Юристи, програмісти, вчені, банкіри та багато інших професій, які звикли до стабільної високооплачуваної роботи, з приходом ШІ опинилися в скруному становищі. Їх почали звільняти тисячами по сьому світу. Усе лише для того, щоб змусити їх працювати важче та за менші гроші, навчаючи штучний інтелект. ШІ створив гіг-економіку для “білих крмірців”.
Ненаситна потреба лабораторій зі штучного інтелекту у високоякісних даних формує нову категорію гіг-роботи (за цією назвою ховають малооплачувану важку працю) для високоосвічених фахівців. На тлі хиткої ситуації на ринку «білих комірців» поступово виникає новий тип гіг-економіки, який підживлюється зростаючим попитом на вдосконалений штучний інтелект.
Компанії на кшталт Mercor, Surge AI, Scale AI та Turing позиціонують себе як своєрідний Uber для спеціалістів, які навчають штучний інтелект. Вони залучають кваліфікованих професіоналів – банкірів, юристів, інженерів і лікарів – і в окремих випадках платять їм сотні доларів за годину за допомогу AI-лабораторіям у підвищенні точності та покращенні логіки вузькоспеціалізованих моделей.
Протягом тривалого часу провідні лабораторії штучного інтелекту покладалися на підрядників у Кенії, на Філіппінах та в інших країнах для виконання рутинної роботи з маркування й фільтрації даних, яка допомагала структурувати моделі. Проте для підвищення ефективності у реальних професійних середовищах і для виправдання сотень мільярдів доларів інвестицій, що надходять із цією метою, AI-лабораторії тепер активно вкладаються в ускладнення та поглиблення своїх даних. Вони оплачують експертний зворотний зв’язок від фахівців, які розуміються на тонкощах таких сфер, як фінанси та право.
Mercor, серед клієнтів якої є OpenAI та Anthropic, рекламує широкий спектр можливостей для потенційних тренерів штучного інтелекту. Серед вакансій – досвідчені медичні секретарі, кінорежисери, приватні детективи та інші спеціалісти. Оплата для контрактних ролей коливається від 20 до 185 доларів за годину, а для повноцінної зайнятості може сягати до 200 000 доларів на рік. Surge AI, яка є конкурентною платформою, платить ще більше і пропонує до 1 000 доларів за годину за експертизу від генеральних директорів стартапів та партнерів венчурних фондів. До цього процесу приєднується навіть Uber Technologies Inc., компанія, що започаткувала сучасну гіг-економіку. Генеральний директор Дара Хосровшахі під час нещодавнього звітного дзвінка зазначив, що деякі завдання з навчання ШІ, розміщені на їхній платформі, вимагають наявності ступеня PhD.
Робота такого типу може бути привабливою для багатьох, особливо в умовах зростання кількості звільнень і млявої динаміки найму. Водночас зрозуміло, чому у частини людей виникають сумніви перед тим, як погодитися. Якщо моделі штучного інтелекту стануть настільки компетентними, як спеціалісти, що їх навчають, технологія може автоматизувати значну частину традиційної зайнятості за формою W-2.
Частина нещодавно залучених тренерів моделей – це колишні працівники таких відомих компаній, як Goldman Sachs Group Inc. та McKinsey & Co. Інші ж працюють у цьому новому «тіньовому» сегменті паралельно зі своєю основною роботою. Це супроводжується окремими ризиками. Брендан Фуді, 22-річний співзасновник і генеральний директор Mercor, заявив, що його компанія вживає заходів для запобігання передаванню підрядниками комерційних секретів. Проте на конференції минулого тижня він визнав, що з огляду на масштаби виконуваних робіт цілком можливо, що «певні речі трапляються».
На цей момент Mercor уже виплачує понад 1,5 мільйона доларів на день фахівцям, яких вона надає своїм клієнтам, переважно великим AI-лабораторіям. Водночас Фуді очікує, що з часом компанії практично в усіх галузях захочуть навчати власних, закритих штучних агентів.
«Зараз бізнес витрачає 40 трильйонів доларів на рік на інтелектуальну працю, і все це – заради людей, які виконують здебільшого монотонні завдання з повторюваними елементами», – зазначив він минулого тижня в технологічному подкасті TBPN. «Але все це буде трансформовано в процес навчання агентів, які автоматизуватимуть робочі процеси».
Це може створити новий тип «маховика» на ринку праці. У міру вдосконалення штучного інтелекту компанії зможуть досягати більшого з меншою кількістю співробітників. Це, своєю чергою, може підштовхнути ще більше спеціалістів, які втратили роботу, до участі в навчанні AI, що додатково посилюватиме моделі й прискорюватиме цей цикл – принаймні до того моменту, коли моделі перевершать своїх наставників.
Менше найму, більше звільнень
Американські роботодавці, які оголошують масштабні скорочення цього року, мають для цього різні причини. Але сукупність цих, на перший погляд, не пов’язаних рішень поступово перетворюється на попереджувальний сигнал для ширшого ринку праці США. Кількість звільнень уже перевищує будь-який повний рік з 2020-го
За винятком шоку на ринку праці, спричиненого пандемічними локдаунами у 2020 році, кількість скорочень лише за перші дев’ять місяців 2025 року вже перевищила підсумкові річні показники для кожного року, починаючи з 2009-го. «Існує значна кількість добре усталених компаній, які здійснюють доволі великі скорочення персоналу», – зазначив Ден Норт, головний економіст Allianz Trade Americas, у коментарі для Bloomberg Businessweek. Мимоволі виникає припущення, що «це не випадковість».
За матеріалами: Bloomberg
