Подрядчиков, которые помогают обучать модели OpenAI, увольняют за то, что они используют ИИ в своей работе.
Эти люди оценивают ответы моделей, пишут комментарии и проверяют работу других разметчиков. Во внутренних инструкциях им прямо запрещено пользоваться LLM, причём запрет распространяется даже на Grammarly и ИИ-переводчики. Проверяющим отдельно запрещено использовать детекторы вроде GPTZero: в инструкции говорится, что они недостаточно надёжны. Mercor, один из подрядчиков OpenAI, подтвердил 404 Media, что использование LLM для выполнения заданий запрещено контрактом и за нарушение исполнителя снимают с проекта. 404media.co
Выглядит это довольно смешно. Компании которые несколько лет убеждают нас использовать ИИ в работе увольняют людей именно за это.
Но никакого противоречия здесь нет. В большинстве обычных рабочих задач компании интересует прежде всего результат. Если модель может написать письмо, перевести текст, обработать обращение клиента или подготовить черновик документа дешевле и быстрее человека, возникает естественное желание передать ей эту часть работы.
Причём для замещения человеческого труда необязательно увольнять сотрудника и ставить на его место ИИ. Достаточно автоматизировать часть его задач. Если раньше для определённого объёма работы требовалось десять человек, а теперь восемь справляются с ним при помощи моделей, эффект уже произошёл — просто он проявился не в увольнениях, а в том, что следующих двух сотрудников не наняли.
С разметчиками происходит почти обратное. Их нанимают не просто для того, чтобы получить хороший ответ. Заказчику нужен ответ, полученный от человека. Если мы хотим узнать, что думает человек, сравнить модель с человеческим суждением или получить независимую экспертную оценку, незаметная помощь другой модели меняет сам смысл измерения. Хороший ответ уже недостаточен: важно, откуда он взялся.
ИИ делает производство текстов, изображений и решений всё дешевле и тем самым уменьшает стоимость части человеческого труда. Одновременно независимое человеческое суждение становится отдельным ресурсом, который приходится специально добывать, защищать от влияния моделей и проверять на подлинность.
Эти люди оценивают ответы моделей, пишут комментарии и проверяют работу других разметчиков. Во внутренних инструкциях им прямо запрещено пользоваться LLM, причём запрет распространяется даже на Grammarly и ИИ-переводчики. Проверяющим отдельно запрещено использовать детекторы вроде GPTZero: в инструкции говорится, что они недостаточно надёжны. Mercor, один из подрядчиков OpenAI, подтвердил 404 Media, что использование LLM для выполнения заданий запрещено контрактом и за нарушение исполнителя снимают с проекта. 404media.co
Выглядит это довольно смешно. Компании которые несколько лет убеждают нас использовать ИИ в работе увольняют людей именно за это.
Но никакого противоречия здесь нет. В большинстве обычных рабочих задач компании интересует прежде всего результат. Если модель может написать письмо, перевести текст, обработать обращение клиента или подготовить черновик документа дешевле и быстрее человека, возникает естественное желание передать ей эту часть работы.
Причём для замещения человеческого труда необязательно увольнять сотрудника и ставить на его место ИИ. Достаточно автоматизировать часть его задач. Если раньше для определённого объёма работы требовалось десять человек, а теперь восемь справляются с ним при помощи моделей, эффект уже произошёл — просто он проявился не в увольнениях, а в том, что следующих двух сотрудников не наняли.
С разметчиками происходит почти обратное. Их нанимают не просто для того, чтобы получить хороший ответ. Заказчику нужен ответ, полученный от человека. Если мы хотим узнать, что думает человек, сравнить модель с человеческим суждением или получить независимую экспертную оценку, незаметная помощь другой модели меняет сам смысл измерения. Хороший ответ уже недостаточен: важно, откуда он взялся.
ИИ делает производство текстов, изображений и решений всё дешевле и тем самым уменьшает стоимость части человеческого труда. Одновременно независимое человеческое суждение становится отдельным ресурсом, который приходится специально добывать, защищать от влияния моделей и проверять на подлинность.