Avukatlar, Doktora Öğrencileri ve Bilim İnsanları Yapay Zekâya İşlerini Öğretirken Ekonomik Zorlu…

Avukatlar, Doktora Öğrencileri ve Bilim İnsanları Yapay Zekâya İşlerini Öğretirken Ekonomik Zorluk Yaşıyor

Yapay Zekânın Yükselişiyle Birlikte Yeni Bir “Kötü” Geçim Kaynağı Ortaya Çıktı

Son yıllarda yapay zekânın (YZ) hızlı gelişimi, birçok sektörde iş gücünü dönüştürdü. Özellikle hukuk, akademi ve bilim gibi alanlarda uzmanlaşmış profesyoneller, artık YZ sistemlerini eğiterek geçimini sağlamaya çalışıyor. Ancak bu durum, bir zamanlar istikrarlı kariyerlere sahip olan kişileri, belirsiz ve düşük ücretli “gig” ekonomisine itiyor.

Katya’nın Deneyimi: Bir Gazeteciden Yapay Zekâ Eğitmeni Olmak

Freelance gazeteci olarak zorlu bir süreç yaşayan Katya, daha sonra içerik pazarlamasına yöneldi. Ancak YZ’nin bu alandaki işleri otomatikleştirmesiyle birlikte yeni bir çözüm aradı. Crossing Hurdles adlı bir şirketin sunduğu saatte 45 dolarlık copywriting (metin yazma) pozisyonu umut vadetti. Katya, başvurusu sırasında Melvin adında bir YZ ile kamera karşısında mülakata girmek zorunda kaldı. “Bu dünyanın en tuhaf şeyi gibiydi,” diyor Katya.

Şirketin Mercor olduğu ve veri satışı yaptığını öğrendiğinde ise durum daha da karmaşıklaştı. Katya, “ChatGPT yüzünden işim kaybolmuştu ve şimdi de onu eğitmek için davet ediliyordum; en kötü versiyonunu yaratmak için,” şeklinde tanımlıyor durumu. Finansal zorluklar nedeniyle bu teklifi kabul etti ve YZ ile etkileşime başladı.

YZ Eğitimi: Slack Kanallarında Yoğun Çalışma Temposu

Mercor’da çalışmaya başlayan Katya, diğer çalışanlarla birlikte Slack kanalları üzerinden organize bir şekilde çalıştı. Görevleri arasında chatbotlara sorulabilecek olası soruları yazmak, ideal yanıtları oluşturmak ve bu yanıtları tanımlayan kriterlerin detaylı listelerini hazırlamak yer alıyordu. Çalışanlar, eğitmekte oldukları YZ’nin “müşteri” olduğunu biliyorlardı ancak projenin amacına dair herhangi bir bilgi verilmiyordu.

Katya, “Gerçekten bir işe sahip gibiydi,” diyor. Ancak proje beklenmedik bir şekilde durduruldu ve çalışanlar işsiz kaldı. Katya, “İlk ve son kira için para biriktiriyorum ve sonra tekrar sıfırdan başlamak zorunda kalacağım. Hiçbir uyarı yok, hiçbir sosyal güvenlik önlemi yok,” şeklinde yaşadığı hayal kırıklığını dile getirdi.

Yeni Bir Teklif: Sohbet Botu Değerlendirmesi

Birkaç gün sonra Mercor’dan yeni bir teklif geldi. Bu teklifte, chatbotlar ve gerçek kullanıcılar arasındaki sohbetleri çeşitli kriterlere göre değerlendirmek isteniyordu. Katya, bu işi de kabul etti ve gece geç saatlere kadar çalıştı.

YZ Eğitiminin Arka Planı: Veri Etiketi ve İnsan İşgücü

Yapay zekâ sistemlerinin öğrenmesi için büyük miktarda verinin düzenlenmesi, etiketlenmesi ve üretilmesi gerekiyor. ChatGPT gibi dil modelleri, Scale AI ve Surge AI gibi şirketler tarafından işe alınmış binlerce insanın katkısıyla oluşturulan örneklerden besleniyor. Geçen yıl, YZ teknolojisinin gelişiminde bir durağanlık yaşandığına dair endişeler artmıştı. Bu tür derecelendirmelere dayalı modeller, zekâ görünümü yaratsa da güvenilirlik açısından yetersiz kalıyordu.

Objektif Değerlendirme Zorluğu ve Çözüm Arayışları

Yazılım mühendisliği gibi bazı alanlarda kodun çalışıp çalışmadığını otomatik olarak kontrol etme imkanı, YZ’nin gerçek beceriler kazanmasına olanak sağladı. Ancak finansal analiz veya reklam metinleri gibi birçok alanda “iyi” olup olmadığını belirleyecek objektif testler bulunmuyor. Bu nedenle YZ şirketleri, bu tür testleri oluşturmak için milyarlarca dolar harcayarak çeşitli profesyonelleri işe aldılar.

Geleceğin İşgücü: Yapay Zekâ ile Birlikte Yeni Zorluklar

Yapay zekânın yükselişiyle birlikte, birçok uzman kendi becerilerini YZ sistemlerini eğitmek için kullanmak zorunda kalıyor. Bu durum, belirsizlik ve ekonomik zorluklarla dolu bir geleceğin habercisi olabilir. Katya’nın deneyimi gibi pek çok kişi, yapay zekâ tarafından yerlerinden edilen işlerin yerine, yeni ve geçici işler aramakta zorlanıyor.