Mặt tối của Scale AI, công ty gắn nhãn dữ liệu AI được định giá 19 nghìn tỷ won: nhà máy gắn nhãn dữ liệu ở châu Phi

• Để xây dựng các hệ thống AI, con người vẫn phải trực tiếp gắn nhãn cho dữ liệu. Những lao động thầm lặng làm công việc này được gọi là "người làm chú thích dữ liệu".

• Những người lao động này chủ yếu ở các nước đang phát triển và làm việc trên các nền tảng như Remotasks. Họ gắn nhãn cho đủ loại dữ liệu, từ hình ảnh cho xe tự lái đến cảm xúc trong các cuộc gọi dịch vụ khách hàng.

• Công việc này phần lớn được chia thành các mẩu rất nhỏ, nên người lao động thường không biết mục đích tổng thể của việc mình làm hoặc ai mới là bên thực sự thuê họ.

• Khi công nghệ AI phát triển, nhu cầu về các công việc chú thích dữ liệu chuyên môn cao và phức tạp hơn cũng tăng lên. Những việc này trả lương cao hơn cho những người có kiến thức chuyên môn.

• Các công ty như Surge AI tập trung vào công việc chú thích dữ liệu chất lượng cao hơn. Họ trả công cao hơn cho các việc như huấn luyện chatbot hay đánh giá đầu ra của AI.

• Ngành này đang đối mặt với các vấn đề như biến động nhu cầu, duy trì chất lượng dữ liệu và áp lực tự động hóa.

• Các vấn đề đạo đức đang được đặt ra về mức thù lao công bằng, cách đối xử với người lao động và triển vọng nghề nghiệp dài hạn của họ khi công nghệ AI tiếp tục phát triển.

• Điều trớ trêu là AI càng phát triển và càng giống con người thì trên thực tế lại càng cần nhiều sự trợ giúp của con người hơn.

• Có tranh luận về việc liệu công việc chú thích dữ liệu của con người cuối cùng sẽ biến mất hay vẫn tiếp tục là một phần quan trọng của quá trình phát triển AI.

• Trong tương lai, có thể sẽ xuất hiện một hình thức hợp tác mới, nơi con người làm việc cùng các trợ lý AI để giám sát và cải thiện các hệ thống AI.