Райли Уилямс прекарва по 30 часа седмично пред компютъра. Последният му работен ден е в събота. Обичайно той приключва седмицата без да е разменил и една дума с друг човек.

Уилямс работи за компанията DataAnnotation Tech, която се занимава със събиране на информация, използвана за обучение на изкуствен интелект. Работата е изцяло дистанционна, без работно време, без шеф и без какъвто и да е контакт с колеги.

„Това е идеално за интроверт като мен“, казва Уилямс пред Business Insider.

Неговата работа, обяснява самият той, е проверка на достоверността на определен обем данни. Това се прави, за да е сигурно, че след това AI-инструментът няма подведе потребителите си с невярна информация или да „халюцинира“, т.е. да започне да си измисля, защото няма нужните данни, за да отговори.

Това обаче е само едно от направленията, в които работи DataAnnotation Tech. Проектите са разнообразни и включват също обучения по творческо писане и писане на код.

„Аз се занимавам с фактологични проверки, защото смятам, че съотношението между работа и заплащане е добро. Това, което правите, е да преглеждате информация и да поставяте отметки на база поредица от критерии“, казва Уилямс.

Изкуственият интелект вече помага на предприемачите да генерират идеи, автоматизират задачи и създават съдържание по-бързо от всякога

Как AI превръща страничния ви бизнес в машина за пари

Т. нар. етикетиране на данни или проверката на достоверността им става все по-важно, особено с категоричното навлизане на AI в множество сектори. Работещите в тази индустрия прекарват времето си в „генериране на данни за обучение“ или на „маркиране на данни за обучение“, казва Уилис. И в същото време посочва, че такъв тип работа дава възможност на хора като него да стъпят на краката си и да станат самостоятелни. Когато се захваща с това, му плащат по 20 долара на час. После заплатата се увеличава до 25 долара на час. Заплащането зависи от обема свършена работа.

За човек с неговия начин на живот – без чести излизания и с не много високи разходи, такъв тип заетост е добър вариант. Той твърди, че може да си плаща таксите за колежа, а и не му се налага да общува с хора, което за него е важно.

Стартъпът разтърси екосистемата на китайския пазар, като правителствени организации, както и големи технологични играчи, използват неговата архитектура с отворен код

DeepSeek ускорява китайския AI, но Nvidia напомня, че нейните чипове остават ключови

Какви са минусите? Работата е скучна. Всъщност повтаряш едно и също действие, което може да е много изнервящо. Освен това се плаща само за количество свършена работа.

„Аз лично смятам, че има добър баланс с личния ми живот, защото сам избирам кога да работя и ако реша, мога да остана на компютъра и до 1 сутринта“, казва младият мъж.

Въпреки това той е убеден, че с обучаване на AI трудно можеш да живееш охолно. Затова смята, че на това би следвало да се гледа по-скоро като на допълнителен ангажимент за час-два на ден от хора, които работят нещо друго.

Изкуственият интелект не просто препоръчва нови заглавия – той анализира теми, стилове и емоционални връзки в любимите ви книги, разкрива модели във вкусовете ви и ви насочва към литературни и филмови съкровища

Дайте на AI списък с любимите си книги – може да ви изненада с предложения, които не сте очаквали

Макар и сравнително нов, бизнес моделът на компании като DataAnnotation Tech се прилага вече от няколко години, пише списание Time. Из социалните мрежи могат да се видят множество реклами на компании като DataAnnotation.tech, Taskup.ai, Remotasks и Amazon Mechanical Turk. Те обещават почасово заплащане за „етикетиране“ на информация. Идеята при този процес е, че данните, които се подават за обучение на изкуствения интелект, трябва все пак да бъдат оценени от човек. Този процес се нарича „учене под наблюдение“, докато „обучение без надзор“ се използва когато един AI модел се обучава с непрегледана от човек база данни.

Не се знае колко точно хора се занимават с тази дейност. В проучване на Google от 2022 г. се твърди, че са милиони. В бъдеще може би ще са милиарди. Друго изследване от 2021 г. посочва, че в такива платформи са се регистрирали около 163 млн. души. Над 14 млн. от тях са си намерили работа по този начин поне веднъж. Твърди се още, че поне 3.3 млн. души са работили по повече от 10 проекта и са спечелили поне по 1000 долара.

Джона Албън използва уроци от дните си като рулеви в отбора по гребане в Станфорд, за да проектира AI чипове, които компанията да продължи да продава и в Китай

Ако Nvidia беше KFC, той щеше да отговаря за пилето: Кой е инженерът на скока от над $3 трлн.

Този сектор обаче е слабо познат, няма особени правила за работата в него и често търсещите заетост може да се заблудят.

Какво може да се очаква от този тип работа?

Всеки, който иска да се занимава с нещо подобно, трябва да знае, че обикновено се започва с анкета. Кандидат-служителят си прави профил в платформа, отговаря на няколко въпроса и посочва колко часа може да отдели. След това би следвало да започне да получава задачи, но гаранция няма.

„Компаниите често търсят висококвалифицирани кадри в определена област“, казва Сонам Джиндал, ръководител в неправителствената организация „Partnership on AI“.

Според него в бъдеще тази тенденция ще се засилва. Което означава, че хора с квалификация по физика, химия, математика и др. ще бъдат по-високо ценени.

„За един AI инструмент вече не е достатъчно да може да различава куче от котка. По-напредналите трябва да са готови да отговарят на специализирани въпроси от реалността, а за това са нужни знания“, казва той.

Според технологичните лидери появата на DeepSeek R1 е показала, че Западът няма точна представа на какво са способни китайските компании

Демократичен vs. авторитарен AI: Надпреварата за изкуствения интелект се ожесточава

Колко се плаща?

Обичайното заплащане в САЩ е 20 долара на час. Работата с по-специализирани бази данни може да осигури и по-висока ставка, която стига до 40 долара (за писане на код за DataAnnotation.tech) или дори 60 долара (за преглед информация от областта на химията в Otlier.ai). Извън САЩ заплащането по правило е доста по-малко. Смята се, че към момента компаниите предпочитат американски служители.

Из социалните мрежи може да се срещнат много позитивни мнения за тези компании. Истината обаче е малко по-различна. Немалко хора са се оплаквали от това, че акаунтите им са били деактивирани без да могат да си изтеглят заработените пари. Друг проблем е, че голяма част от кандидатите никога не получават задачи, съответно не изкарват никакви пари.