何千人もの従業員があなたのデータを分析し、カメラからマイクに至るまでアクセスできます。
人工知能（Artificial Intelligence）は人間によって作られた技術であり、自律的に仮説を立て、これらの活動を容易にするための措置を取ることができます。
例として音声認識、コンピュータービジョン、言語（自然言語）翻訳、その他の入力の分類が含まれます。
AI研究のさまざまな分野は、特定の目標と特定のツールの使用に焦点を当てています。伝統的なAI研究の目標には、論理思考、知識表現、計画、学習、自然言語処理、知覚、物体を移動して操作する能力が含まれます。
一般的な知能（あらゆる問題を解決する能力）は、この分野の長期目標の一つです。
これらの問題を解決するために、AI研究者は多くの問題解決技術を適応させ、統合しました – 例えば、検索と数学的最適化、形式論理、人工ニューラルネットワーク、および統計学、確率論、経済学に基づく方法などです。AIはまた、情報科学、心理学、言語学、哲学、その他多くの分野にも依存しています。
AIはまだ発展中の技術ですが、
多くの人間の活動で既に使用されています。
はい、あなたのデータはAppenのような企業の何千人もの従業員と共有されます。
飽くなき需要は、ビデオを手動でタグ付けし、写真を分類し、オーディオデータを転写する安価な労働力の大きな需要を生みました。
この「ゴーストワーク」と呼ばれる調達と調整の市場価値は2030年までに137億ドルに達すると予測されています。
フォルクスワーゲンやBMWなどのドイツの自動車メーカーはテスラやウーバーなどがビジネスを破壊するのではないかと恐れました。そこで、この種の競争に直面した伝統的な企業がするように、追随するために無条件の小切手を振り出しました。
ディープラーニングに基づくAIモデル同様、自動運転車は「見る」ために百万、いや何億もの例を学習する必要があります。
これらの例は長時間のビデオとして提供される：街路標識、車両、歩行者、木々、ごみ箱を識別するために各画像が慎重に注釈付けされます。それに対し、服を分類するかニュース記事を推薦するだけのAIモデルと異なり、自動運転車は注釈の正確性で最高水準を必要とします。誤った画像一つで命の危険にかかわることがあります。
例えばAppenで。
Appenは、Roombaのような掃除ロボット企業の顧客と住宅の画像データを分析し分類することに特化した会社です。
Roombaは顧客とその住宅のイメージを保存します。
1. ブラウザはタスクの実行中の待機キューを表示します。
それぞれがタイトルと匿名化された顧客ID、そしていくつの単位に分けられ、それらがどれほどの収益をもたらすかを示しています – 通常、単位あたり数セント。
タスクは多岐にわたり、画像のタグ付け、コンテンツのモデレーションから、製品の分類（例: 写真のオブジェクトが「宝飾品」、「服」、「バッグ」のどれに該当するかの判定）まで含まれます。
2. タスクをリクエストするには、クリックするだけで、システムが顧客の指示を提示します。時には明確であり、時にはそうではありません。時にはまったく指示がないこともあります。
ある作業者は、自分のタスクが不可能であると判明したと語ります：
彼女の画面は、密に森林に覆われた地域の衛星画像で埋め尽くされています。
指示はなく、「木」または「木なし」と書かれたボタンが一つあるだけで、カーソルは画像の該当部分を描き出すよう示唆しています。
どんな方法を試しても、彼女の回答は毎回却下されます。顧客が望んでいるのは、おそらく何千本もの木を一つひとつスケッチすることだと彼女は確信しています。
3. タスクが完了すると、収益が右上にペニー単位で表示されます。
この産業は元々、フィリピン、ケニア、ベネズエラからの安価な労働者で溢れていました。
これらの国はアウトソーシングの長い歴史を持つため、英語が得意な人が多く、特に重要なことに賃金が低いため、企業間の相性が良いです。
2018年には、約200,000人のベネズエラ人がHive MicroやSpare5という他のAIデータラベリング企業に登録されており、それぞれの社員の75%を構成していました。
彼らのタスクはシンプルですが、忍耐と時間を要し、彼らはそれを楽しんでいます。 中には、自分の仕事の写真をSNSに載せる人もいます。有名なものの一つには、トイレでの女性の写真があり、それはインターネットで作業者が共有したものです。
このイメージはiRobotが撮影したもので、Google検索で利用可能です
要約すると、人工知能（AI）は私たちの生活と働き方を変える可能性を秘めた強力な技術です。AIシステムは、音声認識やコンピュータビジョンから自然言語処理や知覚に至るまで、多様なタスクを実行できます。しかし、これらのシステムを作成するには、AI研究者はしばしばデータラベリングサービスに特化した企業によって提供される膨大な量のラベル付きデータを必要とします。
これらの企業は、動画の手動ラベル付け、写真の分類、音声の文字起こしを行う主に開発途上国の安価な労働力の世界的な労働力に依存しています。この作業は骨の折れるもので低賃金であることが少なくありませんが、AI業界のサプライチェーンの重要な部分です。AIデータラベリングサービスの台頭は、プライバシー、安全性、労働権に関する新たな課題をもたらし、対処する必要があります。
結論として
AIは複数のデジタルプライバシーリスクをもたらす可能性があります。重大なリスクの一つは、AIアルゴリズムが大量の個人データを処理して、個人の同意や認識なしに推測や予測を行うことができる点です。たとえば、AIシステムはユーザーのオンライン検索、ソーシャルメディア活動、購買履歴を使用して、その人の好み、行動、さらには健康状態についての仮定を行うことができます。
さらに、AIシステムはセキュリティ侵害の可能性があり、敏感な個人情報の盗難や漏えいにつながる可能性があります。医療、金融、政府などのさまざまなセクターでAIがますます浸透する中で、データ漏洩や個人情報の悪用の可能性が高まっています。
その上、AIシステムは既存の偏見や差別を維持したり強化したりすることがあり、特に偏ったデータセットで訓練されたり、偏見のあるアルゴリズムで設計されている場合には、特定のグループに対する不公平な扱いや排除をもたらす可能性があります。これは深刻な社会的および経済的影響を及ぼす可能性があります。
最後に、AIを使用した監視や追跡でプライバシーの侵害に関する懸念が生じる可能性があり、特に権威主義的な政権下では、政府がAIを使用して異議を監視し抑圧する可能性があります。
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