Rachel Sawyer, spisateljica iz Teksasa, primila je u proljeće prošle godine poruku na LinkedInu od regrutera koji je tražio osobu za prilično nejasan posao analitičara pisanja.

Pretpostavila je da će to biti slično njezinim prethodnim poslovima na stvaranju sadržaja, ali već prvog dana na poslu je shvatila o čemu se radi. Posao joj je bio ocjenjivati ​​i moderirati sadržaj koji je stvorila – umjetna inteligencija.

Ispočetka se radilo o kombinaciji analize bilješki koje je sažeo Googleov Gemini, a u nekim slučajevima i pregledavanja kratkih filmova koje je snimila umjetna inteligencija. Povremeno je bila zamoljena da se bavi ekstremnim sadržajem, označavajući za uklanjanje nasilni i seksualno eksplicitni materijal koji je generirao Gemini. S vremenom joj je to postao isključivi posao.

Napadaji panike

“Bila sam šokirana što je moj posao uključivao rad s tako uznemirujućim sadržajem. Ne samo zato što nisam dobila nikakvo upozorenje, niti su me zamolili da potpišen pristanak, već i zato što mi u opisu radnog mjesta nikad nije spomenuto moderiranje sadržaja”, rekla je za The Guardian Sawyer, koja radi kao “generalni ocjenjivač” za Googleove AI proizvode.

Pritisak da se svaki dan dovrše deseci ovih zadataka, svaki unutar 10 minuta, doveo ju je do anksioznosti i napadaja panike. Ona je jedan od tisuća radnika koje je Google angažirao za ocjenjivanje i moderiranje rezultata Googleovih AI proizvoda, preko japanskog konglomerata Hitachi’s GlobalLogic.

Google se u protekloj godini vratio u utrku umjetne inteligencije nizom izdanja proizvoda koji konkuriraju OpenAI-jevom ChatGPT-u. Googleov najnapredniji model zaključivanja, Gemini 2.5 Pro, navodno je bolji od OpenAI-jevog O3 modela, prema LMAreni , ljestvici koja prati performanse AI modela.

Svako novo izdanje modela dolazi s najavom veće točnosti, što znači da za svaku verziju ovi ocjenjivači umjetne inteligencije naporno rade kako bi provjerili jesu li odgovori modela sigurni za korisnika. Tisuće ljudi posuđuju svoju inteligenciju kako bi chatbotove naučili ispravnim odgovorima u različitim područjima – od medicine i arhitekture do astrofizike.

Danonoćni rad

Međutim, postoji i druga grupa radnika, uključujući Rachel Sawyer, koji rade danonoćno kako bi moderirali rezultate umjetne inteligencije, osiguravajući da milijarde korisnika chatbotova vide samo sigurne i prikladne odgovore.

Modeli umjetne inteligencije obučavaju se na ogromnim količinama podataka iz svakog kutka interneta. Radnici poput Rachel nalaze se u srednjem sloju globalnog lanca opskrbe umjetnom inteligencijom – plaćeni su više od anotatora podataka u Nairobiju ili Bogoti, ali daleko ispod razine inženjera u Mountain Viewu koji dizajniraju modele.

Unatoč njihovom značajnom doprinosu ovim AI modelima, koji bi možda halucinirali da ih nema, ovi radnici su potpuno ispod radara.

“Umjetna inteligencija nije magija; to je piramidalna shema ljudskog rada. Ovakvi su ocjenjivači nevidljivi, bitni, ali i potrošni”, komentira Adio Dinika iz Instituta za istraživanje distribuirane umjetne inteligencije sa sjedištem u Bremenu u Njemačkoj.

Googleovo očitovanje

Google je u svojoj izjavi za Guardian poručio kako su ocjenjivači kvalitete zaposleni kod njihovih kooperanata i povremeno su zaduženi za davanje vanjskih povratnih informacija o proizvodima.

“Njihove ocjene su jedan od mnogih agregiranih podataka koji nam pomažu u mjerenju koliko dobro naši sustavi funkcioniraju, ali ne utječu izravno na algoritme ili modele”, priopćio je Google, dok je GlobalLogic odbio komentirati ovu priču.

Ocjenjivači umjetne inteligencije u GlobalLogicu plaćeni su više od svojih kolega zaduženih za označavanje podataka u Africi i Južnoj Americi, s početnim plaćama od 16 dolara po satu za “generalne ocjenjivače” i 21 dolara po satu za “super ocjenjivače”.

“To su sve stručni ljudi, koji su ipak plaćeni ispod svoje vrijednosti kako bi izradili model umjetne inteligencije”, prokomentirao je anonimni sugovornik britanskog lista.

Deset Googleovih trenera za umjetnu inteligenciju s kojima je Guardian razgovarao reklo je da su razočarani svojim poslovima jer rade u izolaciji, imaju sve strože rokove, a smatraju da proizvod koji izbacuju nije siguran za korisnike.

“Ispočetka smo imali 30 minuta po zadatku, sad je to smanjeno na 15, u kojima moramo izvršiti čitanje, provjeru činjenica i ocjenjivanje odgovora s približno 500 riječi, a nekad i više”, kaže jedan od radnika, čiji je posao učiniti umjetnu inteligenciju što je više moguće – ljudskom.