Google-ansatt microworkers å trene sine kontroversielle Prosjektet Maven AI

0
116

Ifølge en ny rapport fra Skjæringspunkt, Google-ansatt konsert økonomi arbeidere for å hjelpe til med å bygge ut en kontroversiell kunstig intelligens program som selskapet hadde sammen med Pentagon til å bygge.

Arbeiderne var ansatt gjennom en crowdsourcing konsert selskapet antrekk kalt Figur Åtte, som betaler så lite som $1 i timen for folk å utføre kort, tilsynelatende tankeløse oppgaver. Om personene var å identifisere objekter i CAPTCHA-som for eksempel bilder, eller andre enkle oppgaver, de ansatte som var med å hjelpe til å trene Googles AI som ble opprettet som en del av et Forsvar Avdeling initiativ kjent som Project Maven.

Prosjektet Maven er en Pentagon-prosjektet hadde til hensikt å bruke maskinlæring og kunstig intelligens for å skille mellom mennesker og objekter i tusenvis av timer av drone opptakene. Ved å ansette disse crowdsourced microworkers, Google var i stand til å bruke dem til å lære algoritmer det var å kjøre hvordan å skille mellom menneskelige mål og omkringliggende gjenstander.

I henhold til Fange, og disse arbeiderne hadde ingen anelse om hvem deres arbeid ble dratt nytte eller hva de var i bygningen.

I juni i fjor, Google sa at det hadde besluttet å ikke fornye sin kontrakt med forsvarsdepartementet som det involvert Prosjektet Maven etter over 3000 ansatte signert en underskriftskampanje i protest mot selskapets deltakelse i initiativet. Avtalen er satt til slutt i Mars 2019.

Figur Åtte, som tidligere var kjent som Crowdflower, er en av de største plattformene som sysselsetter microworkers. På sin hjemmeside, Figur Åtte sier sin plattform “kombinerer menneskelig intelligens i stor skala med cutting-edge modeller for å skape den høyeste kvalitet trening data for maskinlæring (ML) – prosjekter.” Ved å samarbeide med disse microworker antrekk, Google kan raskt og billig å bygge ut sin AI.

“Du laster opp data til plattformen vår, og vi gir kommentarer, vurderinger og etiketter du trenger for å lage nøyaktige bakken sannheten for modellene,” nettstedet leser.