Tausende von Mitarbeitern analysieren Deine Daten - und haben Zugang von Deiner Kamera bis zu Deinem Mikrofon
Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence) ist eine vom Menschen geschaffene Technologie, die in der Lage ist, selbständig Annahmen zu treffen und Maßnahmen zu ergreifen, die all diese Tätigkeiten für Dich erleichtern.
Zu den Aufgaben, bei denen dies geschieht, gehören beispielsweise Spracherkennung, Computer Vision, Übersetzung zwischen (natürlichen) Sprachen sowie andere Zuordnungen von Eingaben.
Die verschiedenen Teilbereiche der KI-Forschung sind auf bestimmte Ziele und den Einsatz bestimmter Werkzeuge ausgerichtet. Zu den traditionellen Zielen der KI-Forschung gehören logisches Denken, Wissensdarstellung, Planung, Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Wahrnehmung und die Fähigkeit, Objekte zu bewegen und zu manipulieren.
Allgemeine Intelligenz (die Fähigkeit, ein beliebiges Problem zu lösen) gehört zu den langfristigen Zielen dieses Bereichs.
Um diese Probleme zu lösen, haben KI-Forscher eine breite Palette von Problemlösungstechniken angepasst und integriert – darunter Such- und mathematische Optimierung, formale Logik, künstliche neuronale Netze und Methoden auf der Grundlage von Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Wirtschaft. KI stützt sich auch auf Informatik, Psychologie, Linguistik, Philosophie und viele andere Bereiche.
Die KI als Technologie befindet sich noch in der Entwicklung,
wird aber bereits bei vielen menschlichen Tätigkeiten eingesetzt.
Ja, Deine Daten werden mit Tausenden von Mitarbeitern von Unternehmen wie Appen geteilt.
Die unersättliche Nachfrage hat zu einem großen Bedarf an billigen Arbeitskräften geführt, die Videos manuell verschlagworten, Fotos sortieren und Audiodaten transkribieren.
Der Marktwert der Beschaffung und Koordinierung dieser “Geisterarbeit”, wie sie von der Anthropologin Mary Gray und dem Computer-Sozialwissenschaftler Siddharth Suri einprägsam genannt wurde, wird bis 2030 voraussichtlich 13,7 Milliarden Dollar erreichen.
Deutsche Autohersteller wie Volkswagen und BMW hatten zum Beispiel panische Angst, dass die Teslas und Ubers dieser Welt ihr Geschäft zu zerstören drohten. Also taten sie das, was alteingesessene Unternehmen tun, wenn sie auf neue Konkurrenz stoßen: Sie stellten Blankoschecks aus, um mithalten zu können.
Wie alle KI-Modelle, die auf Deep Learning basieren, benötigen selbstfahrende Autos Millionen, wenn nicht gar Milliarden von Beispielen, um zu lernen, wie man “sieht”.
Diese Beispiele kommen in Form von stundenlangem Videomaterial: Jedes Bild wird sorgfältig kommentiert, um Straßenmarkierungen, Fahrzeuge, Fußgänger, Bäume und Mülleimer zu identifizieren, denen das Auto folgen oder denen es ausweichen kann. Doch anders als KI-Modelle, die vielleicht Kleidung kategorisieren oder Nachrichtenartikel empfehlen, müssen selbstfahrende Autos ein Höchstmaß an Genauigkeit bei der Beschriftung aufweisen. Ein einziges falsch beschriftetes Bild kann den Unterschied zwischen Leben und Tod ausmachen.
Zum Beispiel auf Appen.
Appen ist ein Unternehmen das sich darauf spezialisiert hat, die Informationen aus den Bildern von Millionen von Häusern mit Roombas zu analysieren und zu kategorisieren. Sie haben Kunden wie zum Beispiel Roomba, dem Reinigungsroboter-Unternehmen.
Roomba speichert Bilder von jedem Kunden und seiner Wohnung.
1. Ein Browser zeigt eine laufende Warteschlange von Aufgaben an.
Jeder zeigt einen Titel und eine anonymisierte Kunden-ID sowie die Anzahl der Einheiten an, in die er unterteilt ist, und wie viel sie einbringen können – in der Regel Cents pro Einheit.
Die Aufgaben sind vielfältig und reichen von der Verschlagwortung von Bildern über die Moderation von Inhalten bis hin zur Kategorisierung von Produkten (z. B. die Bestimmung, ob ein Objekt auf einem Foto unter die Rubrik “Schmuck”, “Kleidung” oder “Taschen” fällt).
2. Um eine Aufgabe anzufordern, einfach anklicken, und das System präsentiert die Anweisungen des Kunden. Manchmal sind sie klar, manchmal nicht. Manchmal gibt es auch gar keine.
Eine der Arbeiterinnen sagt, dass sich eine ihrer Aufgaben als unmöglich erwiesen hat:
Füllt sich ihr Bildschirm mit einem Satellitenbild eines stark bewaldeten Gebiets.
Es gibt keine Anweisungen – nur eine Taste, auf der “Baum” und “keine Bäume” steht, und einen Cursor, der vorschlägt, dass sie die entsprechenden Teile des Bildes umreißen sollte.
Egal, welche Methode sie ausprobiert, ihre Antwort wurde jedes Mal abgelehnt. Sie ist überzeugt, dass der Kunde möchte, dass jeder Baum – wahrscheinlich Tausende – einzeln skizziert wird.
3. Wenn sie die Aufgabe erfüllt haben, wird der Verdienst in der oberen rechten Ecke in Pennys angezeigt.
Diese Industrie war zunächst voll von billigen Arbeitskräften aus den Philippinen, Kenia und Venezuela.
Diese Unternehmen passen gut zueinander, denn sie haben eine lange Geschichte des Outsourcings, eine Bevölkerung, die hervorragend Englisch spricht, und – was besonders wichtig ist – niedrige Löhne.
Im Jahr 2018 waren schätzungsweise 200.000 Venezolaner bei Hive Micro und Spare5, einem anderen KI-Datenetikettierungsunternehmen, registriert und machten 75 % der jeweiligen Belegschaft aus.
Ihre Aufgaben sind einfach, erfordern aber Geduld und Zeit, und sie haben Spaß dabei. Einige dieser Arbeitnehmer teilen in den sozialen Medien Bilder von ihrer Arbeit. Einer der berühmtesten Hinweise war das Foto einer Frau auf der Toilette, das ein Arbeiter im Internet teilte.
Das Bild wurde von iRobot aufgenommen und ist in der Google-Suche verfügbar
Zusammenfassend ist künstliche Intelligenz (KI) eine mächtige Technologie, die das Potenzial hat, unser Leben und Arbeiten zu verändern. KI-Systeme können eine Vielzahl von Aufgaben ausführen, von Spracherkennung und Computer Vision bis hin zur Verarbeitung natürlicher Sprache und Wahrnehmung. Um diese Systeme jedoch zu erstellen, benötigen KI-Forscher riesige Mengen an markierten Daten, die oft von Unternehmen bereitgestellt werden, die sich auf Datenauszeichnungsdienste spezialisiert haben.
Diese Unternehmen sind auf eine globale Belegschaft von billigen Arbeitskräften angewiesen, hauptsächlich in Entwicklungsländern, um Videos manuell zu markieren, Fotos zu sortieren und Audio zu transkribieren. Obwohl diese Arbeit mühsam und schlecht bezahlt sein kann, ist sie ein wesentlicher Bestandteil der Lieferkette der KI-Branche. Der Aufstieg von KI-Datenauszeichnungsdiensten hat neue Herausforderungen in Bezug auf Datenschutz, Sicherheit und Arbeitsrechte geschaffen, die angegangen werden müssen
Abschließend
KI kann mehrere digitale Datenschutzrisiken darstellen. Ein signifikantes Risiko besteht darin, dass KI-Algorithmen große Mengen an persönlichen Daten verarbeiten können, um Rückschlüsse und Vorhersagen über Einzelpersonen zu ziehen, selbst ohne deren ausdrückliche Zustimmung oder Wissen. Zum Beispiel könnte ein KI-System Daten von jemandem’s Online-Suchen, Social-Media-Aktivitäten oder Kaufhistorie verwenden, um Annahmen über deren Vorlieben, Verhalten oder sogar Gesundheitszustand zu machen.
Ein weiteres Risiko besteht darin, dass KI-Systeme anfällig für Sicherheitsverletzungen sein können, die zu Diebstahl oder Offenlegung sensibler persönlicher Informationen führen können. Während KI in verschiedenen Sektoren wie Gesundheitswesen, Finanzen und Regierung immer präsenter wird, erhöht sich das Potenzial für Datenverstöße und Missbrauch persönlicher Informationen.
Darüber hinaus können KI-Systeme bestehende Vorurteile und Diskriminierung aufrechterhalten und verstärken, insbesondere wenn sie auf voreingenommenen Datensätzen trainiert oder mit voreingenommenen Algorithmen entworfen sind. Dies kann zu unfairer Behandlung oder Ausschluss bestimmter Gruppen von Menschen führen, was schwerwiegende soziale und wirtschaftliche Folgen haben kann.
Schließlich können der Einsatz von KI bei Überwachung und Verfolgung auch Bedenken hinsichtlich Verletzungen der Privatsphäre aufwerfen, insbesondere in autoritären Regimen, in denen Regierungen KI zur Überwachung und Unterdrückung von Dissens einsetzen können.
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