{"id":7432,"date":"2023-11-15T15:45:08","date_gmt":"2023-11-15T15:45:08","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=7432"},"modified":"2023-11-15T15:52:47","modified_gmt":"2023-11-15T15:52:47","slug":"the-stories-of-underage-workers-in-the-ai-and-data-services-industry","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2023\/11\/the-stories-of-underage-workers-in-the-ai-and-data-services-industry\/","title":{"rendered":"Die Geschichten von minderj\u00e4hrigen Arbeitnehmern in der KI- und Datendienstleistungsbranche"},"content":{"rendered":"

Die KI-Industrie hat eine problematische Geschichte der Ausbeutung von Arbeitskr\u00e4ften, die sich in Venezuela, Kenia und anderen Teilen der Welt mit gro\u00dfen M\u00e4rkten f\u00fcr Datenetikettierung und KI-Schulungen zu Wort melden.\u00a0<\/b><\/p>\n

Gro\u00dfe KI-Modelle wie ChatGPT und die GPT-Modellfamilie ben\u00f6tigen riesige Datenmengen, darunter auch von Menschen moderierte und beschriftete Textdaten.<\/p>\n

Ziel ist es, Text zu kennzeichnen, um die Modelle \u00fcber verschiedene Arten von Inhalten, insbesondere sch\u00e4dliche oder illegale Inhalte, zu informieren. Dies hilft bei der Entwicklung von Filtern und Leitplanken.<\/p>\n

In fr\u00fcheren F\u00e4llen in Kenia wurden Mitarbeiter des Datendienstleisters Sama bei einem Projekt f\u00fcr OpenAI mit Inhalten konfrontiert, die verst\u00f6rende Themen des sexuellen Missbrauchs enthielten. <\/span><\/p>\n

Mehrere Arbeitnehmer gaben an, dass sie infolgedessen unter psychischen Problemen litten und schlie\u00dflich die in einer Petition und einem Gerichtsverfahren gipfelte<\/a>.\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00c4hnliches wurde in der Branche der Inhaltsmoderation beobachtet, wo Arbeitnehmer f\u00fcr die Analyse potenziell illegaler Inhalte auf Social-Media-Plattformen zust\u00e4ndig sind.\u00a0<\/span><\/p>\n

Laut einem neuen Bericht von WIRED<\/a>Diese Arbeit erstreckt sich vor allem auf junge Menschen, oft aus armen Verh\u00e4ltnissen, die von Online-Plattformen angezogen werden, die Flexibilit\u00e4t und h\u00f6here L\u00f6hne als die lokalen Standards versprechen. Dies geschieht um den Preis, dass sie sch\u00e4dlichen Inhalten ausgesetzt sind.<\/span><\/p>\n

Hassan, ein Pseudonym f\u00fcr einen 18-J\u00e4hrigen aus Pakistan, ist eine solche Person, die zu einem schlecht bezahlten Arbeiter in der globalen KI-Lieferkette wurde und Daten f\u00fcr das Training von Algorithmen f\u00fcr einige der weltweit gr\u00f6\u00dften KI-Unternehmen kennzeichnete.<\/span><\/p>\n

Gigworker auf Crowdsourcing-Plattformen wie Toloka und Amazon Mechanical Turk \u00fcbernehmen oft diese Aufgaben. Hassan begann seine Online-Karriere auf Toloka. Er nutzte die Angaben eines Verwandten, um die Altersbeschr\u00e4nkungen zu umgehen, eine g\u00e4ngige Praxis bei Minderj\u00e4hrigen, die eine solche Arbeit suchen.<\/span><\/p>\n

Die Untersuchung von WIRED deckte mehrere F\u00e4lle von minderj\u00e4hrigen Arbeitnehmern in Pakistan und Kenia auf, die sich unter Vorspiegelung falscher Tatsachen Plattformen wie Toloka und Appen angeschlossen hatten.\u00a0<\/span><\/p>\n

Die dunkle Seite der Datenkennzeichnung\u00a0<\/span><\/h2>\n

Die Arbeit der Datenbeschriftung mag zwar harmlos erscheinen, aber manchmal muss man dabei auch beunruhigende Inhalte durchsehen.\u00a0<\/span><\/p>\n

Hassan teilte Bildschirmaufnahmen von Aufgaben, bei denen er expliziter Sprache und sexuell anz\u00fcglichen Bildern ausgesetzt war. Er erinnert sich, dass er mit sehr beunruhigenden Inhalten konfrontiert wurde, darunter sexualisierte Bilder von Minderj\u00e4hrigen und Beschreibungen von Gewalttaten, die seine psychische Gesundheit weiterhin beeintr\u00e4chtigen.<\/span><\/p>\n

Die Verlockung, mehr als den nationalen Mindestlohn zu verdienen, ist ein starker Motivator f\u00fcr diese jungen Menschen.\u00a0<\/span><\/p>\n

F\u00fcr viele ist Gigwork zun\u00e4chst ein Mittel zum Zweck, etwa um eine Reise zu finanzieren oder ihre Familie zu unterst\u00fctzen. Allerdings m\u00fcssen die Besch\u00e4ftigten manchmal lange Arbeitszeiten f\u00fcr eine magere Bezahlung in Kauf nehmen und riskieren bei geringf\u00fcgigen Abweichungen von ihrer Arbeit die Sperrung ihres Kontos oder ein Verbot.<\/span><\/p>\n

F\u00fcr Hassan ist diese Arbeit seine einzige Einkommensquelle, obwohl er einen Bachelor-Studiengang absolviert. Er stellt fest, dass die L\u00f6hne deutlich gesunken sind, da sich immer mehr Arbeitnehmer diesen Plattformen angeschlossen haben, was ihn dazu veranlasst, die Situation als \"digitale Sklaverei\" zu bezeichnen.<\/span><\/p>\n

Die Situation hier spiegelt genau die Situation in anderen Berichten aus Venezuela und Kenia wider. In Venezuela waren ganze Familien, darunter auch Kinder im Alter von 13 Jahren, an der Datenbeschriftung beteiligt.\u00a0<\/span><\/p>\n

In Verbindung mit der zentralisierten Nutzung von KI in \u00fcberwiegend wohlhabenderen Gesellschaften hat dies zu Kritik an der <\/span>Technologie als \"kolonial\"<\/span><\/a> in seiner unheimlich \u00e4hnlichen Mechanik wie die Arbeitssystematik der Kolonialzeit - eine Form der \"digitalen Knechtschaft\".\u00a0<\/span><\/p>\n

Dies unterstreicht die Notwendigkeit strengerer Alters\u00fcberpr\u00fcfungsprozesse auf diesen Plattformen und wirft Fragen \u00fcber die ethische Beschaffung von Arbeitskr\u00e4ften in der Tech-Industrie auf.\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00c4hnliche Vorf\u00e4lle gab es auch in anderen Branchen, z. B. die Umgehung der Alters\u00fcberpr\u00fcfung durch unter 18-J\u00e4hrige, um <\/span>Arbeit f\u00fcr Lieferplattformen wie Deliveroo aufnehmen<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

Je weiter die KI voranschreitet, desto wichtiger wird es, sicherzustellen, dass ihre grundlegenden Arbeitspraktiken ethischen Standards gen\u00fcgen.<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Die KI-Industrie hat eine problematische Geschichte in Bezug auf die Ausbeutung von Arbeitskr\u00e4ften, wobei sich Arbeiter in Venezuela, Kenia und anderen Teilen der Welt mit gro\u00dfen M\u00e4rkten f\u00fcr Datenetikettierung und KI-Training zu Wort melden. Gro\u00dfe KI-Modelle wie ChatGPT und die GPT-Modellfamilie ben\u00f6tigen riesige Datenmengen, darunter von Menschen moderierte und etikettierte Textdaten. Ziel ist es, Text zu kennzeichnen, um die Modelle \u00fcber verschiedene Arten von Inhalten, insbesondere sch\u00e4dliche oder illegale Inhalte, zu informieren. Dies hilft bei der Entwicklung von Filtern und Leitplanken. 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