Človeški roboti

Od nekdaj je bila potreba po enostavnem, ponavljajočem se, dolgočasnem delu. Razmah tehnologije, računalništva in interneta tega ni v celoti odpravil. Nasprotno, ponekod je poskrbel za nove primere. Je pa internetna globalizacija ceno takega dela sklestila na absolutni minimum, ker si danes konkurirajo ljudje z vsega sveta. Za uro prepisovanja za OCR slabo berljivega besedila se zasluži deset centov. Toda poznamo tudi spodbudne zgodbe o tem, kako moderna tehnologija dviguje življenjski standard najrevnejših.

Majhen otrok z roko pokaže na avtomobil in mama še trinajstič ponovi: avto. V štirinajstem poizkusu pokaže na naslednjega in sam izusti avto. Ko naslednjič pokaže na tovornjak, ga mama popravi: tovornjak. In tako smo se z opazovanjem in ponavljanjem vsi naučili poimenovati svet. Umetna inteligenca, od katere pričakujemo tudi avtonomna vozila, se mora prav tako naučiti tolmačiti sliko in razumeti svet. In zato potrebuje tisoče posnetkov, na katerih so ji »mame« pokazale avtomobile, drevesa, pločnike in pešce.

O nevronskih mrežah, ki so ena izmed implementacij umetne inteligence, smo že pisali (Računalniki se učijo, Monitor 01/16). Umetna inteligenca potrebuje za vadbo vhodne podatke, ki so že ustrezno označeni in razvrščeni. Da bi avtonomna vozila prepoznavala predmete in ljudi, ki jih med vožnjo vidijo kamere, se mora učiti na milijon posnetkov, na katerih je jasno označeno, katere pike pripadajo kateremu predmetu.

To početje je za ljudi enostavno, ker imamo velikanski del možganov namenjen predstavitvi in analizi slike. Obenem pa je to zelo dolgočasno opravilo, ki tudi ne terja posebne izobrazbe in sposobnosti. Ni presenetljivo, da sta globalizacija in internet to delo prestavila v najrevnejše države, kjer so ljudje pripravljeni delati za najmanj. A ni vse tako črno.

Samasource

Leila Janah je leta 2008 v San Franciscu ustanovila neprofitno organizacijo Samasource, ki je imela kontroverzno poslanstvo. Kompleksne projekte multinacionalk je razbila na manjša opravila, ki jih lahko opravljajo tudi manj izobraženi ljudje z osnovnim znanjem angleščine v deželah v razvoju. Ko je Leila Janah postavila Samasource, se je svet prebijal skozi največjo recesijo zadnjih desetletij. Izvažanje del za nekvalificirano delovno silo je bilo v zahodni javnosti slabo sprejeto. Zveni kot izkoriščanje, kar organizacije za zaščito delavskih pravic pogosto očitajo tem multinacionalkam, a Samasource ponuja plače, ki zagotavljajo preživetje. V desetletju je Leila Janah za svoje delo prejela številne nagrade, Samasourceove stranke pa so med drugim Google, Microsoft in Yahoo.

Leila Janah je ustanovila Samasource, ko je po prostovoljnem delu v Gani videla razmere v Afriki. Slika: Daniel Kokin

BBCjev reporter Dave Lee se je letos mudil v kenijski prestolnici, kjer si je ogledal enega izmed Samasourceovih centrov in govoril z delavci (Why Big Tech pays poor Kenyans to teach self-driving cars, BBC, 03/11/2018). Približno deset kilometrov od središča Nairobija, le streljaj od največjega parka v prestolnici, ima Samesource svoj kenijski center. V stavbi, ki je od znotraj videti kakor vsaka večja pisarna sredi kalifornijske Silicijeve doline, dela več kot tisoč mladih Kenijcev.

Notranjost pisarne Samasource v Keniji je videti kot značilni zahodni open-space. Slika: Samasource

Zjutraj se tja pripeljejo z avtobusi, osem ur pozneje se odpravijo domov. Njihov delovnik sestavlja označevanje predmetov, ljudi in drugih informacij na fotografijah, ki jih umetna inteligenca avtonomnih vozil potrebuje za trening. Do posamezne pike natančno morajo označiti, kje so ljudje, vozila, prometni znaki, črte na vozišču, stavbe, nebo itd. Če so kalifornijski inženirji matere in očetje umetne inteligence, so mladi Kenijci njene pestunje.

Zaposleni v Samasource morajo natančno označiti vsak predmet na fotografijah. Slika: Samasource/BBC

Multinacionalke svojega sodelovanja s Samasourcem ne razkrivajo podrobno. Razlogov imajo več, od varovanja poslovnih skrivnosti, saj gre tudi za pripravo podatkov za urjenje umetne inteligence naslednje generacije, do skepse javnosti glede premikanja delovnih mest in uporabe cenejše delovne sile. Samasource ima namreč urade v Indiji, Keniji, Ugandi in na Haitiju. V njih delajo slabo izobraženi delavci z osnovnim znanjem angleščine, za katere je to običajno prva formalna zaposlitev.

Delavci v pisarni v Nairobiju na dan zaslužijo okrog devet dolarjev, so povedali BBCjevemu novinarju. Pregled na Glassdoor.com potrdi, da je povprečna plača približno 20.000 kenijskih šilingov, kar je okrog 200 dolarjev na mesec. Ni ravno bogastvo, je pa še vedno več od povprečne plače v državi (in manj od povprečne plače v prestolnici). Bogate zahodne multinacionalke bi seveda zlahka plačevale več, a tega ne počnejo. Glavni razlog je seveda ta, da jim ni treba. Leila Janah pa je v intervjuju dodala še, da bi nesorazmerno visoke plače negativno vplivale na tamkajšnjo ekonomijo, povzročile dvig cen nepremičnin in hrane ter pod črto škodovale okolju. Zato Samasource plačuje plačo, ki zagotavlja preživetje (in nič več) v danem okolju, pa čeprav se nam to z zahodne perspektive zdi hudo malo.

Impact sourcing

Temu, kar počne Samasource, v angleščini pravijo impact sourcing, ljudje pa opravljajo mikrodelo (microwork). Gre za družbeno odgovorno naročanje dela pri ljudeh z dna piramide (socially responsible oursourcing), tako da ti niso podplačani in si lahko ustvarijo boljše življenje. To počne več podjetij, poleg Samasourcea še RuralShores, ki v indijskih vaseh z manj kot 20.000 prebivalci plačuje približno dvakratnik tamkajšnje plače, in Vindhya Infotech, ki zaposluje v glavnem invalide. Računica je preprosta – naročniki dobijo delovno silo bistveno ceneje kot v matičnih državah, zaposleni pa še vedno zaslužijo več od krajevnega povprečja. Drugi ponudniki, kot so DDD, CloudFactory, Daproim, iMerit, delujejo še v Južni Afriki in Gani, napovedane pa so širitve v druge države.

Čeprav redno poslušamo, kako je umetna inteligenca za vogalom pametnejša od ljudi, Leila Janah pojasnjuje, da za zdaj nič ne kaže na izumrtje človeškega dela. Umetna inteligenca je milijardna tehnologija, ki pa bo še lep čas potrebovala podatke za trening, ki jih lahko zagotavljajo le ljudje. Google in druščina uporabljajo storitve Samasourcea, ker so poceni, a še vedno dovolj dobre.

Ni vse zlato, kar se sveti

Samasource plačuje spodobno, a to ne spremeni dejstva, da gre za monotono, ponavljajoče se delo z malo dodane vrednosti. V Keniji merijo na ljudi, ki zaslužijo na dan manj kot dva dolarja (torej živijo pod mejo revščine), za katere je devet dolarjev na dan veliko. Vsem je jasno, da je to delo le prehodnega značaja in, ko se postavijo na noge, ga zapustijo. Tak je tudi namen. Norme so namreč ostre, pri delu ne uporabljajo ergonomskih stolov, ponavljajoči se gibi utrujajo roke, oči in telo. Številni delavci izpuščajo odmore, da dosegajo normo.

Samasource ocenjuje, da je s svojimi projekti pomagal več kot 50.000 ljudem, ki so bodisi delali zanje ali pa je to počel kdo v družini. Kar 84 odstotkov je kariero nadaljevalo z nadaljnjim izobraževanjem ali drugimi oblikami formalne zaposlitve.

Preden je Samasource zaživel, je bil eden večjih pomislekov pomanjkanje izobražene delovne sile. Tudi za risanje kvadratov po fotografijah in označevanje vsebin je nujno osnovno znanje, ki ga najrevnejši prebivalci slumov v Nairobiju nimajo. Paradoksalno ti ljudje obvladajo pametne telefone, ki so zelo razširjeni, medtem ko osebni računalniki niso. Računalniška pismenost je afriške države bolj ali manj preskočila, saj so ljudje takoj dobili pametne telefone. Tudi danes informacije raje iščejo z brskanjem po telefonu kakor po računalniku.

Samasource zato ponuja izobraževalne tečaje, na katerih ljudi seznanijo z osnovami računalniške pismenosti, da se sploh lahko potegujejo za delo v njihovih podružnicah. Taki tečaji stanejo pet dolarjev, kar je za revne veliko. Včasih so jih ponujali brezplačno, a je bil obisk slab, rezultati pa še slabši. Odkar so plačljivi, so ljudje bolj motivirani in angažirani. (To je dobro znan sociološki pojav.)

Reševanje CAPTCHA

Medtem ko delavci, ki na posnetkih za umetno inteligenco označujejo predmete, počno nekaj koristnega, tega ne moremo trditi za povsem drugačno izkoriščanje. Test CAPTCHA, ki je namenjen razločevanju med ljudmi in stroji (Preverjamo s CAPTCHA, Monitor 03/08; Jaz nisem robot, Monitor 12/17), je še primitivnejši način za služenje denarja. Pisali smo že, da lahko kupimo reševanje CAPTCHA v paketih (zelo dodelano, kar prek API). Toda tega ne počne umetna inteligenca, temveč zanikrno plačani ljudje.

In res, po internetu mrgoli spletnih strani, ki domnevno ponujajo plačila za reševanje CAPTCHA. Večinoma gre za prevare, za najbolj verodostojno pa trenutno velja 2captcha.com. Registrirali smo se in poizkusili, saj potrebujemo le elektronski naslov (ki se ne preverja). Stran preseneti s preglednim oblikovanjem.

Stran 2captcha.com za reševanja CAPTCHA je presenetljivo dodelana.

Če se prijavimo kot delavec – lahko se tudi kot stranka ali razvijalec – nas pričaka dodelana stran, kjer si lahko ogledamo lastno statistiko in informacijo o trenutni ponudbi. Če se odločimo reševati CAPTCHA, nas sistem najprej »izuri« z 42 primeri vseh možnih primerov. Večinoma gre za reševanje besednih CAPTCHA, čeprav se neredko pojavijo tudi moderne slikovne reCAPTCHA, kjer poklikamo vsa polja z drevesi, na primer.

Ko se prebijemo skozi urjenje, lahko začnemo »služiti denar«. Narekovaji so uporabljeni zato, ker je to za naše razmere povsem nerealno. Za 1000 rešenih CAPTCHA so ob našem testiranju ponujali 0,17 dolarja. Če smo zelo hitri, rešimo eno CAPTCHA v sekundi, toda potem traja 5-8 sekund, da se naloži nova. To pomeni, da jih v uri rešimo kvečjemu dobrih 500. Zaslužek manj kot 0,10 dolarja na uro lahko poenačimo z mednarodnim pragom revščine, ki ga je Svetovna banka leta 2015 definirala pri 1,9 dolarja na dan.

Plačilo za reševanje CAPTCHA je patetično nizko.

Celoten sistem je nastavljen tako, da izkoristi vsako možnost, da ne bi izplačali prisluženega. Tako ob prijavi kakor ob vsaki napaki dobimo zelo resno opozorilo, da se ne smemo motiti in da bodo ob večjem številu napak blokirali naš račun. Sodeč po forumskih informacijah, se to tudi dogaja.

Na koncu ne moremo še mimo etičnega vidika. Namen CAPTCHA je preprečiti robotom, da bi množično dostopali do nekaterih storitev. Bodisi se tako zavarujejo pred smetenjem bodisi prek indeksiranjem celotnih zbirk ali kaj tretjega. Ko roboti postajajo čedalje pametnejši, se morajo razvijati tudi CAPTCHA. S tem, ko rešujemo CAPTCHA, v resnici za nekoga skoraj zastonj poganjamo botnet.

V prihodnosti

Moderna tehnologija ni spremenila dejstva, da še vedno potrebujemo nekaj lopatenja, je pa omogočila, da to počne kdorkoli. V prihodnosti bodo preprosta dela, kot jih ponuja Samasource, ostala, verjame Leila Janah. Multinacionalke bodo zaradi pritiska javnosti verjetno tudi zanje plačevala plačilo, ki zagotavlja dostojno preživetje. Toda to bodo počele v najcenejših deželah na svetu v skladu s tamkajšnjim standardom. Tudi pri nas je seveda mogoče zaslužiti z računalnikom ali prek interneta, a je treba za to znati veliko več: pisati kodo, grafično oblikovati, obvladati tuje jezike itd.

Tudi sami urimo umetno inteligenco

Google je sistem reCAPTCHA za preverjanje, ali je uporabnik človek, kupil leta 2009 in ga odtlej pošteno nadgradil. Namesto iznakaženih besed je kmalu začel prikazovati fraze iz skeniranih knjig, ki jih Google ni zmogel optično prepoznati. Kasneje so se pojavile tudi hišne številke s fotografij stavb. Ni bilo težko ugotoviti, da je Google urejal podatke za Google Books in Google Street View.

Zdaj reCAPTCHA prikazuje fotografije, razdeljena na dvanajst polj, na katerih moramo označiti polja, ki vsebujejo različne elemente prometa. Druga možnost je reCAPTCHA, ki vsebuje devet nepovezanih fotografij, kjer moramo označiti pročelja trgovin ipd. Čeprav Google oziroma njegovo podjetje za avtonomna vozila Waymo ne želi uradno potrditi, da gre za pomoč sistemu avtonomne vožnje, je to zelo verjetno. Le zakaj bi Google sicer tratil čas ljudi ravno s prepoznavanjem prometnih znakov, avtomobilov, avtobusov, kolesarjev in prehodov za pešce?