企業価値19兆ウォンのAIデータラベリング企業Scale AIの裏側――アフリカのデータラベリング工場

• AIシステムを作るには、人が直接データにラベルを付ける必要があります。この仕事を担う隠れた労働者は「アノテーション作業者」と呼ばれます。

• こうした作業者は主に発展途上国にいて、Remotasksのようなプラットフォームで働いています。自動運転車向けの画像から、カスタマーサービス通話の感情まで、さまざまなものにラベルを付けます。

• この仕事は大半が小さな断片に分けられているため、作業者は自分の仕事の全体的な目的や実際の雇用主を知らないことが少なくありません。

• AI技術が進歩するにつれて、より専門的で複雑なアノテーション作業が必要になります。こうした仕事では、専門知識のある人により高い賃金が支払われます。

• Surge AIのような企業は、より高品質なアノテーション作業に注力しています。チャットボットの訓練やAI出力の評価といった仕事には、より高い賃金が支払われます。

• この業界は、需要の変動、データ品質の維持、自動化の圧力といった問題に直面しています。

• 公正な報酬、労働者の扱い、AI技術の発展に伴う作業者の長期的な職業展望などに関する倫理的な問題が提起されています。

• AIがさらに進歩し、人間らしく見えるほど、実際にはより多くの人間の助けが必要になるというのは皮肉です。

• 人間によるアノテーションが最終的に消えるのか、それともAI開発において引き続き重要な役割を果たすのかをめぐって議論があります。

• 将来は、人間がAIアシスタントとともに働きながら、AIシステムを監督し改善する新しい形の協業が生まれるかもしれません。