Business Insider: Коли ви спілкуєтеся з чатботом на кшталт ChatGPT чи Google Gemini, може здатися, що з вами говорить ввічлива та розумна людина. Але за цим стоїть невидима армія людей — AI trainers, або data annotators. Саме вони навчають системи штучного інтелекту “звучати по-людськи”, залишатися безпечними та уникати серйозних помилок.
Що робить AI Trainer?
Основна робота полягає в тому, щоб керувати й виправляти відповіді AI. Це включає:
- Тестування відповідей: оцінювання, чи є відповідь корисною, зрозумілою, природною чи образливою.
- Red-teaming: навмисні спроби змусити AI видати небезпечні чи неприйнятні відповіді (наприклад, інструкції до злочину чи мову ненависті).
- Створення training data: написання прикладів діалогів, запитань чи текстів, на яких AI “вчиться”.
- Voice та image collection: запис розмов або завантаження фотографій, щоб система краще розпізнавала мову, акценти чи об’єкти.
Фактично, AI trainer одночасно виступає як учитель, редактор і “репетитор з етики” для штучного інтелекту.
Глобальна невидима робоча сила
Сьогодні існують сотні тисяч AI trainers у світі. Дехто займається цим повний робочий день, але більшість — як підробітком.
Студенти, батьки, офісні працівники чи навіть митці виконують такі завдання у вільний час. Один студент у США може кілька годин на тиждень тестувати економічні завдання для чатбота, тоді як інший працівник у Гватемалі після основної роботи записує голосові діалоги іспанською та англійською.
Робота майже завжди дистанційна, тренери рідко знають одне одного і часто навіть не знають, для якої саме компанії працюють.
Скільки вони заробляють?
Оплата дуже різна залежно від країни й проєкту:
- У багатших країнах дехто заробляє \$50+ за годину або понад \$50,000 за пів року.
- У країнах із дешевшою робочою силою — лише \$2 за годину.
Цю різницю пояснюють тим, що компанії віддають завдання в аутсорс країнам із нижчими ставками. Для багатьох людей у Кенії чи на Філіппінах це все одно вигідніше за місцеві зарплати, але критики називають це цифровою експлуатацією.
Етичні сірі зони
Одна з найбільших проблем у роботі — невідомо, для чого саме використовують завдання.
Часто це нешкідливі речі: упорядкування фото, позначення твітів, перевірка відповідей чатбота. Але бувають і чутливі проєкти:
- порівняння облич у великих базах даних (можливо, для спостереження),
- аналіз супутникових знімків (можливо, для військових цілей),
- тестування чатботів на небезпечні сценарії.
Працівники підписують NDA (угоди про нерозголошення) і не отримують інформації про кінцеве використання. Через це вони не знають, чи створюють корисний інструмент, чи допомагають у сумнівних проєктах.
Питання приватності та збір даних
Деякі завдання включають збір персональних даних. Наприклад:
- завантаження десятків селфі з різних ракурсів (усмішка, профіль, погляд вгору/вниз),
- фотографування дітей чи щоденних побутових сцен.
Найбільша проблема в тому, що ніхто не пояснює, де ці фото опиняться. Чи підуть вони на безпечне навчання AI, чи опиняться у базах даних із невідомим використанням — працівники не знають. Це створює серйозні ризики для приватності.
Перехід до спеціалістів
Спочатку роботу міг виконати будь-хто з базовими навичками користування інтернетом. Але тепер компанії потребують спеціалізованих AI trainers.
Замість тисяч дешевих “загальних” аноторів, все частіше шукають:
- юристів по \$105/год,
- лікарів по \$160/год.
Це означає:
- Звичайні працівники втрачають доступ до підробітків.
- Професійна експертиза стає ключовою, особливо у сфері медицини, права чи науки.
Чому це важливо
AI trainers — це невидимий фундамент сучасного штучного інтелекту. Вони роблять чатботи зрозумілішими, кориснішими й безпечнішими. Але водночас їхня праця піднімає питання:
- чи справедливо оплачують цю роботу,
- чи не використовується вона в сумнівних цілях,
- як захищаються персональні дані,
- і чи буде ця робота потрібна в майбутньому.
Навіть залишаючись у тіні, рішення AI trainers формують те, як мільярди людей у світі взаємодіють з AI щодня.