「AIトレーニングは人間ではなくAIに外部委託される」

AI training outsourced to AI instead of humans.

モデルへのさらなるエラーの導入のリスク

「私たちは、Amazon Mechanical Turkで文献からの抽象要約タスクを再実行し、キーストロークの検出と合成テキスト分類の組み合わせにより、タスクの完了時に33〜46％のクラウドワーカーがLLMsを使用していると推定しました。一般化が他のLLMに対応しづらいタスクについては不明ですが、私たちの結果は、プラットフォーム、研究者、クラウドワーカーが、ここで提案された方法を足がかりとして、人間のデータが人間のままであることを保証する新しい方法を見つける必要があることを示しています。」Veselovsky、V.、Ribeiro、M.H.、およびWest、R.から

最近、スイス連邦工科大学（EPFL）の研究によれば、AIモデルのトレーニングにお金をもらっている33％から46％のギグワーカーが、自分の仕事をAIに外注している可能性があることがわかりました。

MITテクノロジーレビューは、この研究論文を取り上げ、AIのトレーニングにお金をもらっている人々が実際に自分の仕事をAIに外注していることを説明しています。AIは、伝統的に人間が行っていたデータセットとラベルの作成などのタスクを行うことができるようになりました。また、この傾向の影響についても議論し、AIが他のAIから学ぶことでさらなるバイアスが組み込まれる可能性などを説明しています。

AIシステムのトレーニング方法は？

AIシステムは、機械学習モデルと見なすことができます。教師あり設定では、このようなシステムは優れた品質のトレーニングデータを構築するためにゴールドスタンダードのラベルが必要です。これは内部的に行うこともできますが、特にMicrosoftやGoogleなどの大手テクノロジー企業では内部的に行われることがあります。さらに、大規模なデータセットを使用する複雑なタスクの場合、データラベリングを専門家に外部委託することもあります。

• 「PythonでPandasを使うための包括的なガイド」
• プロンプトエンジニアリングを改善するための5つの戦略
• GenAIOps：MLOpsフレームワークの進化

ただし、それらは特定の専門知識を持たないオンラインのギグワーカーであることもあります。実際、Mechanical Turkなどのプラットフォームでギグワーカーを見つけることができ、通常は自動化が難しいタスクを完了させるために利用されます。

「Amazon Mechanical Turk（MTurk）は、プロセスやジョブを分散ワークフォースに外部委託できるようにするクラウドソーシングマーケットプレイスです…

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!