Дешёвая разметка данных в Кении стала секретом роста китайских ИИ-моделей
В Кении формируется новый сегмент глобальной индустрии искусственного интеллекта, о котором почти ничего не известно широкой аудитории. Китайские компании, наращивающие мощности своих ИИ-моделей, нанимают местных студентов и выпускников для разметки больших объёмов данных. Работа даёт доход в несколько долларов в день и организована через короткие проекты, посредников и рабочие группы в мессенджерах — без контрактов и понятных каналов связи с заказчиками.
По данным Rest of World, независимого медиа ресурса, расширение китайских подрядчиков происходит негласно. В отличие от американских компаний, сотрудничающих с крупными аутсорсерами, китайские структуры действуют через многослойную сеть временных команд. Работники видят только задания на закрытых платформах и сообщения координаторов в WhatsApp. Заказчиков они не знают, и у них нет формальной защиты в случае споров.
Рабочий процесс напоминает конвейер: участники групп ежедневно просматривают и классифицируют тысячи коротких видеороликов. Нагрузка распределяется внутри команд, а показатели производительности и точности контролируются в автоматических отчётах. Любая ошибка может снизить результат всей группы. Оплата зависит от соблюдения норм, а ставки, по словам координаторов, снижаются по мере расширения команд.
При всех недостатках, такая работа остаётся востребованной среди молодых кенийцев на фоне высокой безработицы. Страна давно стала центром глобального аутсорсинга благодаря уровню образования, распространённому английскому языку и удобному расположению между азиатскими и американскими часовыми поясами. Но те же факторы делают работников уязвимыми: отсутствие регулирования позволяет иностранным компаниям снижать издержки и быстро масштабировать проекты.
Эксперты указывают, что подобная схема стала частью экономической модели ИИ. Обучение крупных моделей требует огромных объёмов данных, а компании стремятся сдерживать расходы, чтобы оставаться конкурентоспособными. Дешёвая ручная разметка становится одним из способов удерживать стоимость разработки на приемлемом уровне. Китайские компании используют этот ресурс активно, выстраивая цепочки аутсорсинга вне публичного поля.
Местные профсоюзы отмечают, что такая организация труда не обеспечивает рабочих базовыми гарантиями — от своевременной оплаты до возможности оспорить результаты работы. Представители кенийских властей признают, что масштабы отрасли растут, а существующее трудовое законодательство почти не покрывает подобные схемы. Сейчас обсуждаются новые правила, которые должны определить ответственность работодателей и задать минимальные условия для проектов по разметке данных, но сроки их принятия остаются неясными.
Технологии ИИ стремительно развиваются, но значительная часть этой индустрии держится на самой обычной ручной работе — дешёвой, однообразной и почти незаметной. Для компаний это способ ускорять обучение моделей без больших затрат, а для исполнителей — редкая возможность заработать. Такая зависимость от недорогого человеческого труда остаётся важной частью сегодняшнего рынка ИИ, даже если со стороны кажется, что всё делает автоматизация.