22 декабря 2023 года
Впечатляющие возможности ИИ привлекли внимание всего мира, заставив многих — с волнением или тревогой — представлять себе, какое будущее принесет этот «искусственный интеллект». Однако, как и в случае с любой технологией способной привести к преобразованиям, влияние ИИ на мир в конечном счете будет зависеть от решений, принимаемых людьми. Действуя или бездействуя, именно люди, а не машины, будут определять, как будет выглядеть завтрашнее общество. В отношении экономических последствий применения ИИ особое беспокойство вызывает то, каким образом он может быть использован для дезорганизации рынков труда, ликвидации рабочих мест и увеличения неравенства. Современные тенденции в области автоматизации делают такие результаты тревожно вероятными, однако они не являются неизбежными.
В этот критический момент у нас есть уникальная возможность выбрать другой путь, направив траекторию развития ИИ таким образом, чтобы обеспечить расширение прав и возможностей работников. Особое значение имеет тема, которой уделяется мало общественного внимания: выбор, который мы делаем в отношении разработки ИИ. Решения, принимаемые в процессе разработки, отражают ценности общества и, в свою очередь, формируют ценности, закладываемые в итоговые модели ИИ. Таким образом, данный процесс представляет собой ключевой момент в создании ИИ, который принесет пользу всем, включая работников.
Как это ни парадоксально, в представляемых как сенсации рассказах о разработке технологий, в которые заложена возможность построения логических рассуждений аналогичных с тем, как это делает человек, иногда не упоминается тот факт, что человеческий интеллект и разум играют центральную роль в обучении, создании и обеспечении функционирования полезных моделей ИИ. Системы такого рода призваны имитировать наше поведение и принятие решений, однако ИИ способен подражать человеку только потому, что модель учится у людей. Это происходит во время разработки модели ИИ, когда человеческие суждения, мнения и действия фиксируются в виде данных. Хотя интернет генерирует огромное количество данных, связанных с деятельностью человека и его взаимодействием с другими людьми, эти данные не классифицированы и не структурированы таким образом, чтобы их можно было использовать для обучения моделей ИИ. В целях устранения этого пробела для категоризации, маркировки, аннотирования, обогащения и проверки массивов данных, на основе которых строятся модели ИИ, в разных регионах мира привлекаются миллионы людей, известных как «специалисты по обогащению данных».
Индустрия ИИ должна сместить акцент с «получения доступа к данным» на создание массивов данных, что требует трудозатрат.
Специалисты по обогащению данных выполняют широкий спектр действий, таких как маркировка радиологических снимков в целях создания моделей ИИ, служащих для выявления рака; маркировка токсичных и неуместных сообщений в сети для написания алгоритмов модерации контента или уменьшения негативного воздействия результатов работы больших языковых моделей; маркировка видеороликов, снятых в ситуациях, когда за рулем сидит человек, в целях обучения систем автоматического вождения; редактирование результатов работы больших языковых моделей для повышения удобства их использования; и многое другое. В результате этих масштабных коллективных усилий глобального характера по обучению ИИ создаются модели, представляющие коллективный человеческий интеллект всех лиц, высказавших свои суждения в форме данных. Для пользователей истинная ценность ИИ заключается в доступе к этому огромному хранилищу человеческих знаний, которое можно использовать для принятия решений и устранения проблем.
Несмотря на вышеизложенное, подход к таким работникам и оплата их труда не соответствуют их центральной роли в обеспечении высококачественных моделей ИИ. Вместо признания и акцентирования внимания на ключевом значении человеческого интеллекта для развития ИИ, поразившего наше воображение, имеет место ситуация, в которой работа по обогащению данных по-прежнему недооценивается, не оплачивается надлежащим образом и не пользуется должным уважением. В соответствии с более широкими тенденциями привлечения внешних специалистов значительная часть этой работы выполняется в странах глобального Юга с низким уровнем дохода, где можно платить более низкую заработную плату. Помимо низкой зарплаты и неопределенности в оплате труда специалисты по обогащению данных сталкиваются с отсутствием льгот, психологическим ущербом от просмотра токсичного контента, отсутствием возможности оспорить условия их найма, непредсказуемостью потоков работы, высокими операционными затратами на оборудование и иное материально-техническое обеспечение для выполнения их работы и общей нестабильностью. Очевидно, что неблагоприятные условия, в которых находятся эти работники, согласуются с более общими негативными историческими и экономическими тенденциями, но не являются неотъемлемыми характеристиками самой работы и могут быть изменены.
Трудности с улучшением условий для специалистов по анализу и обработке данных отчасти связаны с необходимостью добиться более широкого признания того, что работа с данными — это действительно труд. Многие из первых результатов в сфере ИИ были достигнуты благодаря получению и использованию данных, генерируемых обычными действиями пользователей в интернете. Параллельно с попытками этой отрасли разработать более качественные модели ИИ, ориентированные на логическое мышление и творчество, подобные мышлению и творчеству человека, мы наблюдаем и будем наблюдать рост спроса на массивы данных более высокого качества. Индустрия ИИ должна сместить акцент с «получения доступа к данным» на создание массивов данных, что требует трудозатрат. В целях создания более специализированных моделей ИИ к работе привлекается все больше художников, писателей и людей, обладающих специальными знаниями. С разработкой и широким распространением этих более совершенных моделей перед нами открываются захватывающие возможности доступа, изучения и использования чужого опыта, накопленного ИИ.
Поскольку человеческий вклад стимулирует рост индустрии ИИ, мы должны адаптировать наше понимание того, что является работой в экономике ИИ, как различные виды труда создают стоимость и как они должны оцениваться. Если мы сформируем экосистему ИИ, надлежащим образом оценивающую этот человеческий вклад, у нас появится возможность построить более справедливую экономику, в которой больше людей смогут воспользоваться достижениями в сфере ИИ. Хотя ИИ, безусловно, обладает потенциалом для трансформации глобальной экономики, в наших силах спроектировать такую экономику, в которой развитие ИИ будет в большей степени отвечать интересам общества.
В целях создания механизмов, позволяющих переосмыслить экономику ИИ и управлять развитием ИИ таким образом, чтобы оно обеспечивало достижение положительных результатов для людей и планеты, мы должны усилить контроль над разработкой ИИ и проводить соответствующие мероприятия. В настоящее время специалистам по обогащению данных уделяется мало внимания. Признание того, что разработка ИИ требует огромного человеческого труда, могло бы отодвинуть на задний план более захватывающие рассказы о создании машин, способных мыслить как человек. Больший акцент делается на результатах внедрения ИИ, а не на более рутинном целевом анализе нашего подхода к его разработке. Такое внимание к внедрению ИИ может усиливать тенденцию, в соответствии с которой мы не замечаем людей, стоящих за обогащением данных. В результате такого упущения глобальная цепочка поставок данных становится бессистемной, рванной и непрозрачной, создавая условия, в которых специалисты по обогащению данных воспринимаются как нечто само собой разумеющееся. Даже критические дискуссии о смягчении возможных негативных социально-экономических последствий применения ИИ не затрагивают вопросы, связанные с созданием инструментов ИИ.
Для формирования более справедливой экономики и общества вокруг ИИ политикам, активистам гражданского общества, журналистам, отраслевым специалистам-практикам и другим ключевым заинтересованным сторонам следует сосредоточиться на мерах, ориентированных на процесс развития и помогающих обеспечить справедливое распределение благ, получаемых от этой технологии. Признавая производственный потенциал ИИ для обеспечения экономических выгод, правительства и промышленность также должны предпринимать усилия для того, чтобы не усугублять неравенство в экономике ИИ.
При изучении процесса формирования ИИ становится очевидно, что основой этой технологии являются специалисты по обогащению данных и другие разработчики, вносящие в него свой интеллектуальный вклад. На уровне общества мы должны создать экономическую систему, которая будет должным образом оценивать этот вклад, с тем чтобы лица, помогающие обеспечить экономические выгоды от использования ИИ, также получали эти выгоды. Кроме того, сосредоточение внимания на процессе разработки может помочь нам лучше понять условия, в которых люди вносят свой вклад в массивы данных ИИ, и получить более точное представление об информации, обеспечивающей работу указанных инструментов. Это важно не только для того, чтобы гарантировать защиту соответствующих работников, но и для того, чтобы создаваемые модели ИИ были достаточно безопасными и надежными для использования людьми в реальном мире. Такой подход позволит нам более целенаправленно думать о том, каким образом мы закладываем ценности, убеждения и наше коллективное понимание мира в модели ИИ, которые будут использоваться на повседневной основе.
«Хроника ООН» не является официальным документом. Для нас большая честь публиковать статьи высокопоставленных лиц Организации Объединённых Наций, а также видных государственных и общественных деятелей со всего мира. Выраженные в статьях взгляды и мнения принадлежат авторам и могут не совпадать с официальной позицией Организации Объединённых Наций. Подобным образом указанные в статьях, картах и приложениях границы, географические названия и обозначения могут отличаться от официально признанных Организацией.
