Laut einem neuen Bericht von The Intercept, Google angeheuert gig Wirtschaft Beschäftigten zu helfen, bauen eine umstrittene künstliche-Intelligenz-Programm, hatte sich die Firma gepaart mit dem Pentagon zu bauen.
Die Arbeiter wurden eingestellt, durch ein crowdsourcing-gig Firma outfit genannte Zahl Acht, die zahlt so wenig bei $1 pro Stunde für die Menschen, führen Sie kurze, scheinbar sinnlosen Aufgaben. Ob die Personen wurden identifiziert Objekte, die in der CAPTCHA-wie Bilder, oder andere einfache Aufgaben, die Arbeiter halfen dem Zug von Google, die KI, die erschaffen wurde, als Teil der Verteidigung-Abteilung, initiative, bekannt als Projekt Maven.
Projekt Maven ist ein Pentagon-Projekt zur maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz im Hinblick auf die Unterscheidung von Personen und Objekten, die sich in tausenden von Stunden der Drohne Filmmaterial. Durch den Einsatz dieser Crowdsourcing-microworkers, Google war in der Lage, Sie zu nutzen, zu lehren, algorithmen ausgeführt wurde, wie zu unterscheiden zwischen menschlichen Ziele und die umliegenden Objekte.
Nach Dem Abfangen, diese Arbeiter hatten keine Ahnung, wer das war Ihre Arbeit profitieren oder was Sie waren Gebäude.
Letzten Juni sagte Google, dass Sie beschlossen hatte, nicht zu erneuern Ihren Vertrag mit dem Verteidigungsministerium, wie es beteiligt Maven-Projekt nach über 3.000 Mitarbeiter unterzeichneten eine petition aus protest gegen die Beteiligung des Unternehmens an der initiative. Der deal ist Ende März 2019.
Abbildung von Acht, die früher bekannt war als Crowdflower ist eine der größten Plattformen beschäftigt, dass microworkers. Auf Ihrer website, Abbildung von Acht, sagt, dass seine Plattform “verbindet die menschliche Intelligenz in großem Maßstab mit cutting-edge-Modelle zu erstellen, die die höchste Qualität an Ausbildung Daten für machine learning (ML) – Projekten.” Durch Partnerschaften mit diesen microworker outfits könnte Google schnell und Billig bauen, seine AI.
“Sie laden Ihre Daten auf unserer Plattform und wir bieten die Anmerkungen, Wertungen und Etiketten, die Sie erstellen müssen exakte ground truth für Ihre Modelle”, die website liest.