Резюме основного содержания в простом языке
В этой статье говорится о том, что Amazon закрыла свою легендарную платформу для ручной маркировки данных MTurk, которая существовала в течение 21 года. MTurk считалась своего рода «основополагающей инфраструктурой» в индустрии ИИ: на пике своей активности у нее было более 500 тысяч зарегистрированных пользователей по всему миру. Платформа делила сложные задачи на мелкие порции работы, которые можно было выполнить за несколько центов. Благодаря ей Ли Фэйфэй смогла за два года обработать 14 миллионов изображений для обучения системы ImageNet (что на обычных условиях заняло бы 19 лет). MTurk поддерживала развитие практически всех ранних технологий ИИ, включая первую версию ChatGPT, и способствовала появлению концепции «экономики фрилансеров».
Однако в конечном итоге платформа прекратила свою деятельность из-за отсутствия контроля качества выполнения работ и неспособности соответствовать требованиям качественных данных, предъявляемым крупными моделями ИИ. Даже возникли абсурдные ситуации, когда фрилансеры использовали мощные ИИ-модели для сдачи работ некачественно. Закрытие MTurk не означает упадок индустрии маркировки данных — наоборот, это признак ее полного обновления: количество простых задач, которые могут выполнять все, сократилось, в то время как цена услуг квалифицированных специалистов резко выросла. Индустрия перешла от «тяжелого труда за низкую зарплату» к «высококлассным услугам, основанным на профессиональных знаниях».
---
Подробное разъяснение по пунктам
1. Закрытая платформа MTurk была на самом деле «невидимым учителем» для всей индустрии ИИ
Многие не знают, что современные ИИ-системы, способные общаться и рисовать, в своем начале были настолько примитивными, что не могли даже отличить кошку от собаки. В 2005 году Amazon создала MTurk с простой целью: необходимо было классифицировать и проверить миллионы товаров на своем электронном рынке, но существующие алгоритмы не справлялись с этой задачей. Безос придумал решение: задачи были разделены на мелкие части, которые можно было выполнить за несколько секунд (например, присвоить товару категорию, обвести персонажа на изображении или преобразовать 10 секунд голосового сообщения в текст). За каждую такую работу платили несколько центов, и фрилансеры со всего мира соревновались за возможность ее выполнения. В итоге MTurk стала основой для создания таких инструментов, как ImageNet для компьютерного зрения, систем распознавания речи, автономного вождения и даже ChatGPT. Термин «экономика фрилансеров» был введен учеными после изучения механизмов работы платформы.
2. Успех MTurk был связан с использованием фрилансеров, но и ее падение тоже было вызвано тем же подходом
Основным преимуществом MTurk было отсутствие строгого контроля: не требовалось подписывать трудовые контракты, не нужно было платить страховку и проводить обучение сотрудников; любой, у кого был компьютер, мог принимать заказы. Однако это превратилось в недостаток: платформа не проверяла квалификацию фрилансеров, и они часто получали низкую оплату за некачественную работу. Самой ироничной ситуацией стало то, что перед закрытием платформы 30–50% пользователей начали использовать мощные ИИ-модели для выполнения задач. Изначально MTurk предназначалась для того, чтобы люди имитировали работу машин, но в итоге люди использовали машины для обмана.
3. Разные судьбы компаний, работающих в этой сфере
Закрытие MTurk не означает упадок индустрии маркировки данных — наоборот, это сигнал ее обновления. Компании, которые правильно выбрали направление развития, добились значительного успеха: например, американская Scale AI перешла от обычной маркировки к профессиональным услугам и созданию синтетических данных; компания Mercor, основанная троими молодыми людьми, за три года увеличила свою оценку в 20 миллиардов долларов, используя профессиональные знания для обслуживания крупных ИИ-моделей. Компания Appen, когда-то считавшаяся аналогом MTurk, потеряла 99% своей стоимости после прекращения сотрудничества с Google.
4. Маркировка данных больше не является дешевым трудом
В Китае ситуация в этой индустрии меняется быстрее, чем многие думают. Раньше для выполнения задач требовались специалисты со средним или высшим образованием, а теперь компании ищут профессионалов с высокими квалификационными требованиями. Государство установило цели для роста индустрии маркировки данных (среднегодовой темп роста — более 20% к 2027 году); основной подход заключается в использовании сначала ИИ для предварительной обработки данных, а затем проверки качества работы специалистами.
5. Индустрия ИИ развивается, но люди, работавшие на платформах вроде MTurk, остались без работы
Имя MTurk напоминает знаменитый обман XVIII века: тогда был создан «автоматический шахматист», который обманывал людей на протяжении десятилетий; на самом деле за машиной стоял человек. Теперь ситуация повторилась: миллионы людей трудились над данными для ИИ, но ИИ сами смогли выполнить эти задачи, и им больше не нужны люди для их обработки. Это означает, что в будущем людям предстоит заниматься более сложными задачами, требующими профессиональных знаний и здравого смысла.