 잘 식별할 수 있도록 하고 있다고 보도했습니다.
케냐 나이로비에서는 페이스북, 틱톡, ChatGPT용 AI 분야에 종사한 150여 명이 낮은 임금과 업무에 따른 정신적 부담을 이유로 노동조합 결성에 투표했습니다.
또 다른 언론 매체인 Semafor는 올해 1월에
OpenAI가 동유럽 및 라틴 아메리카와 같은 지역에서 약 1,000명의 원격 아웃소싱 직원을 고용하여 임금이 시간당 2달러에 불과한 컴퓨터 엔지니어링 작업에 대한 데이터 레이블을 지정하거나 회사 소프트웨어를 교육한다고 보도했습니다.
이와 대조되는 또 다른 데이터는올해 1월 기준 OpenAI의 직원 수는 약 375명입니다.
그리고 회사 대변인은 직원을 아웃소싱하기 위해 인공지능을 사용하는 것에 대한 질문에 아무도 답할 수 없다고 말했습니다.PAI는 2021년 보고서에서 소위 '데이터 채우기 작업'에 대한 수요가 급증하고 있다고 경고했으며, 이 조직은 업계에 공정한 보상 및 기타 개선된 관행을 약속하고 작년에 기업이 자발적 지침을 따르도록 하는 지침을 게시할 것을 권고했습니다.
CNBC는 Google의 AI 자회사 DeepMind가 지금까지 이러한 지침 준수를 공개적으로 약속한 유일한 기술 회사라고 지적했습니다.
진달이 말했습니다:
많은 사람들이 이것이 중요한 것임을 깨달았습니다. 이제 과제는 기업이 이를 수행하도록 하는 것입니다.
이것은 인공지능이 만들어낸 새로운 직업이며, 우리는 이 직업을 수행하는 근로자가 이러한 발전을 가능하게 하는 데 기여한 공로를 인정받고 존중받는 고품질 직업으로 만들 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
위 내용은 AI 피라미드의 밑바닥: 시간당 15달러를 버는 '데이터 주석자'의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

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