Hepimiz yapay zekanın özgür veri çalışanlarıyız
Chandhiramowuli bana, Hindistan’daki bir veri anlatıcısının soda şişelerinin resimlerini ayırt etmek ve Dr. Pepper’a benzeyenleri seçmek zorunda kaldığı bir vakayı anlatıyor. Ancak Dr. Pepper, Hindistan’da satılan bir ürün değildir ve bunu çözme sorumluluğu veri ekleyicisindeydi.
Chandhiramowuli, beklentinin, açıklama yapanların şirket için önemli olan değerleri anlaması olduğunu söylüyor. “Onlar için kesinlikle anlamsız olan bu çok uzak şeyleri öğrenmekle kalmıyorlar, aynı zamanda yalnızca diğer bağlamların ne olduğunu değil, aynı zamanda inşa ettikleri sistemin önceliklerinin de ne olduğunu çözüyorlar” diyor.
Aslında hepimiz farkında olsak da olmasak da büyük teknoloji şirketlerinin veri emekçisiyiz. FAccT’de sunulan yeni bir makalede California Üniversitesi, Berkeley, Kaliforniya Üniversitesi, Davis, Minnesota Üniversitesi ve Northwestern Üniversitesi’ndeki araştırmacıları tartışıyor.
Metin ve görüntü AI modelleri, internetten kazınmış devasa veri kümeleri kullanılarak eğitilir. Bu, kişisel verilerimizi ve sanatçıların telif hakkıyla korunan eserlerini içerir ve oluşturduğumuz bu veriler artık bir şirkete para kazandırmak için oluşturulmuş bir yapay zeka modelinin sonsuza kadar bir parçasıdır. Fotoğraflarımızı halka açık sitelere yükleyerek, Reddit’te yorumları oylayarak, reCAPTCHA’da resimleri etiketleyerek veya çevrimiçi aramalar yaparak farkında olmadan ücretsiz olarak emeğimize katkıda bulunuyoruz.
Şu anda, güç dengesizliği büyük ölçüde dünyanın en büyük teknoloji şirketlerinden bazılarının lehine çarpık.
Bunu değiştirmek için veri devrimi ve düzenlemesinden başka bir şeye ihtiyacımız yok. Araştırmacılar, insanların çevrimiçi varlıklarının kontrolünü geri almalarının bir yolunun, verilerin nasıl kullanıldığı konusunda şeffaflığı savunmak ve insanlara geri bildirimde bulunma ve verilerinin kullanımından elde edilen gelirleri paylaşma hakkı vermenin yollarını bulmak olduğunu savunuyorlar.
Bu veri emeği, modern yapay zekanın bel kemiğini oluştursa da, veri çalışması dünya çapında kronik olarak yeterince takdir edilmemekte ve görünmez olmaya devam etmekte ve ek açıklama yapanlar için ücretler düşük kalmaktadır.
Chandhiramowuli, “Veri çalışmasına katkısının ne olduğuna dair kesinlikle bir kabul yok” diyor.