Yapay Zeka Eğitimi İşleri Nasıl Güvencesizleşti

Generatif yapay zeka ilerledikçe, arka planda büyüyen bir emek piyasası ortaya çıktı: Avukatlar, yazarlar, tasarımcılar ve bilim insanları, modelleri eğitmek üzere veri üretiyor ve değerlendiriyor. Mercor, Scale AI ve Surge AI gibi şirketler, yüz binlerce bağımsız yükleniciyi; istem, ideal yanıt, değerlendirme rubrikleri ve ses/görüntü kayıtları üretmek için işe alıyor.

Çalışanlar, başlangıçta iyi ödeme alsalar da işlerin süreksiz, şeffaflıktan uzak ve sıkı denetim altında olduğunu anlatıyor. Projeler müşteri taleplerine göre başlatılıyor veya durduruluyor; bu da çalışanların yeni görevleri beklemesine yol açıyor. Zaman takip yazılımları her hareketi kaydediyor, hedefler sıkılaşıyor ve ücretler düşebiliyor. Birçok kişi yetişmek için kayıt dışı çalıştığını ya da izleme araçlarını kapattığını söylüyor.

Birçoğu daha önce istikrarlı kariyerleri olan profesyoneller; şimdi kendi uzmanlıklarını makinelerin öğrenmesine yardım eden kısa süreli işlere başvuruyorlar. Bu işler, iyi bir yanıtı tanımlayan ayrıntılı rubriklerin yazılmasından, modelin izleyeceği ‘reasoning trace’ gibi düşünce adımlarının üretilmesine kadar genişliyor.

Bunun hukuki ve etik etkileri tartışılıyor. Bazı toplu davalar, çalışanların yanlış sınıflandırıldığı ve şirketlerin aşırı kontrol uyguladığı iddiaları taşıyor. Eleştiriler, bu düzenin işçileri sosyal güvenceden yoksun bırakan, dayanıksız bir iş gücü yaratabileceğini öne sürüyor; şirketler ise proje tabanlı doğanın dalgalanmayı gerektirdiğini savunuyor.

Çoğu çalışan için bedel duygusal: öngörülemez vardiyalar, sürekli gözetim ve emeğinin kendi mesleğini otomatikleştirmeye katkıda bulunduğunu bilmek. Birçok kişi, başlangıçtaki umut ve yüksek ücretlere rağmen, şimdi daha öngörülebilir ve korumalı ama daha düşük ücretli işler tercih edilebilir diyor.