Юристы, программисты, ученые, банкиры и многие другие профессии, привыкшие к стабильной высокооплачиваемой работе, с приходом ИИ оказались в затруднительном положении. Их начали освобождать тысячами по седьмому миру. Все только для того, чтобы заставить их работать усерднее и за меньшие деньги, обучая искусственный интеллект. ИИ создал гиг-экономику для «белых крмирцев».
Ненасытная потребность лабораторий по искусственному интеллекту в высококачественных данных формирует новую категорию гиг-работы (за этим названием прячут малооплачиваемый тяжелый труд) для высокообразованных специалистов. На фоне шаткой ситуации на рынке «белых воротничков» постепенно возникает новый тип гиг-экономики, который подпитывается растущим спросом на усовершенствованный искусственный интеллект.
Такие компании, как Mercor, Surge AI, Scale AI и Turing, позиционируют себя как своего рода Uber для специалистов, обучающих искусственному интеллекту. Они привлекают квалифицированных профессионалов-банкиров, юристов, инженеров и врачей – и в отдельных случаях платят им сотни долларов в час за помощь ИИ-лабораториям в повышении точности и улучшении логики узкоспециализированных моделей.
В течение долгого времени ведущие лаборатории искусственного интеллекта полагались на подрядчиков в Кении, на Филиппинах и в других странах для выполнения рутинной работы по маркировке и фильтрации данных , которая помогала структурировать модели. Однако для повышения эффективности в реальных профессиональных средах и для оправдания сотен миллиардов долларов инвестиций, поступающих с этой целью, AI-лаборатории теперь активно вкладываются в усложнение и углубление своих данных. Они оплачивают экспертную обратную связь от специалистов, разбирающихся в тонкостях таких областей, как финансы и право.
Mercor, среди клиентов которого OpenAI и Anthropic, рекламирует широкий спектр возможностей для потенциальных тренеров по искусственному интеллекту. Среди вакансий-опытные медицинские секретари, кинорежиссеры, частные детективы и другие специалисты. Оплата для контрактных ролей колеблется от 20 до 185 долларов в час, а для полной занятости может достигать 200 000 долларов в год. Surge AI, которая является конкурентной платформой, платит еще больше и предлагает до 1000 долларов в час за экспертизу от генеральных директоров стартапов и партнеров венчурных фондов. К этому процессу присоединяется даже Uber Technologies Inc., компания, начавшая современную гиг-экономику. Генеральный директор Дара Хосровшахи отметил в недавнем отчете, что некоторые задачи по обучению ИИ, размещенные на их платформе, требуют наличия степени доктора философии.
Работа такого типа может быть привлекательной для многих, особенно в условиях роста числа увольнений и вялой динамики найма. В то же время понятно, почему у части людей возникают сомнения перед тем, как согласиться. Если модели искусственного интеллекта станут настолько компетентными, как обучающие их специалисты, технология может автоматизировать большую часть традиционной занятости в форме W-2.
Частью недавно привлеченных модельных тренеров являются бывшие сотрудники известных компаний, таких как Goldman Sachs Group Inc. и McKinsey & Co. Другие же работают в этом новом «теневом» сегменте параллельно со своей основной работой. Это сопровождается отдельными рисками. Брендан фуди, 22-летний соучредитель и генеральный директор Mercor, сказал, что его компания предпринимает шаги по предотвращению передачи подрядчиками коммерческих секретов. Однако на конференции на прошлой неделе он признал, что, учитывая масштабы выполняемых работ, вполне возможно, что «определенные вещи случаются».
На данный момент Mercor уже выплачивает более 1,5 миллиона долларов в день специалистам, которых она предоставляет своим клиентам, в основном крупным ИИ-лабораториям. В то же время фуди ожидает, что со временем компании практически во всех отраслях захотят обучать собственных, закрытых искусственных агентов.
«Сейчас бизнес тратит 40 триллионов долларов в год на интеллектуальный труд, и все это – ради людей, которые выполняют в основном монотонные задачи с повторяющимися элементами», – отметил он на прошлой неделе в технологическом подкасте TBPN. »Но все это будет преобразовано в процесс обучения агентов, которые будут автоматизировать рабочие процессы».
Это может создать новый тип «маховика» на рынке труда. По мере совершенствования искусственного интеллекта компании смогут достигать большего с меньшим количеством сотрудников. Это, в свою очередь, может подтолкнуть еще больше специалистов, потерявших работу, к участию в обучении ИИ, что будет дополнительно усиливать модели и ускорять этот цикл – по крайней мере до того момента, когда модели превзойдут своих наставников.
Меньше найма, больше увольнений
Американские работодатели, которые объявляют масштабные сокращения в этом году, имеют для этого разные причины. Но совокупность этих, на первый взгляд, несвязанных решений постепенно превращается в предупреждающий сигнал для более широкого рынка труда США. Количество увольнений уже превышает любой полный год с 2020-го
За исключением шока на рынке труда, вызванного пандемическими локдаунами в 2020 году, количество сокращений только за первые девять месяцев 2025 года уже превысило итоговые годовые показатели для каждого года, начиная с 2009-го. «Существует значительное количество хорошо устоявшихся компаний, которые осуществляют довольно большие сокращения персонала», — отметил Дэн Норт, главный экономист Allianz Trade Americas, в комментарии для Bloomberg Businessweek. Невольно возникает предположение, что»это не случайность».
По материалам: Bloomberg
