[1] 「人工知能の背後にある人工の力: 1,000 万人以上がデータのラベル付けに携わっている」Science and Technology Daily
[2] 「黄土高原では、大学に通っていない女性たちがAIに餌を与えている」南風荘
[3] 「中国の郡職員の人工知能トレーニング」、Blue Word プロジェクト
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AI の失業不安の背後にある: 1,000 万人以上が新たな仕事を見つけました。
出典: 華尚桃月
アメリカ・ハリウッド、AI侵略に抗議して16万人が集団ストライキを発表…
しかし同時に、何千マイルも離れた黄土高原では、大学に通っていなかった多くの女性がAIのおかげで仕事を見つけ、人生を変えました。
彼らは AI に餌を与えています
陝西省青尖市は黄土高原にあります。
以前は、ここの唯一の名物は赤いナツメヤシでした。しかし、近年、気候変動によりナツメの生産量が減少し、多くの若者が故郷を離れ、他の場所で生計を立てています。
30歳の曹槍は珍しい逆行者の一人だ。
2019年、家族の異動により、彼女は西安から故郷の青建に戻った。しかし、小さな県では仕事を見つけるのが難しく、曹槍さんは1年以上自宅にいてとても不安です。
2020年まで、Qingjian Aidouという会社が彼女の運命を変えました。
雑誌「南風荘」の記者はインタビューを通じて曹耶利の話を記録した。
Qingjian Idol では、Cao Yali が国家的な AI データラベラーになりました。 **
彼女と同僚の毎日の仕事は、図枠を通してテキスト、画像、ビデオなどにマークを付け、ラベルを付け、並べ替え、間違いを見つけることです。
AIに大量のデータを与えるのは彼らの努力のおかげで、AIモデルはどんどん賢くなっています。
この仕事は簡単ではありませんが、毎日平均 30,000 枚の写真が閲覧されます。しかし、曹槍は、黄土と向き合い、空に背を向ける人生に別れを告げることを考えると、まだとても興奮していました。
「ネズミはまったくお金だ。」
曹雅利氏と比べて、34歳の王輝氏がこの仕事を選んだのは、フルタイムの母親であることにうんざりしていたからだ。
3年前、彼女はまだフルタイムの母親で、子供たちに専念していました。このような生活も悪くはないのですが、いつも何かが足りないような気がします。
王輝は偶然、モーメンツで清建アイドルの募集広告を見て感動した。
「データラベラーは何をする人ですか？聞いたこともありません。」 長年家にいた Wang Hui にとって、そのような流行の仕事どころか、まだ外に出て仕事ができるかどうかは疑問符です。
しかし、トレーニングと彼女自身の努力の後、彼女はすぐに仕事を始めました。
「人生を変えるのは難しいと思っていましたが、今はチャンスを掴めば将来にたくさんの可能性があることが分かりました。」
曹雅利と王輝だけでなく、陝西省の清建も同様です。
近年、AIの爆発的な発展に伴い、データラベラーの需要が急増しています。山西省、貴州省…この新しい職業は国内の多くの地域でも追加され、多くの実践者がいます。
主要なインターネット企業の中で、バイトダンスだけでも済南、天津、武漢に 40,000 人ものデータラベラーを抱えています。
国内最大手の Testin クラウド測定や前述の Qingjian Idol などのサードパーティ データ ラベリング サービス会社を追加すると、実践者の総数はさらに驚くべきものになります。
「科学技術日報」の報道によると、北京だけでもデータラベリングに携わる企業は100社以上あり、全国でこの作業に従事する人は1000万人以上になる可能性がある。 **
AI は多くの人々の運命を変えただけでなく、中西部の経済情勢も変えました。
陝西省清健は有名な古い革命基地地域です。
しかし、地理的環境の制約もあり、ここの経済は決して理想的とは言えず、この間、私は養豚、果樹の植樹、畜産業など多くの産業に挑戦してきました。
「地方で考えられることはすべて私たちの郡でも行われており、そのほとんどすべてが失敗しています。」
対照的に、AI データ アノテーションは、ここで足場を築くことに成功した稀な業界となっています。現在、清建愛同は**地域最大の雇用企業となっています。 **
重慶市奉街は、「朝廷が色とりどりの雲の中で白帝に服従し、千マイルの川と墓が一日で戻った」白帝城の場所であり、李白、杜甫、白居易、蘇軾、蘇軾など数千人の詩人が住んだり役人を務めたり、数万編の詩を残した三峡への玄関口でもある。
ここには絵のような雄大さと美しい山と川がありますが、近代的な産業企業が長期にわたって不在であり、長年にわたって貧しい県の帽子をかぶっています。
工場が少ない土地で、百度や京東など波の頂点に立つ企業を導入することは昔なら考えられなかった。しかし、新しい県党委員会と県政府の指導者たちは、鋭い洞察力、大胆な想像力、そして慎重な検証をもって、デジタル経済の波の中に居場所を見つけることを決意し、百度、京東コム、網易などのデジタル企業を先導し、情報産業とデジタル経済時代に統合した。
その中で、百度スマートクラウドデータ産業基地も宝馬がデータラベラーになるストーリーを演出しており、わずか1年で従業員500人を超える規模に成長し、地元雇用の新たな成長極となっている。
AI の背後には多くの手作業が存在します
人工知能は、多くの人々の潜在意識の中で、知能が人工知能と大量の失業者に取って代わることを意味します。
しかし、あまり知られていないのは、AI が多数の縁の下の力持ちに餌を与えることから切り離せないものであり、AI がデータのタグ付け者であるということです。 **
なぜ AI にはデータフィードが必要なのでしょうか?これは機械学習と人間の違いに触れます。
私たちは、人々が 1 つの事例から他のことを推測する能力を持っていることを知っています。たとえば、私たちは猫を見ると、それが猫であること、あるいはそれが何の種類の猫であるかを認識することができます。
しかし、この機械は異なり、他の機械から推論を引き出し、大量のデータを通じて猫を認識する方法を学習する必要があります。
では、誰が AI データを供給するのでしょうか?答えはデータラベラーです。実際、供給されるデータの品質が高ければ高いほど、AI はより強力になります。
したがって、業界では、「知能は人工知能と同じくらい強力である」という格言があります。 **
人工知能がまだ初期段階にあった 2005 年、業界リーダーの朱春松氏は米国から故郷の湖北省鄂州市に急いで戻り、そこで連花山研究所を設立しました。
当時、世界最古のビッグデータラベル付けチームが存在したと言われています。
しかし当時、データ品質は広く注目されておらず、人工知能はアルゴリズムとモデルの道に沿ってゆっくりと発展し続けました。 2012 年までは、AlexNet と呼ばれる AI モデルが ImageNet チャレンジの大ヒット商品となりました。
ImageNet は、1,400 万件のラベル付き画像を含む大規模なデータベースです。
有名な中国のコンピューター科学者フェイフェイ・リー氏は、データベース プロジェクトの発案者の 1 人です。それ以前は、業界における一般的な研究の方向性はモデルとアルゴリズムでした。
Li Feifei は、データ品質から始める別のアプローチを採用しました。
現在、ImageNet はすでに世界最大の画像認識データベースであり、2012 年に人工知能の新たな波を生み出しました。
このデータベースの背後には、160 か国以上から集まった約 50,000 人のデータラベル作成者がおり、これらすべての写真にラベルを付けるのに 3 年かかりました。
これらの注釈付き画像がなければ、AI の歴史的な飛躍は不可能でした。
データのラベル付けはどのくらい重要ですか?おそらくそれは、業界で広まっている話で説明できるでしょう。
数年前、米国で、あるブランドの自動運転車が大型トラックの下敷きとなり、自動車事故という悲劇を引き起こした。
事故の調査により、車のカメラ システムが白いトラックを白雲と誤認したことが判明しました。その理由は、** データのラベル付けが適切に行われていなかったことです。 **
「私たちは AI の目のようなものです。AI を使って世界を見て、世界を理解し、急速に成長します。」 ある実践者は、データ ラベリングの重要性をこのように説明しました。
毎日箱を描き、人工知能に人間の世界を理解するよう教えているのは、何千人ものデータラベル作成者です。
ただし、データのラベル付けを実際に普及させたのは ChatGPT です。
2019 年、OpenAI の創設者であるサム アルトマンは、Microsoft に大胆なアイデアを提案しました。** 人間とコンピューターの対話方法を永遠に変える AI システムを構築します。 **
これが今世界中で普及しているChatGPTです。
ChatGPT を構築するには、OpenAI はコンピューティング能力を購入するために Microsoft から多額の投資を必要とするだけでなく、次の問題を解決する必要もあります。
**大きなモデルに、暴力、憎しみ、その他の攻撃的な言論を認識できるようにさせます。 **
このプロセスでは、攻撃的な発言にラベルを付けるために多くの人手が必要です。その結果、OpenAI は提携先としてアウトソーシング会社である Sama を見つけました。
データは OpenAI によって提供され、サマはデータにラベルを付けるためにアフリカのケニアで人材を雇用します。
サマ氏の行動は搾取工場として多くのメディアから批判されているが、データのラベル付けは地元に多くの雇用機会をもたらした。
今日、人工知能の爆発的な普及を背景に、**Sama は Google、Microsoft、OpenAI を含む世界中の多くの AI 巨人の秘密兵器となっています。 **
このプロセスは世界規模でもあり、多数の新しい雇用を生み出しています。
ラッダイトにならないでください
人類の歴史において、ほぼすべての技術革命には失業に対する人々の不安が伴いました。
19世紀、イギリスの工場で機械が広く使われるようになると、熟練した労働者が大量に解雇を余儀なくされました。その中でルードという男が激怒し、作業員を率いて機械を破壊した。
これらの人々は後に嘲笑の対象となり、経済学者たちは彼らに「ラッダイト」というあだ名を付けました。
フランス人のバスティアは容赦なく嘲笑した。
「新しいテクノロジーが雇用を破壊するとあなたは言いますが、ではテクノロジーの退化によって富は増えるのでしょうか?」
修辞的な質問の後、バスティア氏は例を挙げた。新しい大斧が使いやすいと感じたら、すべての大斧を小斧に置き換えるだけで、1日で伐採できる木が3日で伐採できるようになります。
これにより、より多くの雇用が創出され、より多くのロガーがサポートされるでしょうか?
バスティアの挑発はラッダイトにとって致命的な打撃となった。
その後、人類社会の発展は、共産主義者ラッダイトの不安が実際には根拠のないものであることをさらに証明しました。 **
機械の普及によって人間の雇用がなくなったわけではなく、むしろ技術の進歩によって人間の分業が細分化され、生産効率がますます高くなり、より多くの労働力が必要とされるようになりました。
最近の例では、インターネットの電子商取引が実店舗を圧倒していると多くの人が不満を抱いています。
しかし同時に、宅配便、持ち帰り係、オンラインカーの運転手、プログラマーなど、以前は想像もできなかった多くの新しい仕事も生まれました。
実際、今日の中国では、宅配業者や食品配達員などの新しい雇用形態に就いている労働者が 8,400 万人もいます。
AIも例外ではありません。
一部の伝統的な仕事が奪われている一方で、多数の新しい仕事も生み出されています。データラベル作成者は氷山の一角にすぎません。
将来的には、人工知能が生み出す新たな雇用の場として、画像認識、アルゴリズム研究、ディープラーニングなどの職種への大きな需要が社会で生まれることは必至です。
これには、AIのせいで完全に再編される数千の業界は含まれていない。
これに関して、ゴールドマン・サックス・グループは「AIが経済成長に与える潜在的な巨大な影響」という調査報告書を発表した。このレポートの中で、ゴールドマン・サックスは自らの立場と見解を表明しました。
**歴史的な経験から判断すると、AI に取って代わられる仕事は、AI が生み出す新しい仕事によって相殺されるでしょう。 **
たとえば、ハリウッドの俳優、脚本家、写真家はじっと座っていられません。
16万人が集団ストライキを宣言したが、これはハリウッド史上でも異例であり、映画史に刻まれることになるだろう。
しかし、ストライキでは人類のAI時代への突入を止めることはできません。この点に関して、正しいアプローチは、ラッダイトのようにマシンを粉砕するのではなく、次のことです。
**新しい時代に適応するために、率先して自分を変えましょう！ **
参考資料：
[1] 「人工知能の背後にある人工の力: 1,000 万人以上がデータのラベル付けに携わっている」Science and Technology Daily
[2] 「黄土高原では、大学に通っていない女性たちがAIに餌を与えている」南風荘
[3] 「中国の郡職員の人工知能トレーニング」、Blue Word プロジェクト